銀行春招大變局：傳統(tǒng)崗位收縮，AI 崗全面爆發(fā)

近來，各大銀行密集發(fā)布2026年度春季招聘公告。值得關(guān)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(nóng)商行，各家機(jī)構(gòu)紛紛加碼金融科技崗位，AI復(fù)合型人才儼然成為銀行爭搶的“香餑餑”。

分析認(rèn)為，AI正在從“輔助工具”躍升為銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的“戰(zhàn)略引擎”，這也使得銀行對AI復(fù)合型人才的需求更加強(qiáng)烈；這一輪AI人才的競爭更為激烈，供需嚴(yán)重失衡，高端AI人才薪酬甚至出現(xiàn)“破格”現(xiàn)象，稀缺程度遠(yuǎn)超以往任何一輪技術(shù)轉(zhuǎn)型周期。

AI人才成招聘“香餑餑”

從最近各家銀行發(fā)布的招聘公告來看，銀行對AI大模型應(yīng)用、智能風(fēng)控、產(chǎn)品研發(fā)等人工智能相關(guān)領(lǐng)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(chuàng)新應(yīng)用建設(shè)；推動以大型模型技術(shù)為代表的前沿人工智能技術(shù)的多業(yè)務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用；將AI技術(shù)能力轉(zhuǎn)化為可落地的金融方案等。

上海金融與發(fā)展實驗室主任曾剛認(rèn)為，從2026年春招信號來看，銀行業(yè)對人工智能人才的需求呈現(xiàn)出需求量級整體躍升、崗位結(jié)構(gòu)持續(xù)多元化、薪酬溢價效應(yīng)顯著等特點。“大模型算法、數(shù)據(jù)安全、智能風(fēng)控、AI產(chǎn)品研發(fā)等細(xì)分方向均成為搶手賽道，人才供需嚴(yán)重失衡，稀缺程度遠(yuǎn)超以往任何一輪技術(shù)轉(zhuǎn)型周期。”曾剛進(jìn)一步指出。

在AI人才需求結(jié)構(gòu)上，零壹財經(jīng)方面指出，當(dāng)前銀行對復(fù)合型人才的需求更強(qiáng)烈，“既懂業(yè)務(wù)又懂算法”成為關(guān)注的焦點。同時，合規(guī)治理需求從無到有。以往銀行招聘中的合規(guī)類崗位屬于法務(wù)或風(fēng)控條線，與技術(shù)崗位基本割裂，但大模型帶來模型幻覺、數(shù)據(jù)主權(quán)、決策不可解釋性等新型風(fēng)險，推動“數(shù)據(jù)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(jīng)方面進(jìn)一步透露，高端AI人才薪酬出現(xiàn)“破格”現(xiàn)象，應(yīng)屆生12萬元—30萬元/年不等，高端崗位達(dá)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(nèi)董監(jiān)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(guān)注的結(jié)構(gòu)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(shù)和AI崗位已成為普遍現(xiàn)象，信用卡中心、金融科技子公司等也同步儲備相關(guān)人才。這一現(xiàn)象折射出銀行科技建設(shè)理念的根本性轉(zhuǎn)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(yè)務(wù)觸點、每一個經(jīng)營單元實現(xiàn)本地化落地的“基礎(chǔ)設(shè)施”。

零壹財經(jīng)方面指出，與以往將線下流程“搬到線上”的數(shù)字化轉(zhuǎn)型不同，金融機(jī)構(gòu)當(dāng)前的AI布局則是對業(yè)務(wù)邏輯和服務(wù)模式的“重構(gòu)”，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(zhàn)略選擇。

對銀行業(yè)集中加碼AI人才布局的原因，曾剛認(rèn)為，這背后有其深刻的結(jié)構(gòu)性背景。一是國產(chǎn)大模型的突破性進(jìn)展大幅降低了技術(shù)應(yīng)用門檻和部署成本，使銀行具備了將AI真正落地的現(xiàn)實條件；二是政策層面持續(xù)強(qiáng)化對“人工智能+”戰(zhàn)略的引導(dǎo)支持，為銀行加速布局提供了方向引領(lǐng)；三是競爭壓力倒逼，互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)持續(xù)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(jīng)方面指出，銀行業(yè)集中加碼AI有多方面因素。首先，行業(yè)凈息差持續(xù)收窄，傳統(tǒng)運營模式成本高、效率低，AI成為降本增效、優(yōu)化信貸風(fēng)控、壓降不良率的關(guān)鍵抓手。其次，大模型已從技術(shù)實驗期進(jìn)入規(guī)模化落地階段，必須迅速補(bǔ)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(zhàn)略定位已發(fā)生質(zhì)變，AI不再停留在科技部門的后臺支撐，而是嵌入核心業(yè)務(wù)的重要引擎，戰(zhàn)略方向變了，人才需求自然集中爆發(fā)。

銀行在人工智能方面的場景應(yīng)用、基礎(chǔ)建設(shè)等方面的投入，從上市銀行2025年年報中可見一斑。

建設(shè)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(jìn)方案》，以人工智能能力建設(shè)為重點，構(gòu)建起覆蓋數(shù)據(jù)、模型、算力、安全的全鏈條企業(yè)級人工智能技術(shù)體系。截至2025年年末，其人工智能大模型技術(shù)已規(guī)模化賦能集團(tuán)398個場景應(yīng)用， 深度滲透財富管理、普惠金融、風(fēng)險管理、科技研發(fā)等關(guān)鍵領(lǐng)域。

招商銀行（600036.SH）2025年年報顯示，該行將營業(yè)收入的4.31%，超過129億元，投入信息科技領(lǐng)域，保持高強(qiáng)度科技投入態(tài)勢。其中，在AI能力建設(shè)上，2025年期AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與場景運用同步提速，構(gòu)建了智算基礎(chǔ)設(shè)施，日均Tokens吞吐較2024年增長10.1倍，落地領(lǐng)域?qū)＞Ｐ?83個。

在曾剛看來，銀行正從“AI輔助決策”進(jìn)化到以AI重構(gòu)業(yè)務(wù)底層邏輯，追求的不再是局部的降本增效，而是商業(yè)模式的整體躍遷。“這一轉(zhuǎn)變在招聘端的體現(xiàn)，正是從‘會用數(shù)字化工具’到‘能設(shè)計AI系統(tǒng)、懂金融場景落地’的能力要求跨越。”曾剛強(qiáng)調(diào)。

“雙料人才”稀缺

伴隨AI從“輔助工具”躍升為“戰(zhàn)略引擎”，銀行在科技組織架構(gòu)層面的調(diào)整動作密集而深入。曾剛指出，一方面，多家銀行相繼設(shè)立AI研究院、大模型研發(fā)中心等專職機(jī)構(gòu)，將AI戰(zhàn)略提升至高管層直接推動的戰(zhàn)略工程；另一方面，科技與業(yè)務(wù)的組織邊界正在被打破，越來越多的銀行推行“科技+業(yè)務(wù)”雙軌人才培養(yǎng)機(jī)制，鼓勵技術(shù)人員向業(yè)務(wù)側(cè)輪崗，同步推動業(yè)務(wù)條線人員提升數(shù)據(jù)與AI應(yīng)用能力。

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

然而，挑戰(zhàn)同樣不容回避。曾剛直言，復(fù)合型人才極度稀缺，既懂AI算法又深諳銀行風(fēng)險合規(guī)邏輯的“雙料選手”在市場上鳳毛麟角，業(yè)務(wù)與科技之間長期存在的認(rèn)知鴻溝短期內(nèi)難以彌合。且人才留存壓力巨大，銀行體制內(nèi)的薪酬結(jié)構(gòu)和晉升節(jié)奏在科技企業(yè)高薪與股權(quán)激勵面前競爭力有限，引進(jìn)容易留住難。同時，AI治理與數(shù)據(jù)安全監(jiān)管要求不斷提升，銀行需要在創(chuàng)新速度與合規(guī)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(xué)金融科技研究所高級研究員楊望也表示，當(dāng)前科技行業(yè)對AI人才、組織架構(gòu)和戰(zhàn)略布局的變化可謂日新月異，以每天或每月為單位在推進(jìn)。銀行被推著跟進(jìn)，也在加快建設(shè)投入，但從歷史經(jīng)驗來看，銀行的轉(zhuǎn)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(chǔ)設(shè)施、AI能力建設(shè)及應(yīng)用場景等方面需要加強(qiáng)，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(jī)構(gòu)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(xiàn)來看，頭部銀行與中小地方銀行在這一輪AI人才爭奪戰(zhàn)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(xù)在頂尖AI人才市場占據(jù)主導(dǎo)地位，并通過AI技術(shù)的規(guī)模化應(yīng)用進(jìn)一步壓縮獲客成本、提升服務(wù)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(yè)務(wù)又懂算法”的復(fù)合型專業(yè)人才，培訓(xùn)與提升現(xiàn)有員工技能以及制定鼓勵將AI作為轉(zhuǎn)型工具的激勵機(jī)制，對建立AI優(yōu)先文化至關(guān)重要。普華永道相關(guān)報告顯示，金融行業(yè)已形成共識，未來五年將發(fā)生四大轉(zhuǎn)變——提供超個性化服務(wù)、形成高度自動化與優(yōu)化決策、進(jìn)行主動智能合規(guī)、形成實時預(yù)測性風(fēng)控。目前，在AI基礎(chǔ)設(shè)施投資、AI人才隊伍建設(shè)、企業(yè)生態(tài)協(xié)作、風(fēng)險防護(hù)與治理四個關(guān)鍵方面，相關(guān)工作已在穩(wěn)步推進(jìn)。

麥肯錫全球資深董事合伙人鐘惠馨在日前撰文中也強(qiáng)調(diào)，AI轉(zhuǎn)型從來不只是一次技術(shù)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(zhuǎn)型的銀行，很可能將在未來十年的競爭中占據(jù)明顯優(yōu)勢。而對仍在觀望的機(jī)構(gòu)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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