中国四大银行斥资 1000 亿元自建 AI 基础设施

当美国银行还在争论自建还是购买人工智能时，中国的国有大行正全力投入自建。

摩根士丹利的一份新报告发现，中国最大的银行已经跨越了试验阶段，正在大规模部署人工智能，将其整合到核心基础设施中。去年，四家主要国有银行的 IT 投资均超过 250 亿元人民币（约 34 亿美元），它们正竞相提高效率、加强风险监控，并在低利率环境下保护盈利能力。

“人工智能已进入规模化实施阶段，并成为核心银行基础设施的一部分，”摩根士丹利在报告中写道。该经纪机构认为，这项技术使中国银行业能够在不增加人员编制的情况下，向更多企业和零售客户扩大服务，同时抵消净息差下降带来的压力。

这些支出占每家银行总收入的 3% 到 4%，正被用于构建企业级人工智能平台、内部知识库和数字工作流工具。虽然摩根士丹利没有列出全部四家银行，但它指出中国工商银行 (ICBC)、中国建设银行 (CCB) 和招商银行 (CMB) 是行业的领头羊，它们将强大的技术能力与扎实的执行力结合在了一起。

将人工智能开发内部化是一项战略对策，旨在保持稳定的净资产收益率 (ROE)，并更精确地将融资与实体经济需求相匹配。麦肯锡公司估计，在人工智能领域领先的银行，其有形股本回报率可能比行动迟缓的同行高出四个百分点，而中国银行业目前正积极追求这一目标。

关于“自建还是购买”问题的不同答案

中国顶级银行的统一方向与美国分化的战略形成了鲜明对比。在美国，摩根大通每年在技术上花费 180 亿美元，用于内部构建大部分人工智能工具；而第一资本 (Capital One) 则追求重大收购，以 51.5 亿美元收购了 AI 原生公司 Brex，并以 353 亿美元收购了 Discover Financial，以获取技术和人才。

根据风险投资公司 Team8 的一份 2026 年报告，81% 的北美银行由于人工智能而修正了“自建还是购买”的想法。分界线在于数据引力。银行选择自建涉及其专有数据的应用程序——如分析、工作流编排和个性化；而在欺诈检测等领域则购买服务，因为供应商在整个系统中的规模提供了结构性优势。

坐拥全球最大专有数据集的中国国有银行似乎已将这一逻辑推向了极致。通过构建自己的平台，它们防止了将最有价值的资产——客户数据——交给第三方供应商，而人工智能使这些数据的价值呈指数级增长。

从技术支出到核心基础设施

投资规模表明，与美国的摩根大通一样，中国银行业已将人工智能从酌情处理的创新项目重新归类为核心基础设施，与支付系统和网络安全处于同等地位。其目标是通过将人工智能嵌入到银行的方方面面（从前台客户互动到中台风险控制和后台处理），创造持久的竞争护城河。

这使它们能够自动化手动工作负载，更重要的是，创建一个更智能、反应更敏捷的风险管理框架。对于一个正在应对房地产低迷和贸易模式转变的经济体来说，银行更准确地进行风险定价和资本配置的能力是一项重大的国家优势。摩根士丹利指出，这最终提高了中国企业的整体竞争力。

虽然支出数字巨大，但报告认为关键的差异化因素将在于执行。成功的银行将是那些能够将巨额投资转化为广泛的内部应用和工作流程根本转型的银行。目前，摩根士丹利押注工商银行、建设银行和招商银行是值得关注的对象。

本文仅供参考，不构成投资建议。