马云在外滩的梦想，由AI照进现实
2026年9月，外滩大会举办期间，蚂蚁集团百灵发布了金融增强开放模型Ling-3.0-flash-Fin，其功能涵盖信息检索、研究推理、估值建模以及研报撰写等多个方面。
同日，蚂蚁消金总经理江浩透露，AI辅助调解员在2025年成功处理了3.6万件金融纠纷，同时智能客服的服务占比已超过90%。
十天前，腾讯WorkBuddy金融版正式上线，自今年3月起，它已陆续“入职”中金公司、国投证券、平安银行、中国太平在内的100多家金融机构。
阿里千问则接入了兴业证券、国泰海通、易方达、众安保险等十余家机构。
十三年前，马云在外滩说过：“如果银行不改变，我们改变银行。”
如今，尽管他已不在台前，但这个理念正以另一种形式变成现实。
当年，马云试图用互联网敲开银行的大门，银行却将门紧锁；
现在，银行带着笑容，主动将AI请进门，并让其坐在决策的核心位置。
一、科技巨头瞄准金融业的“基础劳动力”
IDC数据显示，2025年中国金融行业的生成式AI市场规模达到17.40亿元，同比增长90.4%。
这个数字本身不算大，但其增速表明金融机构正在实实在在地投入资金购买AI。
买来做什么？
《定焦》采访的金融从业者Louis，拥有10年研究员和产品经理经验。2020年时，写一份调研报告要耗费整个中秋假期；如今，他将框架和素材交给AI，再调整几个自建的Skill，几小时就能完成。
效率提升了十几倍。
这类工作，恰恰是金融业中占比最大的部分。
撰写报告、核对数据、整理公告、汇总报表、交叉比对工商信息和司法记录——这些工作技术含量不高，但业务量巨大，且人工成本不低。
中国结算数据显示，A股投资者超过2.5亿，5469家上市公司每年滚动披露数万份定期报告。这些文本需要有人阅读、摘录、核对，长期以来依赖大量初级分析师和后台运营人员来完成。
腾讯WorkBuddy金融版覆盖了投研、合规、客户经营、信贷尽调、财富资配等领域。每一项拆解开来，都是“查资料、做比对、写结论”的重复流程。邮储银行的交易员助理“邮小助”已累计处理超过12万亿元的交易总量，招行的“AI小招”累计服务了79.99万户企业客户。每一个“万户”和“万亿”背后，都曾对应着成百上千人的日常工时。
金融业最大的荒谬在于，用极其高昂的人力成本，养活了一群从事流水线工作的“PPT裁缝”。
二、AI拆解金融业的岗位溢价
金融业的利润率足够高，高到能将普通能力岗位的薪酬也拉高。
国家统计局数据显示，金融业的年平均工资长期是全国平均水平的1.6倍以上。
中信银行2024年的人均薪酬为60.61万元，招商银行为58.1万元。中信证券2025年的人均薪酬达到81.28万元，连续四年位居榜首。
投行、自营、研究所的核心岗位年薪可达百万甚至数百万，而中后台的合规、IT、财务岗位年薪在20万到50万之间。
招商银行总行管培生（硕士）首年税前收入为20万到28万；二线及以下城市分行中后台年薪为12万到18万，县域网点为10万到15万。一线城市的中后台风控、财务、运营支持岗位，年薪在18万到25万之间。
五大上市险企的内勤人员数量：人保近18万人，平安14万，国寿9.7万。平安内勤的人均薪酬为34.4万元，国寿为29.04万元。招聘网站显示，中小保险公司内勤的平均月薪为7900元。
上市险企的内勤人员人均年薪起步于三十万，但他们干的活与中小保险公司月薪八千的内勤没有本质区别——唯一区别在于母公司一年能赚几百亿。
在金融业，一个刚毕业两三年的年轻人，坐在办公室核对报表、整理尽调材料，一年到手收入约二十万，并享有六险二金等福利。
把同样从事搜集整理工作的人，放在工厂里叫文员，月薪五千；放在陆家嘴叫“中后台专家”，年薪三十万。
多出来的二十五万，并非能力溢价，纯粹是金融业的行业红利。
AI进入金融业，第一个要打破的就是这套定价逻辑。
招商银行2025年通过大模型替代了1556万小时的人工，相当于8000名全职员工的工作量；工商银行的AI数字员工承担了5.5万人年的工作量；中信银行的智能模型增效超过1.7万人年。
这些被替代的工时，主要集中在运营审核、客服、合规审查、贷前尽调等环节。
工商银行的“AI智审”上半年输出了36万条合规审查意见，采纳率达到98.6%；平安银行上线了140个运营审核类智能体，覆盖55个业务场景。
渣打银行CEO温特思宣布，到2030年前将削减近8000个中后台岗位。他直言不讳：这不仅是单纯的降本，而是用金融资本替换低价值的人力资本。
汇丰CEO艾桥智直接发内部信，呼吁员工“不要与AI对抗”。一个年薪三十万的中后台运营人员，换成AI之后，其边际成本趋近于零。
算法不会看你的第一学历，不会问你父母在哪里工作，更不会看你名片上的金字招牌。只要你的工作内容能被拆解成词元，它就会用几分钱的算力成本，将你几十万的年薪击得粉碎。
三、省钱就是赚钱，才是金融业真正的增长点
金融业降本增效的口号喊了多年，过去的降本往往是通过削减网点、减少柜员、压缩营销费用来实现，是在存量中做减法。
AI则不同，它能以更低的成本提供更多的服务。
网商银行推出了小微普惠金融Agent“百灵2.0”，面向4200万小微经营者提供信贷、票据、财税服务，将过去需要3天的复杂融资需求办理时间压缩到10分钟。
一位开餐馆的小老板想开第二家分店，只说了一句“想把额度提一提”，Agent便追问新店位置、面积、开店时间、资金用途，最终将可用额度从15万元提升到40万元，整个过程仅用10分钟。
过去，这种“一句话变成一套方案”的服务，需要客户经理、风控、审批、经营分析等多个部门接力完成，一个专家一次只能服务一家企业。现在，一个Agent可以同时服务几百万户。
山东省内金融机构的实践显示，在大量文书、审核类工作由AI辅助完成后，部分业务环节的效率提升超过90%，累计节省了数十万小时的人工工时。这些工时如果继续用于人工核对和重复录入，纯粹是内耗。
挤干金融业冗员带来的暴利，将高昂的资费降下来，实体经济的腰杆才能真正挺起来。
结论
马云十三年前在外滩说的那句话，当时听起来像是一份战书。
如今回过头来看，它更像是一个判断：金融业中那些依靠行业红利支撑的高薪重复岗位，终将被技术重新定价。
AI并没有改变银行的牌照价值、资本金要求或风险管理的底层逻辑。
它改变的是金融业的人力成本结构。
当一个岗位的工作内容可以被拆解成“检索—比对—汇总—输出”的链条时，这个岗位的定价权就不再属于行业利润率，而属于技术替代成本。
金融业中5%的商业精英不会被AI取代，他们做的是判断、关系和责任承担。
但剩下95%中那些“打辅助”的岗位，正在经历一场无声的重新定价。
这场定价的最终受益者，应该是过去被高成本金融服务挡在门外的小微经营者和普通消费者。
时代抛弃你时连声招呼都不打，AI改变金融时，连银行牌照都懒得抢。
——它只抢工位。
本文来自微信公众号“张栋伟”，作者：张栋伟，36氪经授权发布。