记者：黄子潇
在交出一份营收利润双增的三季报后，招行如期召开2026年三季度业绩说明会。
会上，副行长彭家文携数金办、资产负债部、财务会计部、财富平台部、公司金融总部、零售金融总部、风险管理部等总行一级部门负责人出席，并回答投资者提问。
该行数字金融发展办公室主任韦江波在会上透露，截至9月末，招行大模型应用累计落地超过1500个场景，全行业务场景的日均Token规模超过800亿。而在今年6月底，招行披露的日均Token数字还是330亿。
记者梳理发现，在同期公开披露这一指标的银行中，招行目前居首。同期，工行、邮储银行、江苏银行、平安银行、微众银行等均有相关披露。
今年前三季度，招行实现营业收入2648.52亿元，同比增长5.34%；实现净利润1164.76亿元，同比增长2.38%。截至9月末，该行资产总额13.76万亿元，较上年末增长5.28%。
从330亿到800亿
对比前后多份交流实录，招行上一次公开日均Token数据是在今年6月底的股东会。招行首席信息官周天虹当时表示，截至5月底，招行日均Token消耗量达到330亿，这是该行业务部门在经营管理和服务中应用大模型消耗的Token量。
更早前，周天虹在3月底的业绩会上曾表示，截至2月末，全行日均Token总规模达260亿。
这意味着，招行的日均Token在7个月内增长约2.1倍，在3个月内增长约1.4倍。虽然无法确定上述统计口径是否一致，但日均Token800亿确已成为该行最新的对外口径。
11月2日，韦江波表示，过去一年该行观察到两个AI趋势，一是AI从“单点赋能”走向“流程重塑”，过去一些需要双人操作的流程可以实现单人办理；二是AI从“辅助人”走向“人机协同”，现在一名分析人员可以调用多个专家智能体。对银行而言，AI既要跑得快，更要跑得稳。
截至9月末，招行大模型应用累计落地超过1500个场景，相较半年报中的1386个有一定增长。招行半年报同时披露，上半年日均Token吞吐较上年增长超78%。
银行密集公布Token数据
横向对比来看，日均Token仍是银行业衡量AI技术优势的标尺。
不过，各行披露时点并不统一，招商银行、平安银行均在三季度披露了最新数据，其余多数机构的可查数据仍停留在上半年。
国有大行方面，工商银行软件开发中心刘承岩在9月4日的一篇署名文章中表示，目前工行已建成算力规模超6000卡的自主可控词元工厂，日均词元消耗量达600亿，这一数字较其年初披露的百亿级进一步抬升。10月30日，工行表示，完善“工银智涌”大模型技术体系，在多个业务领域落地600余个场景。
今年6月，邮储银行副行长、首席信息官牛新庄在股东大会上表示，该行日均输入输出Token超百亿，日均大模型调用超600万次。他进一步预计，至2026年底，邮储银行日均大模型调用次数将超千万次，Token吞吐量超300亿。
此外，建设银行披露生成式AI覆盖600余个应用场景，中国银行披露智能化助手超2200个，两家尚未公布日均Token数据。
股份行方面，平安银行三季报显示，该行第三季度日均Token达217亿，较上季度增长近3倍；截至9月末，累计落地大模型应用场景超500个。此前在半年报中，该行上半年的日均Token消耗量超过53亿。
据兴业银行官网9月24日的推文，该行全行日均词元调用量已达到100亿，日均大模型调用量接近500万次。浦发银行、民生银行年初曾披露其日均Token分别为60亿和40亿。
另据行业媒体11月2日报道，江苏银行日均Token消耗量达294亿；此外，微众银行在7月份的新闻稿中表示，该行的AI工程化平台支撑全行日均超200亿的Token消耗量。
AI成本账怎么算
年初，在“Token-Maxxing”理念的推动下，比拼日均Token消耗量成为了军备竞赛。随后，各类机构逐渐意识到，AI带来的生产力会被高昂的Token成本吞噬，于是愈发重视ROI（投入产出比）的衡量。
11月2日，韦江波表示，招行认为AI能力向财务价值的转化不是一蹴而就的，而是需要逐步传导，要先融入具体业务流程，提升关键环节能力，再带动业务效能提升，最后才转化为财务价值。
其中，客户经理人均面访数、成交金额、管户AUM被用作该行的观察变量，带动AUM增长之后再传导至营收。
在成本和效益的平衡方面，该行将坚持 AI 的高强度投入不动摇。“在 AI 应用初期，我们会敢于投入、试错，并设有创新基金鼓励大家尝试；在推广阶段，会管控投入产出比，保证合理的产出。”
谈及人员稳定时，韦江波表示，推进智能银行建设的出发点不是减少员工，而是提升员工能力和价值。该行每年有自然的减员，会涉及人员补充，需要依托AI赋能相关岗位，补足人员流失的缺口。
招行这套算法有更细的版本。周天虹此前在股东会上介绍，该行在提出AI First之前，就已构建相对完整的成本收益度量体系，成本侧包括研发人员投入与Token成本两项；收益侧则建立六个维度的度量体系，包括银行视角与客户视角，但因银行价值链条复杂而难以拆清。
据他测算，招行大模型成本收入比约20%，“AI贡献比”从去年末的1：13.5提升至今年5月的1：9。
10月30日，工商银行金融科技部相关负责人在三季度业绩会上表示，科学量化AI投入产出仍是业界难题，该行正建立覆盖事前场景价值研判、事中成本收益度量、事后定期评估与低效退出的全过程评估体系。稍早前，工商银行金融科技条线专家翁蔚涛在接受媒体采访时也表示，看重的不是Token总量的绝对值，而是单位Token创造的价值。
在海外，市场对“用量即成效”的反思来得更早。今年4月，Uber向约5000名工程师开放编程工具后四个月用尽全年AI预算。随后，亚马逊叫停内部AI使用量排名，Meta也主动遏制了Token-Maxxing的趋势。
金融监管总局《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》要求，以提升业务价值为导向规划AI投入，有效平衡成本与效益，并明确了人工智能技术在高风险场景应用时，仅能作为辅助工具，应由人工进行最终决策。
招行行长王小青在中期业绩会上的表述更坦率。智能化不一定会直接体现为财报收益，甚至阶段性体现为支出和成本。更科学、更有效地把握智能化技术，对于商业银行的经营具有重要意义。
在首家日均800亿Token银行诞生后，其能否把消耗量兑现为可核验的业务价值，将是下一阶段真正需要回答的问题。
