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随着银行大模型 Token 消耗量激增，银行高层从鼓励使用转向要求评估投入产出比，部分智能体因成效不佳面临压降。
📝 详细摘要
本文报道了银行在大模型与智能体应用中的 Token 消耗飙升现象及由此引发的成本管控博弈。文章以一家中型银行为线索，展示了从年初管理层鼓励各部门大量使用 Token 推进数智化转型，到半年后因 Token 支出过快、部分智能体效果欠佳，高层要求建立投入产出比评估机制并压降低效 Token 消耗的转变过程。文中引用了招行、邮储等大行的公开数据，揭示了客服、投研等高耗 Token 部门与私人银行、金融市场等见效慢部门之间的利益冲突，以及业务部门员工在岗位替代焦虑下的对策。文章通过具体案例和数据，呈现了银行业在 AI 应用从“铺量”到“算账”的行业性拐点。
💡 主要观点
- 银行 Token 消耗量激增，半年内日均消耗从不足 5 亿增至 50 亿以上。 文章以一家中型银行为例，上半年各部门加码使用大模型训练智能体，日均 Token 消耗同比增长超 10 倍，招行等大行更达 330 亿。
- 部分智能体实际效果差，导致高层转向要求建立投入产出评估。 财富管理智能体回复同质化，小微信贷风控智能体仍侧重抵押物，无法创造新价值，银行领导点名批评并要求压降 Token 使用量。
- 银行内部在 Token 分配上出现博弈，快速见效部门与长期研发部门利益冲突。 客服、行政等部门因成效显著而泰然自若；私人银行部与金融市场部因智能体见效慢而面临压缩风险，试图争取维持研发投入。
- 一线员工既依赖智能体提升效率，又因岗位替代焦虑而刻意限制其进步。 对公客户经理发现智能体越来越好用，部分同事开始输入无关信息以完成 Token 考核，同时遏制智能体迭代，反映人机协作的深层矛盾。
💬 文章金句
- Token 消耗量的增加，意味着智能体与大模型正在参与更多业务场景，有助于全面提升银行的金融服务品质与客户需求响应速度。
- 每个员工的日均最低 Token 消耗量，未达标者将遭遇绩效考核扣分。
- 目前招行的大模型成本收入比维持在 20%左右，即在人工智能领域投入 20 元，可以创造 100 元收益。
- 银行高层还强调……这些智能体与大模型使用方法的面世，绝不是为了替代人工，而是解放人工。