当AI技术席卷而来，留给银行向数智化转型的时间还有多少？
9月22日 ，麦肯锡发布的一份报告显示，在人工智能以历史最快速度重塑行业的当下 ，银行业曾经享有的技术“宽限期”已经彻底结束。这意味着留给传统银行从容转身的时间不多了 。
AI之下银行再无观望余地
当前，AI是银行业实力比拼的重要一环 ，但银行业对使用AI的态度并不一致 。
“当前银行都认为AI是未来发展的方向 ，但银行之间的布局情况并不一致。 ”一位银行业内人士告诉贝壳财经记者，大银行更愿意整体布局 ，而中小银行更多还只是局部布局 。
不过 ，在麦肯锡看来，给银行犹豫的时间已经没有太多了 。
“客户主导权不再由主账户（如工资账户）定义 ，而取决于互动最活跃的那段关系 ，金融科技公司与数字银行正在这一领域逐步取胜。 ”麦肯锡认为，智能体AI与数字货币正在加速瓦解客户黏性 ，让客户更容易“绕开银行完成银行业务”。客户对金融科技或数字银行的满意度和信任度已经反超传统银行 。
麦肯锡全球资深董事合伙人、中国区金融机构询问 业务负责人周宁人认为 ，AI在个人客户端采用速度为历史最快，且年轻与年长群体几乎同步 。银行业面对技术革新“先观望 、后跟随 ”的传统打法已经失效。
麦肯锡认为 ，AI采用速度已达到历次技术革命最快水平 ，约为数字银行普及速度的7倍 。客户对于AI处理财务规划 、投资建议等复杂任务的接受度也正在提高 。与此同时，在重点业务场景，中国部分领先机构的净生产率已经开始实现15%至20%提升。
不过 ，AI能否真正重塑银行业 ，取决于银行是否能够从零散试点走向规模化价值释放 。当前不少银行仍面临应用碎片化、数据与基础设施准备不足 、业务与技术协同不够，以及价值衡量标准不清晰等挑战 。
“对中国银行业而言 ，AI的意义不仅是提高单个岗位或流程的效率 ，更在于重构客户经营 、财富管理和运营服务模式。 ”麦肯锡认为，银行需要围绕清晰的业务价值目标推进AI应用 ，在风险可控的前提下 ，将技术投入转化为客户体验、经营效率和长期竞争力 。
数字化程度将拉开银行差距
在AI助推下，拥抱数字化的银行将进一步拉开与一般银行的差距 。
“在市场份额和股本回报率上可能获得2到4个百分点的优势。”周宁人解释 ，AI将带来服务成本下降 ，进而重新再造整个定价体系 。银行是高度监管的环境，服务费用 很大程度上不能自行定价 ，但成本靠自己的运营管理和科技应用来实现 ，这是关键的差异竞争点 。
她进一步指出，短期来看，AI价值更多体现在降本增效；中长期则体现在创收和模式重塑。领先银行将效率红利投入客户洞察、风险定价等新AI能力 ，建立持续性优势；而行动迟缓的银行 ，则可能面临客户流失 、费用 竞争和市场份额被瓜分的风险。
“表面是企稳或依然强势，但水面之下依然是分化加强 。”周宁人在总结时表示 ，“现在是一个价值重构和增长模式重塑的新阶段 。 ”马奔则强调：“怎么让人工智能技术产生规模化业务价值 ，是未来区分银行的基础能力最关键的一个着眼点。 ”
此外，麦肯锡认为 ，中国银行业需要进一步降低对单一增长引擎的依赖 ，在保持必要规模优势的同时，拓展费基型 、服务型和能力型收入 ，形成更具韧性的多元盈利模式 。银行还需要围绕高净值客户、科创企业 、银发群体和产业龙头等结构性增长客群深化经营 ，并将风险与合规能力更早嵌入业务设计和经营决策 。
麦肯锡还表示，面对全球银行业格局重构和中国市场增长动能转换 ，未来的领先银行将不仅拥有规模优势 ，更需要具备持续经营客户 、优化业务结构、兑现科技价值以及连接中国与全球市场的综合能力。
新京报贝壳财经记者 姜樊
