，当前银行业集体加码AI布局，是数字经济时代行业转型深化的必然趋势。随着净息差持续收窄与存量竞争加剧，传统依靠规模扩张的增长模式难以为继，AI技术成为银行降本增效、挖掘增量价值的核心抓手。武泽伟表示，行业竞速AI背后折射三大转型趋势：AI定位从辅助工具升级为核心生产要素，全面渗透客户服务、风险管控、运营管理等全业务链条；行业竞争逻辑从渠道比拼转向技术能力比拼，技术代差正在拉大不同银行的经营差距；AI应用从后台降本向前台创收延伸。招标市场同样印证了AI落地的加速度。2026年5月下旬至6月初，国内银行业迎来新一轮AI采购潮。江苏农商行分别采购CUDA生态AI算力设备22套、CANN生态AI算力设备18套；广州银行启动AI算力资源扩容采购项目，采购AI算力一体机设备，总算力不低于4PFLOPS；中国银行安徽省分行拟投入340.2万元采购AI智能外呼系统；邮储银行山东省分行启动AI基础平台国产化改造招标；秦皇岛银行抛出130万元招标智能问数项目。武泽伟认为，此举标志着行业AI建设彻底告别单点试点的探索阶段，正式迈入基建自建与规模化商用的成熟周期。首份AI监管文件划定红线回溯来看，2024年“人工智能+”被写入政府工作报告。2025年3月，政府工作报告提出持续推进“人工智能+”行动。在2026年政府工作报告中，相关部署进一步升级，要求“促进新一代智能终端和智能体加快推广，推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用”，并同步强调要“完善人工智能治理”。三年三提，从布局到深化，政策信号逐级加码。在此背景下，金融监管总局日前发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，这也是金融业首份系统性AI安全开发应用监管文件。金融监管总局有关司局负责人表示，《指导意见》旨在规范银行业保险业金融机构对人工智能的开发应用，有效防控人工智能技术应用可能带来的风险，推动数字金融高质量发展。《指导意见》的核心亮点之一是首次提出精细化的高风险应用准入管理。新规明确，涉及资金交易、资产评估、信贷审批、风险管理以及直接影响金融合约达成的场景，均被列为“高风险应用”。高风险场景须经机构风险管理委员会批准，在高风险应用关键环节建立人工监督和干预机制。同时，外部引入的生成式人工智能模型需经过网信部门备案。在数据安全方面，《指导意见》划定了清晰红线：姓名、身份证号、手机号、银行卡号等个人信息和隐私数据不得
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