AI银行来袭，银行科技人才需求上升

AI银行来袭，银行科技人才需求上升

《财经》新媒体  09-23 18:46

工商银行宣布新增超100个应用场景，建设银行、中国银行、中信银行纷纷宣布截至6月末落地AI（人工智能）应用的场景已上百个……

仅仅半年，AI应用在银行业遍地开花。

根据上市银行2025年半年报，42家A股上市银行中，约九成银行披露了其AI技术应用及落地成效。

8月26日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，要在软件、信息、金融、商务、法律、交通、物流、商贸等领域，推动新一代智能终端、智能体等广泛应用。到2027年，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%；到2030年，该指标要超90%。

金融行业数字化程度较高，在本轮“人工智能+”浪潮中，以商业银行为代表的金融机构走在了浪尖潮头。

腾讯金融研究院发布的《2025金融业大模型应用报告》显示，2025年上半年，基于全网公开披露信息统计的大模型相关中标项目共79个，覆盖银行、证券、保险、信托与资管。其中，银行业中标项目44个，占比过半。

近日，在一场媒体交流会上，腾讯云副总裁胡利明用“百花齐放”形容金融机构在AI技术应用方面的探索。“DeepSeek开源之后，基础模型能力走进了千家万户，大、中、小型金融机构都在基础模型上以较低成本快速做应用开发。”

“金融大模型落地从基础平台建设，转向支持业务升级，部分金融机构一把手已经开始思考如何重构业务，甚至未来三至五年的机构发展战略。”余滨称，“焦虑和兴奋、挑战和机会并存，可以比较形象地说明整个机构当前的状态。”

近期，随着商业银行密集披露半年报，银行业大规模部署AI大模型的更多细节浮出水面。

对国有大行和股份行来说，AI应用已成标配。在2025年半年报中，多家银行宣告上半年大模型赋能的业务场景数量大幅增长。

在国有大行中，工商银行表示，该行上半年新增AI财富助理、投研智能助手等100余个应用场景；建设银行宣布累计赋能授信审批、智能客服、“帮得”个人客户经理助理等274个行内场景，数量较2024年年报中的193个进一步增长；中国银行也宣告，已使用大模型技术赋能全行100余个场景。

股份行方面，招商银行称，该行已在零售、对公、风控、运营、办公等多个领域共落地184个场景应用；中信银行称，该行积极探索AI赋能客户营销、管理决策、运营、风控等重点领域新范式，构建智能服务场景超1600个。

值得注意的是，多位银行科技相关人士对《财经》表示，当前业内对AI落地场景认定没有统一标准，落地场景数量多寡也与各银行的统计口径有关。

不仅仅是场景扩容，披露AI应用的银行数量也在扩大。在2025年半年报中，一个显著的趋势是，更多中小银行开始披露其AI应用细节。

以首家披露2025年半年报的上市银行常熟银行为例，该行是一家农商行，资产规模约4000亿元，上半年营业收入为60.62亿元。

半年报中，常熟银行表示，该行积极推进大模型技术的本地化部署与场景化落地，完成满血版DeepSeek及Qwen3-235B等底层模型的评测与上线，并成功投产代码生成、知识管理、信贷审核等六项大模型助手，覆盖智能客服、办公协同、研发支持、精准营销及智能风控等多个业务领域。

此外，重庆银行、江苏银行、瑞丰银行等多家中小银行均在半年报中披露其大模型部署，以及AI应用进展。其中，江苏银行称，截至2025年6月末，已落地的智能化场景数量接近60个。

“以前真正投入AI的都是股份制银行和国有大行，DeepSeek之后，我们会发现不管什么类型的银行都在投入。”腾讯云商业银行解决方案总经理曹骏对《财经》表示。

此外，银行理财子公司也在积极布局AI。中银理财董事长黄党贵在今年稍早的一场公开演讲中表示，未来，理财公司将积极拥抱科技创新，在渠道建设、产品研发、资产配置、风险管理等方面多措并举，将科技创新融入理财行业高质量发展。

在应用场景上，AI大模型从客服助手等边缘业务逐步延伸至交易、营销、风控等核心业务场景。

机构和场景扩容背后，是AI大模型带来的实实在在的效率提升。

数据的数量、质量、多样性等方面积累较好的银行，在同一场景、同一大模型技术的情况下，往往能够获得更好的效果。

场景的重要性亦非常突出。

一方面，场景的选择对应用效果影响显著。

以催收场景为例，据某中小银行IT人士介绍，该行此前开发了一个催收摘要功能，即用大模型技术对催收电话内容进行分析，发掘催收线索，并生成摘要，服务催收人员。实践中，他们发现，在个人消费贷场景中，几乎没有人看摘要；但在企业客户贷款催收场景中，该功能被催收人员广泛使用，并明显提高了收回金额。

究其原因，企业客户贷款通常金额较大、涉及人员和流程复杂、催回时间较长，摘要可以帮助催收人员迅速掌握历史催收情况，制定新的催收策略，避免走弯路，因此应用效果明显提升。“场景选择确实跟我们想象得不一样。”前述IT人士感叹。

组织架构升级：业务、人才重塑

“今年年初，很多银行在探讨如何解决C端用户服务的问题，现在已经在聊如何把理财业务做得更好，如何让保险理赔更加高效。”余滨表示。

显然，金融大模型建设节奏从基础设施建设，进入了业务升级阶段，部分机构一把手已经在考虑基于AI重构业务。

多位受访人士认为，金融机构落地AI大模型，不仅仅是采购了IT系统，而是做业务流程重塑，战略重构，进而驱动整个组织升级。

首先，AI重塑银行业务模式和服务范式。银行员工承担的重复性劳动将大量减少，更多职责转向对AI模型的监督、管理和优化。

一个典型的应用是银行通过机器人流程自动化（RPA）为基层减负。截至2025年6月，中国银行RPA覆盖超3300个场景；邮储银行累计部署RPA超2000个，上线4000余个自动化流程。

在2025世界人工智能大会现场，交通银行展示了其数字分身驱动远程金融服务模式。该行应用音视频和AI技术构造远程视频服务体系，构建了“四位一体”新型服务模式，整合并实现远程视频座席、数字员工、客户经理、客户服务经理四类服务主体的协同联动。该模式突破了传统网点的时空限制，为客户提供一站式综合金融服务，提升了服务连续性及整体客户服务能力。

“银行与客户的交互模式，从原来的被动服务向主动服务，实时且个性化的服务转变。”前述银行科技部门有关负责人表示，这一过程中，大模型会持续强化客户服务的智能化、精细化与互动的体验，真正做到“既有老朋友的温度，也有银行家的严谨”。

同时，大模型多维综合分析海量用户数据的能力，将有效扩大银行员工服务半径。以理财场景为例，通过AI赋能理财师，原来一个理财师只能服务200个客户，现在可以提升10倍，至少是2000个-3000个客户。

其次，商业银行组织和人才结构面临重塑。随着AI应用的深入，银行对AI相关的科技人才需求上升。银行内萌生数据科学家、算法工程师、AI训练师等新兴岗位，传统的后台操作员岗位逐渐减少。

近年来，商业银行招聘需求中，出现了大量金融科技相关岗位。年报数据显示，截至2024年末，六家国有大行科技领域员工数量合计已突破10万人。

此外，AI应用将使银行的决策机制更加智能。

“通过数据驱动决策，提升决策的科学性和前瞻性，降低经验主义带来的失误。”前述银行科技部门有关负责人认为，未来银行决策的层级和流程都有望缩减，更强调数据驱动，参与决策的部门也会出现变化。

监管与合规：人工把关极其重要

值得注意的是，作为强监管行业，金融业对AI大模型等新兴技术应用的合规性也受到高度关注。

当前商业银行主要通过四种路径落地AI大模型。

一是从AI技术平台构建入手，逐步完成数据治理、算力建设、AI平台、金融工具集合等基础能力建设。在此基础上，通过智能客服等通用场景跑通业务链条，进一步完善基建。

二是将已有的手机银行App转变为AI手机银行，与客户的交互模式从“人找服务”转向“服务找人”。

三是基于业务场景构建智能体，通常是选择当前最需要通过AI来守住“护城河”的细分行业场景入手。

四是全行级别的分阶段建设。通过系统规划，以大模型全面重构业务流程，打造智能体集群，驱动业务创新与体验升级。

国有大行研发实力较强，基本上选择自行搭建算力，构建AI基础设施，自建智能体开发平台。股份行以及头部的城商行，落地模式较为多样，涵盖了前述四种落地路径。规模更小的一些区域性银行，前期倾向以较小的投入在部分场景试水，逐渐分层分类推进AI大模型落地建设。

无论何种路径，多位受访人士对《财经》表示，目前，金融机构主要通过引入合规基础模型、提高数据质量、强化模型测评、敏感词过滤、人工把关等方式加强大模型应用中的安全保护。

目前，绝大部分AI应用主要用于对内服务，赋能行内员工，极少直接面客。即便是在应用较为成熟的智能客服领域，目前AI的作用也更多是作为助手辅助客服人员，关键环节仍由人工把关。

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