江苏银行正加速推进AI应用，该行此前已构建“1860”AI体系。从近日消息来看，其AI大模型应用场景数增长较快。

将打造“最具人工智能创新基因的银行”

近日，江苏银行CIO（首席信息官）梁斌在《金融电子化》发文介绍了江苏银行的AI实践情况，其中有提到最新的AI进展。

据悉，江苏银行此前已确立“AI Inside”的发展理念，将AI定位为系统性重塑金融业务逻辑的底层基因，而非外挂式辅助工具。该行旨在将AI技术植入每一个业务系统、每一段运作流程、每一个工作岗位，推动组织形态、价值创造和风控范式发生结构性变革。

从江苏银行关于“AI Inside”的介绍来看，这与多家银行提出的“AI原生”战略有些相似。AI原生，是指将人工智能作为关键生产要素和系统内生能力，在业务与系统设计之初，就把模型、智能体、知识、数据、上下文、工具、算力，以及安全治理和运营机制纳入统一架构，使AI能够参与业务流程、任务执行和系统运行，形成面向智能化生产与服务的新型业务与技术范式。其判断标准不是“使用了多少AI”，而是智能是否进入系统行为的形成机制，能否在明确边界内持续产生可验证、可控制、可追溯的业务结果。

江苏银行的“AI Inside”同样注重将AI融入各个系统和流程中。

梁斌也强调，AI建设不应盲目追求Agent数量，避免用新技术重建“系统孤岛”。真正的核心在于构建可复用的AI能力体系，将业务拆解成标准化Skill，依托统一底座实现跨场景共享，使得Agent真正成为“能力装配后的业务界面”。

值得注意的是，在当前AI大模型快速发展的背景下，江苏银行的转型目标有了变化。

该行将转型目标从打造“最具互联网大数据基因的银行”升级为打造“最具人工智能创新基因的银行”。这一战略转向的核心逻辑在于，将金融的功能性置于首位，使AI技术深度内嵌于经营管理与风险防控的全链条，通过技术手段提升个体能力水平，实现技术创新与实体经济服务、客户体验升级的同频共振。

从公开信息来看，江苏银行此前未曾或较少提到“最具人工智能创新基因的银行”这一目标。因此，这或是该行最新提出的战略。

已落地161个高价值AI应用场景

基于“AI Inside”理念，江苏银行规划并构建了“1860”人工智能体系，重点在于系统性、整体性的AI应用。其中，“1”是指1个统一智能底座作为技术根基、“8”是指8大数字行员辅助8类岗位。

具体来看，江苏银行建成全行级统一的人工智能算力底座，私有化部署15个基座模型，并自主研发“智慧小苏”大模型平台，支持推理和行动模式的弹性调度。平台引入PD分离（Prefill/Decode分离）、量化压缩等技术，提升推理效率与算力运营效能，还引入外部先进大模型能力，打破过去分散于各系统的技术与数据壁垒，实现大模型能力的即调即用和算力资源的集约化供给。

在“1860”体系之下，江苏银行已落地161个高价值AI应用场景，实现高价值业务场景的全面覆盖。

梁斌具体介绍了部分领域的AI应用情况。例如，在日常办公中，江苏银行开发面向全员的桌面智能终端“智慧小苏办公助手”。该助手以大模型的意图理解和自动任务规划能力为核心，通过调用底层的Skill技能与办公组件，让员工只需输入自然语言，即可自主拆分任务链并完成文档处理、表单报送等日常办公事务。目前，该工具已有效服务总分行员工，日活跃率超六成。

不过，江苏银行对AI有明确的定位。该行曾表示：AI主要充当帮手，全方位渗透业务各个角落，但不是替代人。

据《智探AI应用》了解，江苏银行的高价值AI应用场景数量迎来快速增长。几个月前的信息显示，该行落地60个高价值场景，分为效率提升、风控加固、服务体验优化3大类。而目前，高价值场景已增至161个，增长超100个。

值得注意的是，算力作为AI大模型的三大核心要素之一，正得到江苏银行的重视。

该行在2026半年报中曾透露，加快两地三中心建设，完成智算机房投入运行，全面激活全集团“AI+金融”的高性能算力引擎。而在2026年8月，江苏银行还就数据与AI算力中心机房建设项目立项报审相关服务进行招标。彼时公告显示，项目总投资估算约10亿元。

显然，该行将强化AI算力布局，有望支撑未来的AI应用加速。