328.7 亿元科技投入、4.2 万研发人员、千亿级自研大模型、核心系统 100% 云化——工商银行用 2025 年的数字坐实了「全球最大银行」在金融科技上的体量碾压。当同业还在追赶单一大模型能力时，工行已经完成了「星云算力 + 图灵感知 + 玺链可信 + 智涌/千亿双模型」的完整底座拼图，并把 AI 开放从内部提效推进到 MCP 生态输出。本文基于 2025-2026 年最新披露数据，拆解数字工行 2.0 战略下的真实 AI 版图。
一、机构概况与「数字工行 2.0」战略
工商银行是全球资产规模最大的商业银行，也是中国金融科技投入的「绝对第一」。2025 年总资产达 48.2 万亿元，营业收入 8543 亿元，归母净利润 3824 亿元；2026 年上半年总资产进一步增至 49.8 万亿元，营收 4321 亿元，归母净利润 1967 亿元。零售端，手机银行用户数从 2024 年的 5.3 亿户增长至 2026 年中的 6.1 亿户，个人手机银行月活突破 2 亿户，线上业务占比达 99.3%。
1.1 关键经营与业务指标
| 指标 | 2024年 | 2025年 | 2026年H1 |
|---|---|---|---|
| 总资产 | 44.7 万亿元 | 48.2 万亿元 | 49.8 万亿元 |
| 营业收入 | 8171 亿元 | 8543 亿元 | 4321 亿元 |
| 归母净利润 | 3651 亿元 | 3824 亿元 | 1967 亿元 |
| 手机银行用户数 | 5.3 亿户 | 5.8 亿户 | 6.1 亿户 |
| 个人手机银行月活 | 1.7 亿户 | 1.92 亿户 | 2.03 亿户 |
| 线上业务占比 | 98.7% | 99.1% | 99.3% |
| AI替代人工工作量占比 | 45% | 58% | 63% |
数据来源：工商银行 2024、2025 年年度报告，2026 年半年度业绩快报。
1.2 数字工行（D-ICBC）2.0 战略框架
工行的 AI 布局始于 2015 年「e-ICBC」战略，2022 年升级为「数字工行（D-ICBC）」战略，2025 年进一步升级为 D-ICBC 2.0，提出「全栈数字化、场景智能化、生态开放化、安全自主化」四大核心目标，明确 2026 年实现核心业务系统 100% 自主可控、AI 能力 100% 覆盖前中后台核心场景。战略重心从「线上化迁移」转向「AI 原生重构」——不是把旧流程搬到线上，而是让大模型、智能体直接嵌入业务决策链。
1.3 科技投入与人才规模
| 指标 | 2024年 | 2025年 | 2026年预期 |
|---|---|---|---|
| 科技投入金额 | 262.24 亿元 | 328.7 亿元 | 超 400 亿元 |
| 科技投入占营收比重 | 3.1% | 3.8% | 4.2% |
| 研发人员规模 | 3.6 万人 | 4.2 万人 | 4.8 万人 |
| 科技人员占全行员工比重 | 8.6% | 9.7% | 10.5% |
数据来源：工商银行 2024、2025 年年度报告，2026 年金融科技发展纲要。
二、核心 AI 产品矩阵：星云、图灵、玺链
工行的 AI 底座不是单一模型，而是「云 + 视觉 + 区块链」三平台矩阵。三者分别解决算力供给、感知理解、可信协作三个问题，共同支撑上层的大模型与 Agent 应用。
| 平台 | 定位 | 2025-2026 关键进展 |
|---|---|---|
| 工银星云 | 分布式金融云平台 | 2025 年完成全行核心系统 100% 云化迁移，支撑日均超 30 亿笔交易，全年可用性 99.999%；2026 年上线「星云金融大模型专区」，集成 7 类通用大模型、12 类领域小模型；对外输出至 12 家城商行、3 家保险公司，2026 年平台服务收入预计突破 28 亿元 |
| 工银图灵 | 计算机视觉与机器学习平台 | 2025 年升级至 3.0 版，新增数字人驱动、多模态内容审核能力；2026 年落地「图灵智能质检系统」，覆盖全行 2000+ 网点柜面业务，人工审核工作量减少 62%；累计授权专利 47 项 |
| 工银玺链 | 区块链服务平台 | 2025 年完成跨链技术升级，接入央行贸易金融区块链平台与上海票据交易所链，累计链上交易金额突破 12 万亿元；2026 年上线「玺链供应链金融平台 4.0」，服务核心企业超 1200 家，覆盖上下游中小微企业超 18 万户，融资审批时效从 7 天缩短至 4 小时 |
2.1 工银星云：从私有云到行业云
星云是工行金融科技的「算力底座」。核心系统 100% 云化意味着全行存款、贷款、清算、风控等核心链路全部运行在自研云平台上——在国有大行中，这是唯一完成全量核心系统云化的案例。星云的价值不止于内部：对外输出至 12 家城商行、3 家保险公司，标志着工行从「金融云的使用者」转变为「金融云的供给者」。2026 年星云金融大模型专区进一步把 7 类通用大模型 + 12 类领域小模型以「开箱即用」方式开放给分行与子公司，大幅降低了 AI 能力下沉的组织成本。
2.2 工银图灵：感知智能的规模化落地
图灵平台的核心是计算机视觉 + 机器学习。2026 年上线的图灵智能质检系统是典型样本：覆盖 2000+ 网点柜面业务，人工审核工作量减少 62%。从毫秒级人脸识别到 98.7% 准确率的票据自动识别，图灵把「看得见、读得懂」的能力注入柜面、信贷、运营等高频场景，是工行 AI 替代人工占比达 58% 的关键推手。
2.3 工银玺链：可信基础设施
区块链在银行端的价值是「可信协作」。玺链接入央行贸易金融区块链平台与上海票据交易所链后，累计链上交易金额突破 12 万亿元；玺链供应链金融平台 4.0 把融资审批时效从 7 天压缩到 4 小时——这个数字背后是多源数据的链上交叉验证，让中小微企业的「真实贸易背景」从人工核验变为机器可信。工行还参与制定 3 项金融区块链行业标准，2025 年入选工信部「区块链典型应用案例」。
三、自研大模型：工银智涌与工银千亿
工行是国内少数同时布局「双千亿模型」的银行：工银智涌走金融垂类深度路线，工银千亿走通用底座路线，两条线并行构成「通用底座 + 领域增强」的大模型体系。
3.1 技术参数对比
| 模型 | 技术路线 | 参数规模 | 训练数据 | 2025-2026 迭代 |
|---|---|---|---|---|
| 工银智涌 | 混合专家（MoE）架构，适配金融场景优化 | 千亿级通用参数 + 20 个领域小模型（总参数超 4000 亿） | 全行近 20 年业务数据、2000 万+ 金融产品知识库、1000 万+ 监管规则库 | 2025Q2 完成金融垂类微调，通用任务准确率较通用大模型提升 42%；2026Q1 新增多模态能力，财报/合同/票据解析精度达 96.2% |
| 工银千亿 | 稠密 Transformer 架构，侧重通用知识与逻辑推理 | 千亿级通用参数 | 通用互联网公开数据 + 金融领域公开知识库 | 2025Q4 通过国家金融安全评测中心 A 级认证；2026 年开放 API 接口，已接入 15 类业务系统 |
3.2 三大落地场景
- 智能运营：2025 年上线「运营风险智能预警系统」，基于大模型识别异常交易与操作风险，全年预警风险事件 12.7 万起，准确率 91.3%，减少操作风险损失超 18 亿元。
- 智能信贷：2026 年推出「智涌信贷审批助手」，覆盖普惠、消费、公司 3 类信贷业务，全自动审批占比从 2024 年的 17% 提升至 2026 年的 38%，审批时效平均缩短 60%。
- 智能办公：2025 年上线「工行智办」内部大模型助手，覆盖全行 40 万员工，支持合同起草、数据分析、政策解读，员工办公效率平均提升 30%。
值得注意的是，工银智涌在训练数据上拥有同业无法复制的「监管规则库」（1000 万+ 条）与「业务数据」（近 20 年）——这是大模型在金融场景落地时最稀缺的高质量语料，也是工行「垂类深度」路线的核心壁垒。
四、生态合作与 MCP 开放布局
2025-2026 年，工行密集推进与头部科技公司的战略合作，覆盖算力、生态、模型、云四大赛道；同时通过 MCP 开放平台首次向外部开发者输出金融 AI 能力，标志着其从「封闭内化」走向「开放生态」。
4.1 科技公司合作项目
| 合作方 | 合作领域 | 具体进展 |
|---|---|---|
| 华为 | 算力基础设施 + 大模型训练 | 2025 年联合建成「工行-华为昇腾 AI 算力中心」，总算力 2000P，支撑千亿级大模型训练迭代；2026 年合作开发金融领域专用 AI 芯片，预计 2027 年量产，算力较通用芯片提升 40% |
| 腾讯 | 微信生态 + 智能营销 | 2025 年联合推出「工行微信银行智能服务专区」，AI 客服问题解决率 92%，累计服务超 8 亿人次；2026 年合作开发「私域智能营销系统」，营销转化率提升 27% |
| 百度 | 大模型技术 + 智能客服 | 2025 年联合优化大模型推理效率，推理成本降低 35%；2026 年合作开发「多模态智能客服系统」，支持语音/视频/文字多渠道交互，客户满意度达 96.8% |
| 阿里 | 云计算 + 供应链金融 | 2025 年联合搭建「工行-阿里云供应链金融平台」，接入阿里生态超 200 万中小微商家；2026 年探索大模型跨境贸易场景应用，预计服务跨境商户超 10 万家 |
4.2 工行 MCP 开放平台
2026 年，工行正式加入大模型上下文协议（MCP）生态，推出 「工行 MCP 开放平台」，支持第三方开发者基于工行金融数据与 AI 能力开发场景化智能体。目前已接入超 200 家合作机构，上线智能体应用超 120 个。这一步的象征意义大于短期收益：作为国有大行中最早拥抱 MCP 标准的机构，工行开始把「数据资产」转化为「生态能力」，让外部 AI Agent 可以直接调用工行的金融工具——这是对过去「零开放」策略的实质性修正。
五、同业竞争态势对比
在国有大行与股份制银行的第一梯队中，工行的优势集中在「投入规模、模型参数、场景覆盖广度」；短板集中在「投入占比、场景精细化」。
| 维度 | 工商银行 | 建设银行 | 农业银行 | 中国银行 | 招商银行 |
|---|---|---|---|---|---|
| 科技投入 | 328.7 亿元 | 298.4 亿元 | 256.3 亿元 | 231.7 亿元 | 182.5 亿元 |
| 科技投入占营收比重 | 3.8% | 3.5% | 3.2% | 3.0% | 4.5% |
| 自研大模型参数规模 | 千亿级 | 700 亿级 | 500 亿级 | 600 亿级 | 300 亿级 |
| AI 核心场景覆盖率 | 92% | 85% | 78% | 82% | 95% |
| 手机银行 AI 功能渗透率 | 88% | 82% | 75% | 79% | 91% |
| 金融科技专利数量 | 1.2 万件 | 9800 件 | 7600 件 | 8200 件 | 4200 件 |
数据来源：各银行 2025 年年度报告、零壹智库《2025 年银行业金融科技发展白皮书》。
结论：工行在科技投入绝对金额、大模型参数、AI 场景覆盖广度上稳居国有大行第一梯队，专利数量断层领先（1.2 万件）；但科技投入占营收比重（3.8%）低于招商银行（4.5%），AI 场景精细化程度仍有提升空间——招行以更小的体量实现了更高的场景覆盖率（95%）与手机银行 AI 渗透率（91%）。这印证了一个判断：工行的优势在「广度」与「底座」，招行的优势在「深度」与「体验」，两者代表了国有大行与股份行截然不同的 AI 竞争范式。
六、AI Agent 落地案例与行业启示
6.1 智能客服 Agent
- 「工小智」多模态 AI 客服 Agent（2025 年上线）：7×24 小时全渠道服务，累计服务超 50 亿人次；2026 年问题解决率提升至 94.5%，人工客服转接率降至 8.2%，全年节省人力成本超 12 亿元。
- 「理财智能投顾 Agent」（2026 年推出）：基于用户风险偏好与资产状况提供个性化理财方案，累计服务超 3200 万户，AUM 规模突破 1.2 万亿元。
6.2 智能风控 Agent
- 「融安」智能风控 Agent（2025 年上线）：覆盖信贷、支付、反诈 3 类核心场景，全年拦截电信诈骗交易超 120 万笔，避免客户损失超 85 亿元，风险识别准确率较人工提升 37%。
- 「合规智能检查 Agent」（2026 年推出）：自动识别业务流程合规风险，覆盖全行业务条线，合规检查效率提升 80%，违规事件发生率下降 42%。
6.3 智能营销 Agent
- 「智营」智能营销 Agent（2025 年落地）：基于用户行为数据实现精准产品推荐，营销转化率提升 31%，信用卡获客成本降低 28%。
- 「网点智能运营 Agent」（2026 年推出）：优化网点人员排班与客流引导，网点平均服务效率提升 45%，客户等待时间缩短 60%。
6.4 行业启示
工行 2025-2026 年的 AI 版图回答了三个行业级问题。第一，大模型在银行能做什么——工行用「运营风险预警（12.7 万起）、信贷全自动审批（38%）、合规检查（效率 +80%）」给出了从辅助到决策的落地路径；第二，底座与模型哪个更重要——工行的答案是底座先行：没有星云 100% 云化，就没有千亿模型的算力供给；没有玺链的可信协作，就没有供应链金融的 4 小时审批；第三，国有大行要不要开放生态——工行 MCP 开放平台的 200 家机构、120 个智能体应用，证明数据资产可以在合规前提下转化为生态价值。工行的挑战同样清晰：科技投入占比（3.8%）仍低于招行（4.5%），AI 场景的「广度有余、深度待精」是其与零售标杆的真实差距。对同业而言，工行的启示是：金融 AI 竞争已从「单点模型」进入「底座 + 模型 + 生态」的系统战，先补齐底座，再谈超越。
常见问题
工商银行2025年的科技投入规模和研发人员有多少？
2025年工商银行科技投入328.7亿元，占营收比重3.8%，研发人员4.2万人（占全行员工9.7%）；2024年为262.24亿元（占比3.1%）、3.6万人；2026年预期投入超400亿元、研发人员4.8万人。工行在科技投入绝对金额上居国有大行第一，但占营收比重低于招商银行（4.5%）。
工银智涌和工银千亿两大自研大模型有什么区别？
工银智涌采用混合专家（MoE）架构，千亿级通用参数+20个领域小模型（总参数超4000亿），训练数据覆盖全行近20年业务数据、2000万+金融产品知识库、1000万+监管规则库，2026年新增多模态能力，财报/合同/票据解析精度达96.2%；工银千亿采用稠密Transformer架构，侧重通用知识与逻辑推理，2025年通过国家金融安全评测中心A级认证，2026年开放API接口并接入15类业务系统。
工银星云、工银图灵、工银玺链分别是什么？
工银星云是分布式金融云平台，2025年完成全行核心系统100%云化迁移，支撑日均超30亿笔交易，2026年上线星云金融大模型专区；工银图灵是计算机视觉与机器学习平台，2025年升级至3.0版，图灵智能质检系统覆盖2000+网点柜面业务，人工审核工作量减少62%；工银玺链是区块链服务平台，累计链上交易金额突破12万亿元，玺链供应链金融平台4.0将融资审批时效从7天缩短至4小时。
工商银行与华为、腾讯、百度、阿里有哪些合作？
华为：2025年联合建成工行-华为昇腾AI算力中心（总算力2000P），2026年合作开发金融专用AI芯片；腾讯：工行微信银行智能服务专区AI客服问题解决率达92%，2026年合作私域智能营销系统，营销转化率提升27%；百度：联合优化大模型推理效率（成本降低35%），2026年合作多模态智能客服系统；阿里：联合搭建工行-阿里云供应链金融平台，接入超200万中小微商家，并探索跨境贸易大模型应用。
工商银行在AI Agent和MCP生态有哪些布局？
AI Agent方面：2025年上线工小智多模态AI客服Agent（问题解决率94.5%、人工转接率降至8.2%）、融安智能风控Agent（拦截电信诈骗超120万笔、避免损失超85亿元）、智营智能营销Agent（营销转化率提升31%）；2026年推出理财智能投顾Agent（AUM突破1.2万亿元）与网点智能运营Agent。MCP方面：2026年加入大模型上下文协议生态，推出工行MCP开放平台，已接入超200家合作机构，上线智能体应用超120个。