当一纸纸真金白银的招标公告密集抛向市场，银行业的人工智能叙事正走进重基建、重落地的深水区。6月4日，北京商报记者梳理发现，近段时间，多家国有大行分支机构、地方城农商行密集发布AI相关招标公告，采购范围全面覆盖底层算力硬件、国产化AI基座改造、智能业务外呼、大模型智能问数等核心软硬件及落地服务。

　　批量采购背后，是AI在银行日常经营场景的快速渗透，依托各类软硬件项目落地，AI正以“数字员工”的姿态接管基础业务，在智能外呼、大模型问数、信贷初筛等标准化工作中陆续上岗，让基层柜员和客户经理从“体力活”中抽身，单纯的流水线式操作岗位被优化，取而代之的是兼具数字化素养与共情能力的复合型人才。

　　从“工具赋能”到“价值重构”，银行业的AI下半场，拼的早已不是谁的投入数据更漂亮，而是谁能在这场人机共生的重塑中真正守住金融服务的底色。

　　人工智能项目密集招标

　　从行业招标公告中，总能精准捕捉一个产业迭代的脉搏。6月4日，北京商报记者梳理发现，2026年5月下旬至6月初，国内银行业迎来新一轮AI采购潮。江苏农商行、广州银行、中国银行安徽省分行、邮储银行山东省分行、秦皇岛银行等多家国有大行分支机构、省级法人银行、地方城农商行密集发布AI相关招标公告，采购范围全面覆盖底层算力硬件、国产化AI基座改造、智能业务外呼、大模型智能问数等。

　　一波集中的采购动作，印证银行业人工智能建设已迈入自研自建、全场景渗透、重落地、重实效的产业深水区。

　　近日，江苏农商行发布2026年度AI算力设备采购（包1：类CUDA生态）项目招标公告以及2026年度AI算力设备采购（包2：CANN生态）项目招标公告，分别采购CUDA生态AI算力设备22套、CANN生态AI算力设备18套，核心目标是为人工智能应用提供强大的底层计算支撑。

　　广州银行也启动AI算力资源扩容采购项目，明确提到，为满足该行推进AI大模型平台基座能力建设需求，采购AI算力一体机设备，总算力≥4PFLOPS（按BF16或FP16标准计算），总显存量≥2000GB，夯实全行AI发展硬件基础。

　　在场景应用落地层面，中国银行安徽省分行拟投入340.2万元（含税），采购1家供应商，为该分行AI远程银行中心提供300路并发AI智能外呼系统整体服务，包括且不限于采用纯AI机器人外呼、内网私有化部署，大模型语音技术支撑、国产化适配、平台接口开发集成、运营服务、驻场技术支持、系统运维保障等。

　　邮储银行山东省分行先后两次启动招标，意在为该分行AI基础平台（含原AI基础平台、智能文档理解大模型、反欺诈聚类分析功能）进行国产化改造。秦皇岛银行则抛出130万元资金，招标智能问数项目，该项目为采购智能问数产品，提供定制化开发和配套实施服务，实现数据指标的集中化管理与查询，依托大语言模型（LLM）技术，解析用户自然语言查询意图，返回数据结果。

　　随着AI技术逐步跳出智能客服、文档识别等边缘辅助场景，深度渗透至信贷审批、风险建模、资金管控、全行经营数据分析等核心金融业务，数据安全、隐私保护、技术自主可控成为不可突破的“红线”。从各家银行AI最新采购清单不难看出，自主搭建本地化算力硬件基座，成为深耕AI业务的刚需。

　　在苏商银行特约研究员武泽伟看来，此举标志着行业AI建设彻底告别单点试点的探索阶段，正式迈入基建自建与规模化商用的成熟周期。本轮招标覆盖国有大行分支机构、城商行、省级农商行全梯队机构，不再局限于零散场景测试，而是聚焦算力基座、大模型底座、核心智能应用的全栈布局，项目预算梯度完整，落地诉求明确。行业建设逻辑从过往轻量化试点试水，转向重基建、稳落地、可复用的产业化建设模式，核心目标从技术验证转向合规自主可控与业务实质提效。未来一至两年，银行AI采购重心将从通用型AI产品采购，逐步转向国产化全栈适配、垂域模型优化、算力资源统筹运维以及AI风控体系搭建，更注重技术适配性、数据安全性与业务落地转化率。

　　AI接管大部分基础业务

　　一纸标书，是银行AI战略最直观的落地缩影，而实用成效，亦体现在银行人日复一日的工作中。

　　在一家地方农商行工作九年的赵洋（化名），身兼综合柜员与零售客户经理双重职责，见证了银行数字化转型从应用到不断迭代的全过程。她坦言，早年基层金融工作是纯粹的“体力活”，转账挂失、贷款材料录入、流水整理等工作较为依赖人工，一份农户信贷尽调报告，手工填报、核算收支、梳理资料往往需要半天甚至一天。AI工具落地后，标准化业务办理效率提升约30%，系统自动复核、数据抓取、报告生成，解放了基层员工的机械性劳作。

　　“现在信贷业务里，基础的重复性工作基本都被AI包揽了。”另一位深耕信贷行业多年的客户经理坦言，当下人工智能早已深度渗透日常业务场景，查征信、拉流水、客户初步资质筛查，乃至大众化的简单业务咨询，全都无需人工逐一操作，技术赋能让金融业务的基础流程实现了智能化落地。

　　“智能设备普及后，网点95%的基础业务可通过机器、手机银行办理，大厅往日人潮涌动的场景不复存在，柜面纯操作工作量大幅锐减”，对某大行网点负责人李健（化名）而言，AI也替代了月末手动汇总报表、人工监控业务数据等重复性管理工作。事务性工作少了，对接客户投诉、兜底系统故障的细碎压力则增加了，管理重心从“管事”变成了“管人、补漏洞”。

　　上海金融与发展实验室副主任、招联首席研究员董希淼指出，从业务层面来看，人工智能的应用使得银行业务效率提升，贷款审批速度和账户开户速度大大提高，人工操作错误减少；在信贷领域，以往对信用风险多是事后处置，即出现逾期贷款或不良贷款后才去采取应对策略，但如今在人工智能的加持下，在事前环节就可以预判贷款申请人的信用风险、发现并拦截异常的贷款申请行为。

　　不过，AI虽然提升了效率，但也并非万能良药。人工智能擅长标准化、流程化、数据化的固定作业，但金融服务的本质是与人打交道，尤其是扎根乡村、服务下沉市场的基层银行业务，充斥着大量非标准化、重沟通、重共情的软性场景，这些都是机器无法涉足的领域。

　　机器能读懂数据，却永远读不懂人心与情绪。在李健看来，客户因业务问题烦躁生气、焦虑不满时，系统只会机械输出标准化话术，一句千篇一律的“抱歉给您带来不便”，不仅无法安抚客户情绪，反而常常激化矛盾、让客户愈发反感。而资深从业者能精准捕捉客户的情绪变化，这份人性化的温度与临场应变能力，是算法无法复刻的。

　　而针对农户养殖、农村自建房、小微涉农经营等场景的金融服务，由于资产和经营场景往往为非标形态，想要摸清客户真实情况，必须依靠客户经理实地入户走访、现场核查，对接村委会核实经营信息、调研农户种植养殖计划，才能精准捕捉乡土市场的真实肌理。

　　李健观察到一个反差的行业现象：越是智能化程度高的乡镇网点，人工柜台的存在感和价值反而愈发凸显。“农村的老头老太太，他们不信任机器，也不懂什么人脸识别。他们认的是那个天天坐在柜台里的小姑娘，是那个过节会去家里送春联的客户经理。”李健说，“AI成了‘减负’的工具，让柜员有更多时间走出柜台，去村里和客户唠嗑，去农户家里看牛羊长势”。

　　人员岗位迎来“能力重塑”

　　从搭建算力底座、迭代智能系统，到全面渗透业务场景、赋能全行经营，银行业轰轰烈烈的数字化改造，也引出了一个关键的行业洞察：AI之下，银行人员岗位正在经历一场“能力重塑”。

　　外资机构已有动向，不久前，渣打集团公布中期战略，明确将在2030年前削减超过15%的企业职能岗位，预计波及近8000个工作岗位，旨在通过提升自动化和人工智能应用，以资本替代低价值人力资本。

　　渣打集团“动骨”让不少基层银行员工心生顾虑，但落地到县域农商行、乡镇网点，北京商报记者了解到，当前，国内银行业的AI变革并未上演“粗暴替代”，取而代之的是岗位结构优化、人员价值重塑、考核体系重构的转型。

　　人员精简主要以“自然瘦身、内部转岗”为主。有一线受访员工向北京商报记者透露，他所在的基层网点柜员岗位缩减幅度约25%左右，原有柜口逐步替换为智能机具，冗余人员通过内部转岗、岗位合并、异地调岗实现分流，部分柜员转型为大堂引导员、营销经理、理财助理。与此同时，岗位权责迎来重新分配，客户经理人均管户量出现提升，工作重心从办业务转向做服务、做营销、控风险。

　　这场转型中，中后台标准化岗位受影响最显著，客服中心人工座席、后台集中授权岗位大幅缩减，简单咨询、常规授权由AI系统承接，剩余人员仅处理疑难复杂业务；而一线前端岗位、网点管理岗位暂无替代风险，核心压力源于考核模式，不少银行将AI工具使用频次、系统操作时长、线上线索跟进率、数字化业务迁移率等过程指标纳入绩效考核。

　　多位老员工坦言，卡在数字化操作上，跟不上系统迭代速度。年轻员工则面临新的挑战，简单业务线上化后，网点不再缺操作工，只缺能拓客、能维客、能处置复杂问题的专业人才。

　　可以预见，单纯的人工操作型岗位将持续缩减、逐步淘汰，行业不再需要“只会动手”的流水线员工。未来，银行真正需要的是两类人，一类是技术辅助型岗位，核心要求是员工具备数字化素养，熟练运用AI、大数据等工具提质增效，依托技术完成标准化业务高效处理，适配行业数字化基础需求。另一类是深度服务型岗位，也是银行差异化竞争的核心壁垒。这类岗位聚焦老年客群、下沉乡村市场、复杂非标涉农业务、疑难纠纷处置等AI无法覆盖的场景，主打人情服务、场景深耕、风险把控，是基层金融扎根市场、沉淀客户、筑牢口碑的核心关键。

　　从“工具赋能”进阶为“价值重构”

　　硅基同事、数字员工、AI助手已经走进银行基层员工的工作日常。在上市银行2025年业绩发布会上，多位银行管理层用详实的数据和前瞻的战略，勾勒出人工智能深度重塑金融业务底座的轮廓。

　　农业银行行长王志恒直言，AI赋能减负力度进一步加大，智能客服领域深化生成式AI应用，推广知识随行、智能填单等功能，将一线座席平均通话时长从207秒缩短至176秒，有效减轻工作负担。

　　建设银行副行长雷鸣指出，“截至2025年末，建设银行全行网点问题响应的过程当中，AI助手覆盖率已经达到99.42%，日均访问量已经超过了10万人次”。

　　传统模式下，对公、零售、同业条线泾渭分明、各自为政，导致客户综合需求难以被一站式满足。兴业银行董事长吕家进提到，AI时代下客户经理将不再区分公司、零售、同业等类型。因此，发展产业金融需打破条线泾渭分明、岗位各自为政的局面，推动业务一体化发展，通过人工智能辅助客户经理做好工作。

　　在董希淼看来，大型金融机构与中小金融机构在规模和经营方式上存在较大差异。因此，不同的金融机构应用人工智能的路径和策略很可能完全不同。大型金融机构要从“工具赋能”进阶为“价值重构”，更多关注业务重构、流程再造、组织变革，形成新产品、新模式、新业态。而中小机构由于缺乏试错能力，不应盲目追求新热点和高技术，应基于自身资源禀赋，聚焦发展方向和业务重点，走差异化、特色化的转型发展之路。

　　正如武泽伟所言，人工智能将从基建底座、业务流程、风控体系、运营模式多维度重构金融业发展形态，推动行业完成数字化向智能化的深度升级。底层层面，AI算力与国产化平台的普及，将搭建起金融专属的智能技术基座，夯实行业数字化转型的核心硬件与软件支撑。业务层面，智能语音、自然语言处理、大数据算法等技术的规模化落地，将实现信贷、客服、催收、客户运维等传统人工场景的标准化、高效化替代，大幅降低运营成本。风控层面，AI的动态监测能力可实现风险的实时识别与预警，升级传统被动风控模式。

　　然而，机遇与挑战并存，当“硅基同事”大量接管基础工作，银行如何避免数据孤岛、如何确保AI决策的安全合规、如何引导庞大的员工队伍完成能力转型，将是下一阶段各家银行必须回答的命题。

　　简而言之，技术的“油门”可以加力，但风险管控的“缰绳”必须牢牢握在人手中。