中经记者慈玉鹏北京报道

　　近期，多家银行落地了人工智能相关项目采购，包括具体工作场景智能化建设以及底层算力底座建设等服务。

　　机构加强AI建设

　　近期，中信国际招标有限公司公示了“中国农业发展银行企业级人工智能中台建设项目”中标候选人。其中，北京百度网讯科技有限公司排名第一候选人，投标报价1740.96万元。

　　富滇银行也于近期公示“2026年AI智能尽调报告助手采购项目”中标情况，第一中标候选人为上海安硕信息技术股份有限公司，投标总报价不含增值税132万元。从要求看，富滇银行指出要建设一套面向信贷业务的智能尽调报告平台，作为新信贷系统的关键配套工程，旨在打造可复用、可追溯、智能化的尽调作业能力。

　　6月，中国银行安徽省分行AI远程银行中心智能外呼项目中标公告发布。该行表示，上述项目要求提供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。

　　《中国经营报》记者注意到，除了具体工作环节AI功能性采购外，部分银行也加大底层算力项目采购。例如，“河南农村商业银行AI算力池建设项目”4月公示，中标单位为联想（北京）有限公司，投标报价995.5万元。河南农村商业银行采购内容主要是租赁高性能算力服务器设备若干，同时采购智能体开发及应用平台相关软件，并对投标人指定的典型业务场景开展定制化实施。该行指出，项目旨在构建统一的AI算力池，满足日益增长的人工智能智能体应用开发需求，为业务创新提供坚实的算力底座。

　　再例如，兰州银行4月发布“AI算力平台项目”招标公告，采购的主要内容包括但不限于算力服务器、AI软件开发平台及场景软件、部署实施服务、运维保障服务。

　　银行重视AI项目私有化、国产化

　　记者注意到，多家银行AI项目招标要求私有化、国产化。邮储银行研究员娄飞鹏告诉记者，私有化、国产化倒逼金融大模型适配国产软硬件，核心信贷风控等场景沉淀的专属金融数据，将加速自研模型迭代，筑牢数据与技术自主的底线。

　　不过，娄飞鹏指出，实现上述目标难点在于，国产化软硬件兼容性调试成本高，内网私有化部署的算力投入大；信贷风控对模型精度、合规性要求严苛，驻场运维增加人力方面的成本，跨场景模型统一管控的难度较高。

　　一位地方银行人士表示，银行AI项目坚持私有化、国产化部署，主要与数据安全及金融自主可控相关。一方面，银行客户信贷、身份、交易数据属于高敏感金融信息，核心数据应留存内网，私有化部署可实现数据不出行。另一方面，国产化可防范一定安全隐患，规避海外软硬件后门风险。同时国产技术更贴合国内监管规则，便于业务开展。

　　未来银行部署AI有哪些趋势？娄飞鹏告诉记者，中长期看，头部大行倾向自建全行统一的AI中台，集中部署底层的算力，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、省级农商行更偏好分场景轻量化采购服务，主要是由于其资金与技术储备有限，轻量化方案落地快、运维简单。行业有可能呈现两极分化的趋势，两种模式并行。