中國四大銀行斥資 1000 億元自建 AI 基礎設施

當美國銀行還在爭論自建還是購買人工智慧時，中國的國有大行正全力投入自建。

摩根士丹利的一份新報告發現，中國最大的銀行已經跨越了試驗階段，正在大規模部署人工智慧，將其整合到核心基礎設施中。去年，四家主要國有銀行的 IT 投資均超過 250 億元人民幣（約 34 億美元），它們正競相提高效率、加強風險監控，並在低利率環境下保護盈利能力。

「人工智慧已進入規模化實施階段，並成為核心銀行基礎設施的一部分，」摩根士丹利在報告中寫道。該經紀機構認為，這項技術使中國銀行業能夠在不增加人員編制的情況下，向更多企業和零售客戶擴大服務，同時抵消淨息差下降帶來的壓力。

這些支出占每家銀行總收入的 3% 到 4%，正被用於構建企業級人工智慧平台、內部知識庫和數位工作流工具。雖然摩根士丹利沒有列出全部四家銀行，但它指出中國工商銀行 (ICBC)、中國建設銀行 (CCB) 和招商銀行 (CMB) 是行業的領頭羊，它們將強大的技術能力與紮實的執行力結合在了一起。

將人工智慧開發內部化是一項戰略對策，旨在保持穩定的淨資產收益率 (ROE)，並更精確地將融資與實體經濟需求相匹配。麥肯錫公司估計，在人工智慧領域領先的銀行，其有形股本回報率可能比行動遲緩的同行高出四個百分點，而中國銀行業目前正積極追求這一目標。

關於「自建還是購買」問題的不同答案

中國頂級銀行的統一方向與美國分化的戰略形成了鮮明對比。在美國，摩根大通每年在技術上花費 180 億美元，用於內部構建大部分人工智慧工具；而第一資本 (Capital One) 則追求重大收購，以 51.5 億美元收購了 AI 原生公司 Brex，並以 353 億美元收購了 Discover Financial，以獲取技術和人才。

根據風險投資公司 Team8 的一份 2026 年報告，81% 的北美銀行由於人工智慧而修正了「自建還是購買」的想法。分界線在於數據引力。銀行選擇自建涉及其專有數據的應用程式——如分析、工作流編排和個性化；而在欺詐檢測等領域則購買服務，因為供應商在整個系統中的規模提供了結構性優勢。

坐擁全球最大專有數據集的中國國有銀行似乎已將這一邏輯推向了極致。通過構建自己的平台，它們防止了將最有價值的資產——客戶數據——交給第三方供應商，而人工智慧使這些數據的價值呈指數級增長。

從技術支出到核心基礎設施

投資規模表明，與美國的摩根大通一樣，中國銀行業已將人工智慧從酌情處理的創新項目重新歸類為核心基礎設施，與支付系統和網絡安全處於同等地位。其目標是通過將人工智慧嵌入到銀行的方方面面（從前台客戶互動到中台風險控制和後台處理），創造持久的競爭護城河。

這使它們能夠自動化手動工作負載，更重要的是，創建一個更智慧、反應更敏捷的風險管理框架。對於一個正在應對房地產低迷和貿易模式轉變的經濟體來說，銀行更準確地進行風險定價和資本配置的能力是一項重大的國家優勢。摩根士丹利指出，這最終提高了中國企業的整體競爭力。

雖然支出數字巨大，但報告認為關鍵的差異化因素將在於執行。成功的銀行將是那些能夠將巨額投資轉化為廣泛的內部應用和工作流程根本轉型的銀行。目前，摩根士丹利押注工商銀行、建設銀行和招商銀行是值得關注的對象。

本文僅供參考，不構成投資建議。