近日，A股42家银行2025年报全部披露完毕。其中，江苏四家头部上市农商行交出了分化明显的成绩单。常熟农商银行营收、净利润增速领跑，紫金农商行营收及净利润双双下滑；四家银行净息差均同比走低。面对行业净息差收窄、传统存贷业务增长乏力的困境，四家农商行早已开始通过数字化、智能化转型挖掘新增量，AI技术赋能业务成为其转型核心抓手。

据悉，常熟农商银行全年实现营业收入116.19亿元，同比增长6.51%；归母净利润42.19亿元，同比增长10.65%，净利润规模和增速均高于其他三家银行。无锡农商银行、张家港农商银行全年营收分别为48.19亿元、47.47亿元，同比增长1.9%、0.7%；归母净利润分别为23.09亿元、19.79亿元，同比增长2.53%、5.35%。虽然两家银行全年营收相近，但无锡净利润规模高出张家港约16.7%，而张家港的净利润增速更快。紫金农商银行则出现营收、归母净利润双下滑，其中营业收入为41.18亿元，同比下降7.7%；归母净利润为12.44亿元，同比下降23.35%。

净息差方面，四家银行都出现不同程度的下滑。其中，常熟农商银行净息差为2.53%，虽然同比下降0.18个百分点，但仍高于同业平均水平；张家港农商银行净息差为1.39%，同比下降0.23个百分点；无锡农商银行净息差为1.35%，同比下降0.16个百分点；紫金农商银行净息差下降最多，为1.13%，同比下降0.29个百分点。

值得注意的是，当前银行业净息差普遍降至1.8%以下，传统存贷业务增长空间持续压缩，多数实现利润正增长的银行，不再单纯依赖传统利差模式，而是通过数字化、智能化转型挖掘新增量，AI技术赋能业务已成为其转型核心抓手。

对此，《智探AI应用》结合这四家农商行的年报内容与公开信息，梳理了其AI应用情况。

常熟农商银行年报显示，2025年，该行创建“AI实验室+业技融合敏捷团队+外部生态”的铁三角协同模式，部署了多型号异构GPU算力池，依托DeepSeek、Qwen系列大模型打造智能体平台，累计上线46个智能体应用，覆盖营销、风控、运营、办公、研发五大领域。

针对传统金融服务痛点，常熟农商银行落地多项数智化方案。其中，该行通过打造AI数字员工与集约化运营模式，释放客户经理产能、聚焦高价值服务。

该行还以“数智化”推动数据中台重构，实现了AI问数赋能。该行通过搭建AI问数平台和指标体系，接入行内大模型，解决了“用户难”痛点，用户体系覆盖数据分析人员、支行长、客户经理。

此前的信息显示，常熟农商银行已将AI技术融入122个业务场景。在员工提效方面，上线大模型知识库问答、AI智能研发助手，员工可快速查询信息并生成代码，提升运营与研发效率；在客户服务方面，升级智能客服，引入NLP和机器学习，精准理解客户意图，减少人工转接率15%；在业务审批方面，推广智能审批。在贷前资料审查环节，增加大模型多模态图片识别技术，实现合同凭证、不动产权证、营业执照等资料的自动核对。在贷中合同复核环节，通过语音转文字和AI审核分析技术，实现双录视频中合同要素的智能核对审批；在风控方面，利用AI图像识别分析抵押物，辅助判断抵押物价值。训练小微贷款大模型，提升风险预警能力。

无锡农商银行的AI相关内容，大多出自公开访谈。此前，该行党委书记、董事长陶畅在受访时透露了AI应用情况。

陶畅表示，无锡农商银行正用数字化技术对传统风控流程进行重构。在反欺诈领域，该行通过影像识别、设备指纹交叉验证等技术，系统自动识别异常申请行为，对可疑场景进行实时拦截，结合AI算法优化欺诈模式识别能力，降低欺诈风险渗透率。

他还提到，传统OCR、NLP、ASR、TTS、RPA等技术已在客服、营销、审批、贷后等流程实现深度应用。目前，AI大模型处于探索阶段，主要用于智能知识库、自动代码生成、差异化数据分析等，助力风控能力持续升级。

张家港农商银行在其年报中提到，AI技术已深度融入业务场景，BI看板覆盖了核心领域。目前，该行已经上线一体化BI智能风控看板，整合了信贷资产、客户信息、资产质量、行业走势等数据，实现风险指标可视化、异常风险实时预警。系统落地后，贷后风险排查从传统月度人工核查升级为7×24小时实时监控，小微贷款风险预警准确率提升25%，解决了人工风控滞后、漏判、误判问题。

近期，张家港农商银行还在信贷系统端推出“信贷AI知识库问答”与“合同影像预检查”两项功能。

据介绍，“信贷AI知识库问答”构建了标准化信贷知识“智慧宝库”，AI智能体已集成运用至信贷系统，该智能体专注于信贷操作与审批场景，为信贷系统使用者提供即时、结构化的知识支持。该系统涵盖授信申报流程、信贷合同申请、放款要点、信贷基础等全流程知识内容，为客户经理提供智能问答服务。

“合同影像预检查”基于OCR大模型技术，实现对合同影像内容的智能识别与系统自动比对。该功能在人工审核环节前增设“智能预审”关卡，可自动核验信贷合同文本关键信息，规避因人工疏忽、经验差异及审批疲劳导致的错审、漏审等问题，构建起“人工审核+模型校验”的双重保障体系。

此外，在2025年9月，张家港农商银行相关负责人曾透露，该行已初步构建起以开源大模型为底座的模型应用体系。AI在看、听、说、思四个方向都具备了基础能力，可满足文字识别、语音交互、图像生成、逻辑推理等多类业务需求。

紫金农商银行公开披露的AI相关信息较少，年报中仅提及通过AI与RPA技术提升内部管理运营效率。

另有信息显示，该行利用大数据和AI优化科技型企业风控模型，评估企业的技术实力和发展潜力。

总的来看，江苏这四家农商行的AI应用深度存在一定的差异，整体处于稳步落地、迭代升级的阶段。未来，随着银行业数智化转型不断深化，其AI技术落地成效与场景创新进展，值得更多关注。