近來，各大銀行密集發布2026年度春季招聘公告。值得關注的是，人工智能方向崗位已成為此次春招的需求重點。從國有大行到股份行，再到城商銀行、農商行，各家機構紛紛加碼金融科技崗位，AI復合型人才儼然成為銀行爭搶的“香餑餑”。

分析認為，AI正在從“輔助工具”躍升為銀行業務發展的“戰略引擎”，這也使得銀行對AI復合型人才的需求更加強烈；這一輪AI人才的競爭更為激烈，供需嚴重失衡，高端AI人才薪酬甚至出現“破格”現象，稀缺程度遠超以往任何一輪技術轉型周期。

AI人才成招聘“香餑餑”

從最近各家銀行發布的招聘公告來看，銀行對AI大模型應用、智能風控、產品研發等人工智能相關領域招聘需求顯著增加。

不少股份行和城商行招聘公告明確，崗位主要從事人工智能、大模型、算法建模等方向的研究和金融場景的創新應用建設；推動以大型模型技術為代表的前沿人工智能技術的多業務領域應用；將AI技術能力轉化為可落地的金融方案等。

上海金融與發展實驗室主任曾剛認為，從2026年春招信號來看，銀行業對人工智能人才的需求呈現出需求量級整體躍升、崗位結構持續多元化、薪酬溢價效應顯著等特點。“大模型算法、數據安全、智能風控、AI產品研發等細分方向均成為搶手賽道，人才供需嚴重失衡，稀缺程度遠超以往任何一輪技術轉型周期。”曾剛進一步指出。

在AI人才需求結構上，零壹財經方面指出，當前銀行對復合型人才的需求更強烈，“既懂業務又懂算法”成為關注的焦點。同時，合規治理需求從無到有。以往銀行招聘中的合規類崗位屬于法務或風控條線，與技術崗位基本割裂，但大模型帶來模型幻覺、數據主權、決策不可解釋性等新型風險，推動“數據安全工程師、AI審計專員、隱私計算專家、模型可解釋性工程師”等崗位成為剛性需求。

零壹財經方面進一步透露，高端AI人才薪酬出現“破格”現象，應屆生12萬元—30萬元/年不等，高端崗位達到80萬元/年，部分上市城商行為AI專家開出的年薪甚至高于行內董監高薪酬。

此外，銀行科技類崗位從總行向全體系滲透也是本輪最值得關注的結構性變化之一。曾剛指出，無論是股份行還是城商行，分行層面批量布局信息技術和AI崗位已成為普遍現象，信用卡中心、金融科技子公司等也同步儲備相關人才。這一現象折射出銀行科技建設理念的根本性轉變：AI不再是總行科技部門的“專屬裝備”，而是需要在每一個業務觸點、每一個經營單元實現本地化落地的“基礎設施”。

零壹財經方面指出，與以往將線下流程“搬到線上”的數字化轉型不同，金融機構當前的AI布局則是對業務邏輯和服務模式的“重構”，是用智能體來做以前人工做不到或做不好的事。AI不再是“輔助”項目，而是一種戰略選擇。

對銀行業集中加碼AI人才布局的原因，曾剛認為，這背后有其深刻的結構性背景。一是國產大模型的突破性進展大幅降低了技術應用門檻和部署成本，使銀行具備了將AI真正落地的現實條件；二是政策層面持續強化對“人工智能+”戰略的引導支持，為銀行加速布局提供了方向引領；三是競爭壓力倒逼，互聯網科技企業持續滲透金融場景，銀行若不主動出擊，將在客戶爭奪和效率競爭中全面處于被動。

零壹財經方面指出，銀行業集中加碼AI有多方面因素。首先，行業凈息差持續收窄，傳統運營模式成本高、效率低，AI成為降本增效、優化信貸風控、壓降不良率的關鍵抓手。其次，大模型已從技術實驗期進入規模化落地階段，必須迅速補齊人才儲備，否則將陷入“一步落后，步步落后”的局面。最后，銀行戰略定位已發生質變，AI不再停留在科技部門的后臺支撐，而是嵌入核心業務的重要引擎，戰略方向變了，人才需求自然集中爆發。

銀行在人工智能方面的場景應用、基礎建設等方面的投入，從上市銀行2025年年報中可見一斑。

建設銀行（601939.SH）2025年年報顯示，該行2025年制定了《“人工智能+”工作推進方案》，以人工智能能力建設為重點，構建起覆蓋數據、模型、算力、安全的全鏈條企業級人工智能技術體系。截至2025年年末，其人工智能大模型技術已規模化賦能集團398個場景應用， 深度滲透財富管理、普惠金融、風險管理、科技研發等關鍵領域。

招商銀行（600036.SH）2025年年報顯示，該行將營業收入的4.31%，超過129億元，投入信息科技領域，保持高強度科技投入態勢。其中，在AI能力建設上，2025年期AI基礎設施建設與場景運用同步提速，構建了智算基礎設施，日均Tokens吞吐較2024年增長10.1倍，落地領域專精模型183個。

在曾剛看來，銀行正從“AI輔助決策”進化到以AI重構業務底層邏輯，追求的不再是局部的降本增效，而是商業模式的整體躍遷。“這一轉變在招聘端的體現，正是從‘會用數字化工具’到‘能設計AI系統、懂金融場景落地’的能力要求跨越。”曾剛強調。

“雙料人才”稀缺

伴隨AI從“輔助工具”躍升為“戰略引擎”，銀行在科技組織架構層面的調整動作密集而深入。曾剛指出，一方面，多家銀行相繼設立AI研究院、大模型研發中心等專職機構，將AI戰略提升至高管層直接推動的戰略工程；另一方面，科技與業務的組織邊界正在被打破，越來越多的銀行推行“科技+業務”雙軌人才培養機制，鼓勵技術人員向業務側輪崗，同步推動業務條線人員提升數據與AI應用能力。

曾剛進一步透露，在人才梯隊建設上，銀行也開始差異化分層——頂端引進大模型算法、AI架構等高精尖人才，中間層批量培育AI工程化落地的復合型骨干，基層著力推動全員AI工具素養的普及。

然而，挑戰同樣不容回避。曾剛直言，復合型人才極度稀缺，既懂AI算法又深諳銀行風險合規邏輯的“雙料選手”在市場上鳳毛麟角，業務與科技之間長期存在的認知鴻溝短期內難以彌合。且人才留存壓力巨大，銀行體制內的薪酬結構和晉升節奏在科技企業高薪與股權激勵面前競爭力有限，引進容易留住難。同時，AI治理與數據安全監管要求不斷提升，銀行需要在創新速度與合規邊界之間尋找平衡，這對組織能力提出了更高要求。

中國人民大學金融科技研究所高級研究員楊望也表示，當前科技行業對AI人才、組織架構和戰略布局的變化可謂日新月異，以每天或每月為單位在推進。銀行被推著跟進，也在加快建設投入，但從歷史經驗來看，銀行的轉型和變革通常沒那么快。楊望坦言，與科技廠商相比，銀行在算力、AI基礎設施、AI能力建設及應用場景等方面需要加強，尤其在人才隊伍方面仍有提升空間。與科技廠商相比，目前銀行、保險、券商等金融機構對AI人才的吸引力相對偏弱，中小銀行更為明顯。

從實際表現來看，頭部銀行與中小地方銀行在這一輪AI人才爭奪戰中的分化格局正在加劇。曾剛表示，大型銀行憑借品牌溢價、資金實力和科研平臺，持續在頂尖AI人才市場占據主導地位，并通過AI技術的規模化應用進一步壓縮獲客成本、提升服務覆蓋半徑，對中小銀行形成雙重擠壓——既虹吸了人才，又蠶食了市場份額。

普華永道中國管理咨詢合伙人李偉斌表示，受訪者普遍反映難以招募到“既懂業務又懂算法”的復合型專業人才，培訓與提升現有員工技能以及制定鼓勵將AI作為轉型工具的激勵機制，對建立AI優先文化至關重要。普華永道相關報告顯示，金融行業已形成共識，未來五年將發生四大轉變——提供超個性化服務、形成高度自動化與優化決策、進行主動智能合規、形成實時預測性風控。目前，在AI基礎設施投資、AI人才隊伍建設、企業生態協作、風險防護與治理四個關鍵方面，相關工作已在穩步推進。

麥肯錫全球資深董事合伙人鐘惠馨在日前撰文中也強調，AI轉型從來不只是一次技術升級，而是一場涉及流程、組織與管理方式的深層變革。那些能夠率先完成這一轉型的銀行，很可能將在未來十年的競爭中占據明顯優勢。而對仍在觀望的機構來說，時間窗口或許正在迅速收窄。

（編輯：曹馳 審核：何莎莎）

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