晚上八点，电话打进银行。打电话的女士七十岁，卡在药店刷不过去，她不确定问题出在密码、余额还是那台机器。她先听到的是合成语音。它让她说清问题，听懂了那句话，查了卡状态，提出可以帮她解冻；然后，因为她声音在抖，把电话转给了合肥的一位人工坐席。
这次转接，是所有数字都没有拍到的那一段。未来两年银行AI的胜负，在这一段。
关键要点
- 工商银行称，AI已承担78%的远程服务工作量，"数字员工"折算工作量相当于每年5.5万人。
- 对客智能助手"工小智"覆盖9大业务领域、50项功能，银行称其为业内首批完成网信办备案的对客大模型应用之一。
- 2026年上半年，远程渠道的AI累计服务客户1.33亿人次，全行落地AI场景超过600个。
78%在数什么
这个数字来自工行2025年年报：78%的远程服务由AI承担。"远程服务"在国内银行业是一个特定口径——电话银行、App在线客服、文字与视频协助，不含网点柜面与客户经理。这些流量大多是例行的：查余额、调限额、换卡、打流水、重置密码。
这些恰是能拿到账户数据的模型可端到端做完的事。银行把架构描述成分层：通用模型管语言，金融微模型管受监管动作，中间一层负责调度。查余额走快路，起争议则升级给人，而不是即兴发挥。
5.5万人年是把这些工作量折算成人力，不是裁员数字。它在年报里和"数字员工"这个词挨着出现——国内银行习惯用这个词，指占据工作流一个座位的软件，而不是网站上的一个聊天框。
外人不太注意的那道门
面向客户之前，它必须先备案。向公众提供生成式AI服务需完成网信办备案，把模型摆到零售客户面前的银行，正好在范围之内。
工行称其对客应用是业内首批完成备案的，并描述了配套管控：按最小权限检索，模型只能看到与该次询问相关的那一小片数据；对用户输入做语义检测；对生成内容在说出口之前做实时筛查。
这是银行AI里最不性感、也最硬的部分。编造的利率是误导销售投诉；编造的、关于已故亲属账户的指引是官司。备案不保证准确，但逼银行把"如何发现自己在犯错"写成文件。
模型仍然失败的地方
剩下的22%不是随机样本：投诉、反诈、身后事、争议扣款、不会用App的老人，以及十年前靠一句口头承诺卖出去的产品。这些来电里客户已在气头上，正确答案依赖数据库里没有的上下文。
银行的解法是分工："工小慧"给人工作辅助——知识调取、话术建议、情绪识别；"工小智"面对客户。银行称助手让重点场景通话时长下降约10%——数字不大，却是披露里最可信的一个：它描述的是人还在干活，工具更好了。
客户真正感受到的是转接设计，不是模型质量。二十秒内把慌张的来电者交给人工的系统，胜过答对95%、却把剩下5%困在菜单里的系统。
野心背后的算术
工行2025年科技投入285.88亿元（约合40.3亿美元 / 314亿港元），占营收3.41%，并称已建成以国产算力为主、超千卡规模的算力池，训练与推理可分钟级切换。
2026年上半年，营业收入4461.63亿元（约合628亿美元 / 4910亿港元），同比增长9.1%；净利润1764.75亿元（约合249亿美元 / 1941亿港元），同比增长4.5%。更有意思的是运营数字：凭证录入比人工快25倍，半年替代人工录入1亿笔；远程授权审核快5倍，承担全行约一半业务量；私人银行方案生成从5天压到3小时。
这些都不是对客的，是后台任务，出错代价是更正而非投诉——大银行本就该先在这里放模型。
下一场考试在网点
线下试点很小：21项高频自助业务用上模型，上半年试点地区办理超过30万笔。相对6.3亿手机银行客户、2.9亿月活，这是零头。
但难案例恰在那里：走进网点求助的客户，几乎按定义就是没法自己办成的人。把这种交互自动化，等于把"耐心"自动化——而耐心，是银行唯一没法拿去备案的东西。
普通人现在能做什么
- 当银行机器人说"我帮您办好了"，要一条书面确认——App消息或短信——再当真。
- 记住"转人工"是权利，不是人情。多数银行App已把它放进菜单，而不是聊天框里。
- 给家里老人提前设好网点或亲情协助通道；打败机器人的那22%，他们占比最高。
诚实的局限
78%、5.5万人年、500余个场景来自工行2025年年报，经财经媒体报道；我们未审阅其工作量折算方法，"远程服务"是银行自定口径，不含网点。1.33亿人次、600余个场景、1亿笔替代录入，来自2026年半年报。 "首批完成对客大模型备案"是银行说法；监管方不公布排名，"首批"无法独立确认。通话时长下降10%是企业数字。财务数据按披露引用，未经我们审计。本文不评价AI服务好坏，只记录银行说自己部署了什么。