Penelitian ini bertujuan menguji dampak Intellectual Capital, Ukuran Perusahaan (Firm Size), dan Diversifikasi Pendapatan terhadap Efisiensi Operasional (BOPO) dengan Pengungkapan Generative AI sebagai variabel moderasi. Berlandaskan kerangka Resource-Based View (RBV), penelitian ini membedah kapabilitas adaptasi teknologi kecerdasan buatan dalam mengeksploitasi sumber daya internal demi menekan biaya. Kebaruan penelitian ini terletak pada pengintegrasian indeks Pengungkapan Generative AI sebagai faktor kontingensi untuk menjembatani inkonsistensi riset terdahulu dan menguji anomali biaya pada perbankan. Objek penelitian menggunakan metode sampling jenuh pada 4 emiten Bank BUMN yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2021–2025 dengan teknik analisis Moderated Regression Analysis (MRA). Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara mandiri, hanya Ukuran Perusahaan yang terbukti signifikan meningkatkan efisiensi operasional (menurunkan BOPO) melalui mekanisme ekonomi skala. Sebaliknya, Intellectual Capital dan Diversifikasi Pendapatan tidak berpengaruh nyata terhadap penghematan biaya usaha. Dalam uji interaksi, Pengungkapan Generative AI secara unik hanya mampu memoderasi pengaruh Diversifikasi Pendapatan terhadap BOPO, namun gagal memoderasi dua variabel lainnya. Temuan ini memberikan kontribusi teoretis dengan mengonfirmasi keberadaan productivity paradox dan hambatan investasi awal (early adoption lag) pada bank BUMN, di mana pengungkapan informasi AI masih cenderung bersifat simbolis (symbolic disclosure). Secara praktis, riset ini menjadi basis evaluasi bagi OJK dalam merumuskan regulasi transparansi pelaporan teknologi digital. This study aims to examine the impact of Intellectual Capital, Firm Size, and Revenue Diversification on Operational Efficiency (BOPO), with Generative AI Disclosure serving as a moderating variable. Grounded in the Resource-Based View (RBV) framework, the study analyzes the capability to adapt artificial intelligence technology to leverage internal resources for cost reduction. The study’s novelty lies in integrating a Generative AI Disclosure index as a contingency factor to reconcile inconsistencies in prior research and examine cost anomalies within the banking sector. A saturated sampling method was employed, focusing on four state-owned (BUMN) banks listed on the Indonesia Stock Exchange during the 2021–2025 period, with analysis conducted using Moderated Regression Analysis (MRA). The results indicate that, in isolation, only Firm Size significantly improves operational efficiency (lowering BOPO) through economies of scale. Conversely, Intellectual Capital and Revenue Diversification do not exert a significant influence on operational cost savings. Interaction tests reveal that Generative AI Disclosure uniquely moderates the effect of Revenue Diversification on BOPO but fails to moderate the other two variables. These findings offer a theoretical contribution by confirming the existence of a productivity paradox and an early adoption lag among state-owned banks, where AI-related information disclosure tends to be merely symbolic. From a practical standpoint, this research provides a basis for the Financial Services Authority (OJK) to evaluate and formulate regulations regarding transparency in digital technology reporting.