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来源：看懂经济
8月10日，中国经济时报刊文盘点工商银行数智化转型，把一组数字重新带回公众视野：工行全行日均Token消耗量突破百亿级，较两年前增长近百倍。
这组数据的最初出处，是工行总行金融科技部今年6月在央视《焦点访谈》公布的官方口径——总行层面亲口报出的数，比任何媒体转述都硬。
一个行业的新标尺出现了。
过去衡量银行，看网点、看柜员、看贷款余额；现在多了一把尺子——AI每天消耗多少词元。
词元是什么？它是从电力转化来的智慧，是银行替客户动脑的量。谁烧的词元多，谁服务客户动的脑就多。
但只看消耗远远不够，还要看转化——词元是投入，收益是产出。上半场比谁烧得多，下半场比谁烧得值。这张账单的两半，拼起来才是行业分化的地图。
一份官方账单
Token，就是词元，大模型读写的基本单位。
工行总行金融科技部在央视《焦点访谈》（6月）公布的口径是：2026年初，全行业务应用日均Token消耗量达百亿级，较两年前增长近百倍。配套的数据同样来自官方口径：“工银智涌”体系已在30余个业务领域落地500余个AI应用，AI数字员工年承担工作量5.5万人年；个人金融AI助理把产品匹配时间从约1小时压到2至3分钟；对客外汇交易的智能询价比率超过96%。
这些数字背后，是同一件事：系统在替人动脑。客户经理的方案匹配，过去靠人想一个小时，现在机器两三分钟想完——机器在替他动脑；96%的外汇询价由智能体接住——机器在替交易员动脑；5.5万人年的工作量由数字员工承担——机器在替整家银行动脑。Token，就是这些脑力劳动的计量单位。
这不是工行一家的孤例。国家数据局的统计是，全国日均词元调用量从2024年初的1000亿，到2026年3月突破140万亿，两年增长超千倍——银行正是这轮增长的重要推手。
一张梯队的表
虽然还有一些银行没有公布，但是梯队已经隐约可见。
头部是招行。招行首席信息官在6月股东会上披露，截至5月底，招行日均Token消耗量达330亿，居行业首位。
国有大行里，工行和邮储站上百亿量级。邮储银行在6月股东会披露，已落地超370个大模型应用场景，日均调用超600万次、日均Token超百亿，明确目标到今年底日均Token吞吐量突破300亿；零售营销智能体已触达超5400万名高潜客户。
股份行和民营银行增速最快。微众银行日均Token消耗超200亿（7月口径），落地超100个AI垂直应用、80余位数字员工“入职”；浦发银行日均约60亿；兴业银行上线超200个智能体、日均约41亿；民生银行日均约40亿。
但消耗量，只是账单的一半。
翻到转化那一半，口径立刻变稀。招行是少数把两把尺子都摆上台面的：大模型成本收入比维持在20%左右——投入20元，换回100元，转化率也拿得出手。邮储晒出的是效率账：运营中心手工录入单据的智能识别替代率达90%，尽职调查效率提升超50%，零售营销智能体触达5400万名高潜客户。
多数银行披露的还只是消耗这一半；转化那一半，多数还在补课。上半场比谁烧得多，下半场比谁烧得值——这个拐点，已经有人先动了。
这条分化的曲线，全球同步。荷兰合作银行计划三年投20亿欧元搞AI；荷兰银行与Mistral AI建了前沿模型合作；摩根大通的智能体一天处理230万次交互，准确率94%。有机构统计，欧美主要金融机构近一半已把智能体跑进生产环境，从试点变成了日常。
烧得起，更要烧得值
消耗量的比赛还在跑，转化率的考试已经开考。
美国大型银行界有一个判断：AI给银行带来的生产力提升，可能被Token成本吞掉。就在上个月，美国公司Uber四个月烧光了全年Token预算——消耗激增，体验却没跟着涨。国内也一样，已经有银行高层在会议上要求：所有大模型和智能体的研发应用，都要尽快建立投入产出比评估机制；还有股份制银行给客户经理定下“日均最低Token消耗量”，不达标绩效扣分。
对银行人来说，这组账离得很近。客户经理的“1小时到3分钟”，意味着会问问题、会用工具的人产能翻倍，只会重复劳动的人最先被替代；科技条线每一笔词元采购，都要写进预算、讲出回报。考核口径在变：从AI有没有，变成AI用起来没有、用得值不值。AI替人动脑的边界越画越宽，真正值钱的，是想清楚让AI替自己动什么脑的人。
词元，首先是成本。今天抢跑的人，明天要看的是投入换回来的不良率、获客成本、人均产能。这一关，比买算力难得多。
结语
动脑的量只算一半，把脑力换成收益的转化率，是另一半。
把时间轴拉直看，银行的标尺一直在换：从网点，到手机银行，到词元。衡量一家银行的，正在从网点数，换成每天烧掉的词元数——那是它替客户动脑的量。未来服务客户，比谁更会动脑，更比谁动脑动得值。烧得起是本事，烧出价值，才是真本事。