大型商业银行凭借雄厚的资本实力和大量数据沉淀，持续加大通用大模型底座的研发与私有化算力集群部署。反观区域中小银行，受IT预算、科技人才储备约束，底层技术基建投入难以与大型银行抗衡，但这并不代表中小银行将在AI赛道竞争中被动落后。

　　证券时报记者注意到，近期区域性城农商行密集发布AI算力招标信息，预算总金额不乏接近千万元级别。公开信息显示，近日，河南农商行AI算力池建设项目（标段四：AI高性能算力设备租赁及智能体开发及应用平台建设）招标结束，中标报价995.5万元；兰州银行AI算力平台项目中标价格也超900万元。

　　波士顿咨询董事总经理、全球资深合伙人何大勇表示，与大型银行相比，城农商行不是没有机会，而是有希望探索出匹配自身禀赋的独特路径。区域性中小银行的突围之道在于“差异化定位”。中小银行不应盲目跟风搞“堆算力”的军备竞赛，而应另辟蹊径借助外部成熟的金融科技SaaS服务商，实现AI能力的轻量化落地。城农商行最大的核心资产是嵌在本地“熟人社会”中的信任关系。

　　“AI智能体的作用不是去替代这种人际关系，是把基层员工的服务能力放大。”何大勇表示，“大行投入巨资研发的智能体可能‘智商更高’，但城农商行如果能将本地特色产业（如特定制造业、农业供应链）的经验转化为知识资产，其打造的智能体将更懂本地、更像熟人，也就是‘情商更高’。扎根泥土的差异化优势，是大行很难快速下沉复制的。”

　　近日发布的《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》（以下简称《指导意见》），为中小银行AI应用提供了新解法。招联首席经济学家、上海金融与发展实验室执行主任董希淼分析，《指导意见》出台，系统性回应了中小银行在AI部署中“缺钱、缺人、缺技术”等痛点，并为差异化突围指明可行路径。

　　他认为，战略导向层面，意见强调AI应用必须以提升业务价值为核心，反对脱离实际的技术堆砌，这恰与中小银行“船小好调头”的灵活特性高度契合，使其能够摆脱对大行“大而全”模式的路径依赖，转而聚焦自身最熟悉的本地市场。

　　在基础设施层面，《指导意见》明确鼓励大型金融机构向中小机构输出算力服务，同时支持同业之间探索基础设施共建共享，这有助于降低AI应用的算力门槛，使中小银行可通过租用或共享方式获得支撑大模型运行的计算资源，将原本的资本性支出转化为更加灵活的运营性支出。

　　“总之，中小银行应充分把握政策窗口期，坚持务实策略，在AI竞速中走出一条符合自身禀赋的特色化发展道路，而非盲目追随大行的重投入、重资产路线。”董希淼说。

　　事实上，多家城商行已开始进行务实探索，将大模型能力与实际业务相匹配。

　　“中小银行的AI布局不能盲目跟风大行，必须先找准方向再投入。”青岛银行首席信息官杨斌此前接受媒体采访时表示，相较于金融基础大模型等底层技术，该行资源将更聚焦于应用场景的深度挖掘。数据显示，今年一季度，青岛银行累计上线13个数字化重点项目，包括新一代企业服务总线平台等，持续加大“数据+AI”能力建设投入。

　　上海银行则将大模型深度应用于资产托管运营场景，推出基金交易文件“智能解析”功能，该系统凭借大模型的语义理解能力，实现了非标文件的自动识别与提取，将批量处理效率较人工提升超80%。