烧钱最多的，反而先问值不值

AI落地这两年，最常听到的是「效率提升百分之多少」。11月11日证券时报的一篇报道给行业泼了盆清醒的冷水：中金公司信息技术部负责人谢碧松公开说，公司每日Token消耗量在70亿到100亿之间，预计明年攀升至200亿，「大量Token被消耗，员工效率有没有真正提升？资源是否存在浪费？我们内部也一直在复盘。」烧钱最多的一批机构，率先把AI从技术叙事拉回了生意账本。

金融业的Token账单有多夸张

腾讯云副总裁胡利明披露，WorkBuddy企业版已落地中信建投证券、中金公司、泰康保险等超250家金融机构，覆盖对公信贷尽调、投研投顾、合规审查等上百项业务场景。账单规模足以说明热度：平安银行今年三季度日均词元消耗量达217亿，环比增长近3倍；招行业务场景日均Token消耗超800亿；兴业银行日均调用100亿、全行运行中智能体超500个。中信建投目标2027年智能体普及率达到70%，其投研平台Token调用总量已达410亿次。

账单背后确实有真效率

投入大，但部分场景的产出也实打实：投行并购业务筛标的，过去两三个人要做3到5个工作日，现在30到45分钟出初筛；太保产险电销坐席，每通电话的准备时间从5分钟缩到30秒，质检效率提升6倍；华泰保险集团全集团活跃用户超1100人，研发条线AI代码生成率达到80%。反面同样摆在明处——有银行员工吐槽：请个假以前走OA就行，现在要跟数字员工描述一遍，「有一点为了AI而AI」。也正因如此，部分银行已开始探索把Token消耗与资本回报率绑定、考核投入产出比。

中小企业的三条算账原则

1. 先挑「可衡量」的场景：金融机构选场景的标准很朴素——标准化程度高、重复性强、数据在手、提效容易算账。资讯监测、质检、初筛、资料整理这类活优先上，创意和决策类靠后；
2. 给AI单独记账：按场景记下工具订阅或Token成本，对照省下的人工工时和出错率，一个季度一结，说不清账的场景先停掉；
3. 警惕流程性炫技：一个环节上了AI反而步骤变多，就是「为了AI而AI」，立刻回退老流程，别心疼沉没成本。

算一笔账（测算示例）

假设客服初筛场景：一名客服月薪6000元，每天处理咨询120条；AI助手月费500元，接掉其中每天80条简单咨询，人只处理复杂件。测算下来每月约省出0.6个人力（约3600元）对冲500元成本。但如果上线后发现复杂件占比高、AI实际接管不了几条，这500元就是纯浪费——所以必须按月复盘实际接管量。以上为测算示例，不是收益承诺。

连日烧百亿Token的金融机构都在回头算账，中小企业更没有资格盲目上AI。选场景、记账本、季度复盘，这三件事比纠结选哪个模型重要得多。站内AI板块（/ai/ganhuo）持续拆解企业AI落地案例，可以对照自己的业务找切入点。