银行秋招“AI含量”飙升

　　数字经济浪潮下，2025年银行秋季校园招聘正上演一场激烈的人工智能人才争夺战。大中型银行推出“人工智能+”专项招聘，区域性银行也纷纷加入战局。

　　随着《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称“《意见》”）发布，银行业从单点技术应用向全面智能化加速迈进，复合型人才成为数字化转型的关键制胜法宝。

　　AI招聘走向精细化专业化

　　今年秋招，各大银行对人工智能人才的需求呈现火热态势。如工商银行在原有的管培生招聘之外，新推出了“人工智能+”专项招聘，计划招聘20人左右，人工智能、大数据等相关专业优先考虑。广发银行2026年度金融科技类校园招聘，专业要求中提出“计算机、人工智能、网络安全、软件工程、信息系统、大数据、数学、统计等相关专业，具有复合专业背景者优先”。

　　除国有大行和股份行外，区域性银行对于AI人才的需求同样火热。如杭州银行计划招聘总行信息技术部培训生（人工智能方向），主要从事人工智能、大模型、算法建模等方向的研究和金融场景的创新应用建设；上海农商银行计划招聘FINTECH培训生（人工智能方向），将参与该行AI相关系统及平台的全生命周期管理，协同业务部门研究AI应用需求，参与大模型平台相关应用的开发测试工作等。

　　《意见》中提出到2027年、2030年及2035年我国人工智能发展的目标，其中，到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，为基本实现社会主义现代化提供有力支撑。实现这些目标需要人才的支撑。

　　谈及下一步银行在人工智能领域的发力方向，国际数据公司（IDC）中国研究经理思二勋告诉《中国经营报》记者，大型商业银行以自主可控为核心，优先保障算力底座自主建设，兼顾千亿级模型再训练与多智能体协同的内外部全场景的应用实践；股份制银行平衡算力成本，侧重模型场景化微调，应用场景从内部生产力提升到与业务场景相关的探索；区域性银行关注ROI，追求“开箱即用”，以及以业务需求为导向的GenAI应用。此外，当前商业银行已经基本从大模型的单点实验阶段，进入了商业化运营阶段，此时需更加关注大模型在业务场景应用的透明性、安全性、可解释性以及稳定性，以满足其在业务场景中的可靠安全与合规应用。

　　“未来，人工智能等前沿技术将深度融入银行核心业务流程，成为驱动业务升级的关键引擎。”具体到业务当中，苏商银行特约研究员高政扬向记者梳理道，银行需围绕效率提升、成本优化、风险防控、客户增值等核心目标，人工智能赋能方向主要在三方面。

　　一是在业务端推动精准化运营升级。依托人工智能技术构建高精度精准获客模型，实现客户的智能识别与分层，在提升获客效率的同时进一步降低获客成本；同时深化动态客户画像体系的构建，为客户量身定制差异化、个性化的金融产品与服务，切实增强客户黏性与忠诚度。

　　二是在风控端打造智能化风险防线。构建基于多模态大模型的智能风控系统，持续完善大数据与人工智能深度融合的风控体系，形成数据整合、智能识别、实时监测的闭环流程，既能实现风险的早预警、早处置，也能完成跨主体、跨业务的穿透式风险监测，全方位筑牢银行风险防控屏障。

　　三是在运营端加速场景化能力落地。一方面推进智能客服的深度应用，进一步提升客户服务的响应效率与体验感；另一方面强化个性化营销能力，推动技术在高频金融场景的深度落地，同时加速流程自动化的跃迁进程，实现核心业务端到端的智能决策，全面提升银行整体运营效能。

　　急需补充AI技术专家

　　不仅在校招中积极吸纳新鲜血液，秋季招聘期间部分银行还针对人工智能高等人才展开招聘。

　　如交通银行总行金融科技部/金融科技创新研究院招聘高层次人才——AI专家，并在职位描述中提到：“负责跟踪人工智能前沿技术，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工作；负责人工智能相关业务场景调研、分析，推进机器学习等智能化应用落地；负责人工智能模型涉及的构建、应用、管理等平台的设计和开发；负责深度学习相关模型设计及优化，计算机视觉/数字图像处理/图形学等关键算法研发及AI平台优化，AI相关分布式计算框架的搭建及性能优化等。”

　　再如浦发银行招聘人工智能专家的要求是：计算机科学、软件工程、信息安全、统计学、人工智能等相关专业优先；具备至少8年以上相关领域工作经验，5年以上团队管理经验；具备丰富的人工智能领域实践经验，主导或深度参与过人工智能项目建设和落地，在金融、互联网等行业有成功案例者优先；具有知名金融机构、头部互联网企业相关中高级职务任职经验优先。

　　面对“人工智能+”战略目标，上海金融与发展实验室首席专家、主任曾刚指出，银行急需补充几类人才，其中之一便是AI技术专家。包括机器学习工程师、深度学习专家、自然语言处理工程师等，他们需要具备扎实的算法基础和丰富的模型开发经验，能够结合银行业务特点设计和优化AI解决方案。这类人才目前市场供给不足，银行需要通过高薪引进、校企合作培养等方式获取。

　　高政扬也指出，这类人才是银行突破技术瓶颈、攻克关键技术难题、巩固数字化竞争优势的核心力量，能为人工智能技术落地提供底层技术支撑。

　　思二勋告诉记者，为了支撑商业银行在“AI+金融”的规模化与可持续应用，不仅需要传统的AI技术研发人员，还要重点补充复合型人才 ——既懂AI又懂银行业务的人（例如大模型产品经理）；同时要强化风险、合规与伦理类人才，确保在安全、合规前提下落地。以智能体落地为例，既要深刻理解金融业务逻辑、风险管理和监管要求，又要精通人工智能、数据科学和软件工程，此类人才极为稀缺。

　　“这类人才能够打破技术壁垒与业务壁垒，将人工智能技术创新与银行实际业务需求深度结合，有效推动技术在营销、信贷、风控、合规等具体业务场景的落地应用，切实将技术价值转化为业务增长动能。”高政扬说。

　　另外，思二勋认为，银行还需布局生态合作与组织变革类人才，统筹业务需求、落地场景、数据调用、模型选型、智能体应用等工作，保证技术与业务深度结合，形成可持续的智能化能力体系。

（文章来源：中国经营报）

(原标题：银行秋招“AI含量”飙升)

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