多家银行掀起AI采购热潮，算力服务器、虚拟数字员工等加速落地，中小银行如何走出特色的数智化之路？
　　本报综合报道 近期，成都银行、贵阳银行、广州农商行、农发行等多家银行集中发布数智化转型相关采购公告，采购范围覆盖虚拟数字员工、智能风控平台、国产化算力服务器、大模型智能外呼、信贷智能尽调助手等软硬件全链条产品。
　　国有大行持续加大科技投入并下沉县域市场，不断挤压中小银行本土生存空间，叠加数字金融相关政策引导，数智化转型已经从可选升级，成为区域银行守住本土市场的必经之路。
　　当下，行业跟风加码AI、同质化建设愈演愈烈，资金、人才、数据均存在短板的中小银行，如何走出一条适配自身禀赋的特色数智化之路？
　　人工智能项目密集招标
　　梳理近期银行业公开招标信息不难发现，当前银行AI投入已形成清晰分层布局，前端客户服务、底层算力基建、中后台风控改造同步推进，国产化、私有化部署成为行业统一硬性要求。
　　面向客户端的虚拟数字员工是各家区域银行优先落地的标准化工具。8月3日，成都银行投入100万元启动虚拟数字员工二次采购，计划今年底完成项目交付；7月，广州农商行推出两年期大模型协同计算平台外包项目，最高限价92.16万元，同步搭建数字员工、智能问数等智能工具；4月，四川农商联合银行斥资170万元采购全套数字人客服系统，配套三年免费维保。信贷场景也诞生专属AI工具，富滇银行花费132万元上线智能尽调报告助手，实现信贷尽调全流程智能化；中国银行安徽省分行投入340.2万元搭建300路并发AI智能外呼系统，全程采用内网私有化部署模式保障数据安全。
　　相较于前端轻量化应用，底层算力硬件采购动辄数百上千万元，且全部明确要求适配国产软硬件生态。贵阳银行拿出600万元采购国产化AI算力服务器，设备总显存不低于2560GB，FP16总算力达到11200TFLOPS，用来支撑全行财富、柜员、运营三类知识助手落地，缓解当下算力资源紧张、大模型承载能力不足等现实难题。除此之外，江苏农商行分两类生态采购40套AI算力设备，广州银行扩容算力一体机，河南农商行投入995.5万元搭建统一算力池，农发行企业级AI中台项目中标金额更是达到1740.96万元。
　　除算力与前端应用之外，风控、数据查询类智能系统同样迎来集中采购。绍兴银行发布智能风控平台建设项目（第二次）招标公告，预算395万元；秦皇岛银行投入130万元搭建智能问数系统，依托大语言模型实现经营数据自然语言检索。
　　大量项目集中落地并非偶然，在苏商银行特约研究员武泽伟看来，这标志着行业建设重心已经脱离概念炒作，转向贴合信贷、运营、客服的实用化建设，算力底座与风控体系补齐，搭配普及度持续走高的虚拟数字员工，构成当前银行数智化投入的完整框架。
　　算力招标文件中反复出现的国产化、私有化要求，也暗藏行业共通的安全考量。银行客户信贷、身份、交易数据均属于高敏感信息，内网私有化部署能够实现“数据不出门”，国产软硬件则可规避海外技术后门风险，更贴合国内金融监管规则。中国邮政储蓄银行研究员娄飞鹏坦言，该模式落地也存在现实难点，国产软硬件调试成本偏高，内网算力投入规模大，跨场景模型统一管控的实施难度较高。
　　AI重构银行业务与岗位格局
　　多家银行不计成本加码AI项目，背后是市场竞争与顶层政策的双重倒逼，技术落地后，银行业务流程、基层岗位结构也随之发生深层改变。
　　市场层面，国有大行凭借雄厚资金持续扩大科技投入，不断下沉县域、小微市场，逐步稀释中小银行原本依靠地缘优势建立的竞争壁垒。相关统计数据显示，2024年，国有大行全年科技投入1254.59亿元，同比增长2.15%，科技从业人员突破10万人；2025年，科技投入进一步增至1300.91亿元，同比提升3.69%，其中工商银行单年投入285.88亿元，建行、农行、中行科技投入均突破250亿元。
　　各大行纷纷确立AI核心发展战略，工行推行“领航AI+”行动，招商银行坚持“AIFirst”理念，依靠智能化产品抢占下沉市场客源。新智派新质生产力会客厅联合创始发起人袁帅分析，中小银行集中采购AI设备，既是应对大行挤压的防御手段，也是着眼长期竞争的主动布局，若不能快速补齐技术短板，将在客源争夺、风险定价两大核心赛道持续落于下风。
　　政策层面，顶层设计为全行业数字化划定清晰发展目标。2024年11月，央行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》，明确到2027年末建成适配数字经济的金融体系。受政策指引，区域银行也相继出台数字化战略，青岛银行制定新三年转型规划，打造AI与数据两大智能引擎；瑞丰农商行2025年依托开源框架搭建全行AI平台，打造覆盖全业务线的智能应用生态。
　　技术落地带来的业务增效已经形成可量化的行业成效。2025年末，建设银行网点AI助手覆盖率达到99.42%，日均访问量超10万人次；农业银行借助生成式AI优化智能客服，将座席平均通话时长由207秒缩短至176秒。在信贷全流程中，AI自动完成资料抓取、资质初筛、报告生成等工作，基层业务办理效率提升约30%，风控模式也从逾期后被动处置，转变为事前风险预判、异常行为实时拦截。
　　业务效率提升的同时，银行内部岗位迎来结构性重塑，不过行业并未出现大规模裁员，主要依靠自然缩减、内部转岗完成人员价值升级。网点95%的基础业务可通过智能机具、线上渠道办理，柜面纯操作岗位缩减约25%，冗余柜员转向大堂引导、零售营销、理财服务；客服、后台集中授权等标准化中后台岗位大幅精简，剩余人员专门处置疑难复杂业务。
　　长远来看，行业人才需求分化为两类：一类是熟练运用各类AI工具的技术辅助型员工，负责标准化业务高效处理；另一类是深耕本地市场、擅长非标业务处置的深度服务型人才，也是中小银行对抗大行下沉的核心竞争力。上海金融与发展实验室副主任、招联首席研究员董希淼表示，大型银行资金充足，可依托AI完成全业务流程重构、组织架构变革，而中小银行试错成本有限，不能照搬大行模式。
　　中小银行如何走特色化数智化转型之路
　　当下，中小银行密集加码大模型、算力基建、数字员工等数智化赛道，行业同质化布局态势持续。但热潮之中更需思考，身处大行下沉、赛道趋同的竞争格局，中小银行该如何跳出同质化，走出一条适配自身、独具特色的数智化转型之路？
　　袁帅提出，中小银行开展数智化建设，首要任务是锚定自身本土核心优势，将有限资金集中投向本地零售、小微、涉农等特色场景，打造贴合本地客群习惯的智能服务，巩固自身差异化竞争力。同时打通业务部门与科技部门协同链路，避免技术部门与业务部门各自为战，形成“技术赋能业务、业务反哺技术迭代”的正向循环。
　　武泽伟进一步补充，他认为中小银行切忌直接复刻国有大行全栈自研模式，第一，资源优先倾斜本土小微、零售核心赛道，避免全场景盲目投入；第二，依托外部成熟技术服务商降低自研成本，同步完善内外部数据治理，打通各业务系统的数据壁垒；第三，建立项目价值长效评估机制，持续跟踪AI项目对信贷投放、不良压降、运营降本的实际贡献，量化投入产出，沉淀具备本土属性的智能服务能力。
　　针对行业中长期发展格局，娄飞鹏预判，银行业AI建设将形成两极分化模式：头部大行倾向自建全行统一的AI中台，集中部署算力，统一管控数据、模型，适配多核心业务，降低重复建设的成本；城商行、省级农商行更适合分场景、轻量化采购，落地周期短、后期运维压力更小，两种模式将长期共存。