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　　当人工智能成为银行数字化转型的关键驱动力之一
，相关专业人才愈发受到关注。

　　随着银行业2025年春招大幕拉开，银行对AI人才的“争抢
”大战愈演愈烈 。交通银行计划揽入AI高级专家、招商银行欲培养数字金融AI专家 、成都银行开出高薪吸引AI高层次人才??从国有大行到股份制银行 ，再到城商行和农商行，各银行纷纷在社招及校招中推出各类AI相关岗位
，涵盖技术研发、应用落地
、数据分析等多个领域
。

　　中欧AI与管理创新研究中心秘书长钱文颖在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，银行“抢才”背后 ，既有对传统业务被挤压的“焦虑 ”
，也有借助AI提升竞争力的“野心
”。

　　“本质上，银行正在从‘AI辅助决策’进化到‘AI驱动经营’ 。”钱文颖指出 ，当前银行对AI技术的应用主要聚焦在“省人、省钱 、赚钱 ”三大方向
，未来AI会从“后台辅助
”变成“前台决策”。在银行AI人才需求方面，短期是“抢人 ” ，长期靠“养人
”
，未来的AI岗位将不只局限于“技术岗”，AI产品经理
、AI策略分析师、智能投顾专家等都将逐渐成为银行的标配岗位
。

　　市场竞争愈发激烈的当下 ，人工智能已成为银行数字化转型的关键之一。今年春招中
，多家银行纷纷抛出“橄榄枝 ”，欲将掌握前沿技术的AI人才等纳入麾下 。例如 ，在今年面向社会招聘高层次人才中，交通银行总行多个部门或下设机构纷纷推出若干AI专家招聘计划
，寻觅熟悉机器学习 、深度学习
、图算法等前沿技术的博士人才
。

　　其中，该行金融科技部/金融科技创新研究院拟聘专家将对人工智能未来发展和应用进行设计、规划 、研发
、项目建设及日常管理 ，并负责推进机器学习等智能化应用落地、深度学习相关模型设计及优化等工作；而该行数据中心拟聘的专家除了承担上述工作职责外
，还需要负责AIOps的算法研究 、应用和落地，提升故障预测
、根因分析、告警收敛等场景的智能运维水平。

　　交通银行对AI专家的需求不仅局限于总行层面 ，还延伸至分支机构及子公司 。其中
，交银施罗德基金管理有限公司要求AI专家负责金融垂直领域大模型的构建与训练，探索业界最前沿的机器学习算法 ，并在LLM（大型语言模型）及AI算法方面输出研究成果
。交银金融科技有限公司也在春季校招中推出AI算法工程师岗位
，职责涵盖人工智能项目的开发与实施 、人工智能相关技术应用方案的制定、人工智能平台化应用的搭建等。

　　与此同时，工商银行软件开发中心作为数字工行建设的主力军 ，近日不但在2025年春季校招中对人工智能技术研发岗
、大模型研发岗提出人才需求
，还开放了人工智能技术研发高级工程师、人工智能方向架构工程师 、人工智能大模型算法研究员
、大模型方向数据研究员等社招岗位 。

　　建设银行总行也于本月开启了2025年度专业人才社会招聘
。其中，该行个人金融部计划引入零售业务人工智能应用专家 ，职责包括负责零售业务人工智能创新应用并推动落地、推进零售业务智能化能力升级 、负责零售业务智能工具的运营及迭代等。

　　除了国有大行，股份制银行等中小银行也在积极挖掘和培育AI人才 。例如
，浦发银行总行数据管理部在春季社招中推出人工智能领域的数据分析岗位，要求应聘者组织跟踪数据应用与人工智能领域的前沿技术 ，有效提升全行数据分析能力
，并负责大模型相关产品及应用的研发
。

　　招商银行则在2025年春季校园招聘中计划招聘10名AI方向的定向培养生。这些新员工将经过系统培养，随后到分行信息技术部从事系统开发
、AI技术研发、数字化产品设计落地和推广等工作 ，最终成长为复合型的数字金融AI专家 。

　　宁波银行金融科技部大模型应用研发部在近期社招中推出4个应用研发岗位
，涵盖大模型应用研发 、大模型数据工程师
、大模型算法、大模型平台研发等4个AI大模型方向。同时，在春季校园招聘中 ，该行计划招募若干总行金融科技定向生
，从事大模型及新技术应用相关方向的应用研发工作
。

　　今年2月份，成都农商银行发布招聘专业技术岗位人员的公告 ，其总行科技信息部推出AI方向的软件开发岗
，岗位职责包括规划和构建大规模人工智能平台 、形成针对业务需求的人工智能解决方案
、推动AI平台/产品的技术升级等。

　　近日，成都银行发出招聘公告 ，拟公开招聘人工智能、互联网金融风险模型 、消费贷款、信用审批等方向的高层次人才 。其中，在人工智能人才方面
，抛出70万-80万元/年的薪资待遇，招聘1名人工智能方向的总行信息技术部总经理助理
。这也是该行首次面向社会招募AI高层次人才。

　　从岗位职责看 ，这位总行信息技术部总经理助理将负责四个方面的工作：一是制定全行AI发展规划
，明确技术方向与应用场景；二是构建AI技术架构，推动核心技术自主研发与优化；三是挖掘AI与业务融合场景 ，驱动流程自动化与智能化升级；四是管理AI团队运作
，保障高效协同与创新 。

　　从成都银行近期动作看，这家西部城商行“龙头”就正在加速业务智能化转型
。今年2月 ，成都银行启动采购工作
，拟以不超过300万元预算，开发大模型分析系统 ，涵盖大模型底座
、大模型管理平台、智能体构建平台和通用场景的统一建设。据了解
，该行计划在2025年探索智能报告 、智能办公
、智能合规等方面的创新场景，并在营销、运营和管理等八个条线全面推广大模型应用 ，实现资源优化配置和业务深度融合 。

　　“工行 、招行这些大行已经开始大规模招AI人才，建行甚至把AI列为银行未来的‘科技基座’
，这已经不是尝试，而是战略级别的转型了
。
”中欧AI与管理创新研究中心秘书长钱文颖认为 ，银行重视AI人才背后
，是“活不下去”的焦虑和“活得更好 ”的野心。

　　钱文颖分析称，一方面 ，银行的传统优势被金融科技公司和互联网巨头不断挤压
，银行如果不在AI上补课，竞争力只会越来越弱 。另一方面 ，随着监管趋严
，靠人工审单
、事后排查已经跟不上节奏，AI成了风控和合规的“救命稻草
”
。更关键的是 ，银行拥有海量数据（维权）
，但传统方式难以充分挖掘其价值，AI技术能够将这些数据转化为强大的生产力 ，提升转化率，直接推动收入增长。

　　众多银行对于AI技术的重视以及加快布局
，直接推动了对AI人才的高需求 。据前瞻产业研究院发布的《2024年中国AI大模型场景探索及产业应用调研报告》，截至2023年 ，大模型技术在金融行业的渗透率已超50%
，不仅居各行业之首，还被列为未来五年AI大模型应用潜力最高的下游行业之一。2025年以来 ，多家商业银行更是加快步伐
，积极推进DeepSeek模型的本地化部署工作
。

　　钱文颖表示，当前银行对AI技术的应用主要聚焦在“省人、省钱 、赚钱”三大方向。在“省人 ”方面 ，智能客服已经全面铺开
，AI机器人单日能处理几十万通客户咨询电话，90%的银行咨询已经AI化；在“省钱
”方面 ，借助AI风控
、反欺诈、合规监测
，减少风险损失，提高风控效率 ，部分银行通过AI审批贷款，速度提升了30%；在“赚钱”方面
，用AI进行精准营销，分析客户行为 ，推荐最合适的理财 、贷款等产品
，通过AI推荐系统，有的银行用户转化率提升了20% 。

　　从银行自身对AI应用实践的评估来看 ，其业务发展与管理模式确在因此经历深刻变革
。比如
，交通银行最新发布的年报显示，2024年 ，该行推进人工智能应用规模化
、体系化
，完成超100个大小模型场景建设。在反洗钱反电诈、客户服务 、集中运营等领域加速释放人力工作量，全年替代超过千人力工时 ，精准识别风险资产超百亿元 。

　　再如
，重庆银行在年报中表示，该行在2024年持续构建“AI+ ”全场景能力 ，推动数字产品、运营
、风控等关键场景落地
。深化人工智能创新应用，累计部署RPA流程180余个
，开展OCR与开源大语言模型（LLM）相融合的多模态技术研究并在27个业务场景中得到实践。

　　“本质上，银行正在从‘AI辅助决策’进化到‘AI驱动经营’ 。
”在钱文颖看来 ，未来AI会从“后台辅助”变成“前台决策 ”
，比如AI定制金融产品、AI投顾全面取代人工 、AI量化交易+自动风控等；而银行网点可能彻底智能化，90%的基础业务不需要人工介入 ，未来的银行人光懂金融不够
，还得会数据分析
、算法逻辑，甚至能跟AI工程师对话
。

　　钱文颖强调 ，银行对AI人才的需求
，短期是“抢人
”，长期靠“养人” ，即自行培养AI人才
，同时推动业务团队“AI化 ”。对“人才”的定义也需要重新审视，银行应将AI视为“人才
”来培养 。未来的AI岗位不只局限于“技术岗” ，AI产品经理、AI策略分析师 、智能投顾专家等都将逐渐成为银行的标配岗位，甚至AI会直接参与决策
，比如优化贷款定价
、调控风险敞口，其决策精准度有望超越人类
。