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发表于 2026-07-10 19:08:50 股吧网页版
瞄准数字生产力!多家银行试水“AI算力卡”,面临哪些挑战?
来源:国际金融报

  银行业正在探索一场不寻常的变革,AI算力权益乘风而至,将重构银行卡的底层价值逻辑。近期,平安银行、招商银行、网商银行相继推出AI权益银行卡,将AI算力资源纳入权益体系,Token(词元)和算力正在尝试取代传统的银行卡权益。

  “银行推出AI算力权益卡的核心逻辑在于借助算力和Token这类新型数字权益,开辟差异化竞争赛道。”在受访行业专家看来,智能体信用卡依托智能体持续算力消耗,能够带来稳定复购需求,天然适配消费积分兑换算力额度的闭环模式。不过,业务落地还存在算力成本动态波动可能导致权益兑付成本不可控、算力服务权责划分不清晰可能引发消费者纠纷等多重问题。

银行发力AI权益卡

  当前银行卡存量竞争进入深度存量运营阶段,传统餐饮、出行类权益同质化严重,获客、促活边际成本持续走高,银行不得不另辟新径,找寻AI时代刚需的权益。近日,平安银行与中国银联、腾讯云宣布,联合推出国内首张面向AI算力个人消费用户的借记卡——“AI智算卡”。7月起,平安银行AI智算卡在线上渠道及线下网点陆续开放申请。

  该卡整合算力聚合付费、基础金融服务、专属算力权益等功能。开卡达标可获得银联云TokenPlan基础算力套餐+腾讯WorkBuddy积分权益;每月刷卡达标,即可获得算力积分及WorkBuddy权益续期,资产层级达标解锁更多算力积分,大模型高阶调用额度,并获得WorkBuddy积分权益加量包。

  6月以来,多家银行试水AI权益银行卡。针对小微企业“用AI门槛高、运营难、获客难、选址难”等痛点,网商银行在6月25日联合阿里云、芝麻企业信用、高德等生态伙伴,对“生意金卡”全面升级,推出国内首张面向小微经营者的AI权益卡,为用户提供最高1000万Token试用以及AI选址评估、AI找客助手等经营工具。

  6月11日,招商银行信用卡宣布,运通工程师信用卡上线专属AI权益,用户可自主选择专属AI Plan。具体来看,“1个月MiniMax Token Plan Max”,包括每月18亿Token M3用量、支持4—5个Agent(智能体)并发运行、每日3条视频生成,适合频繁使用的专业开发者。“2个月MiniMax Token Plan Plus”,包括每月6亿Token M3用量、支持3—4个Agent并发运行,适合个人开发者日常工作。

  此前,月之暗面旗下AI助手Kimi宣布推出全球首张AI原生信用卡,该卡不是一张传统意义上的信用卡,而是首张将AI服务纳入核心权益体系的消费凭证,这意味着持卡人的每一笔消费均可转化为AI算力额度,直接兑换智能体使用额度、高级功能权限。

  “智能体信用卡具备落地可行性,伴随AI智能体的普及,银行可联动云厂商,将消费积分兑换智能体运行额度,打通支付、算力、智能服务闭环,后续多家股份制银行大概率会跟进。”中国邮政储蓄银行研究员娄飞鹏告诉记者,银行发力AI权益卡,是破解传统信用卡权益同质化、获客成本高企的有效选择,有助于精准锁定高价值年轻客群,提升刷卡活跃度与资金沉淀,搭建“金融+AI”生态壁垒。

合规等多道难题待解

  AI权益已经在银行业萌芽,要重新梳理银行卡的价值逻辑,还有算力权益的动态成本、多模型生态的兼容性、用户隐私与数据合规等多道难题待解。

  国有大行员工对记者表示,此类银行卡权益通过绑定AI服务商实现降本增效,可形成用卡、算力、生产的价值闭环,但现阶段落地案例较少,后续规模化发展还需疏通成本不可控、权益通用性不足、算力服务权责不清晰等堵点。其中,Token标准不统一是现实难题——不同厂商的Token互不通用,持卡人获得的Token额度往往绑定特定平台,权益的通用性和延续性受到制约。

  博通咨询首席分析师王蓬博对记者分析指出,现有监管框架下,金融资产交易数据属于重要敏感数据,大模型调用行为数据归属于用户个人生物及使用行为信息,两类数据跨机构传输必须取得用户单独明确授权,禁止捆绑金融服务强制授权。数据存储层面,银行与云厂商大模型平台必须建立物理隔离防火墙,金融核心数据不得直接同步至第三方算力平台,仅可采用脱敏加密后的核验交互模式,不得完整导出原始用户资产流水,跨机构数据流通禁止超出授权约定使用范围,不得将金融数据用于大模型训练。

  王蓬博表示,业务落地还存在多重问题,比如,算力成本动态波动可能导致权益兑付成本不可控、多厂商大模型Token标准不统一造成权益互通壁垒、算力服务权责划分不清晰可能引发消费者纠纷等。

  娄飞鹏认为,首要的制约因素就是合规红线,因为未脱敏的银行卡、资产数据不可以跨机构传输,金融敏感数据需要在内网隔离存储,严禁直接入第三方的大模型;跨机构数据流转需取得单独授权,全程留痕归档。

  此外,还有现实挑战。娄飞鹏指出,双层敏感数据叠加隐私泄露风险,脱敏改造的成本高;跨机构数据互通流程繁琐;AI调用行为与金融数据联动易产生过度画像,同时算力数据监管细则尚不完整,权责划分模糊。

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