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AI人才成银行服务重要支撑
2026-06-09 · 来源/中国经济网 · 原文出处

来源:经济日报

在很多人的印象里,银行招聘首选金融、会计、经济这些专业,西装革履坐柜台、算账目、办贷款才是银行人的标配。可最近金融行业的风向变了,多家银行密集发布招聘公告,将目光锁定在人工智能领域的顶尖人才身上。与以往侧重基础技术开发的科技岗招聘不同,梳理这一轮招聘的门槛后发现,国际知名院校硕博学历、全球领先金融机构或科技公司核心从业经验、精通大模型与前沿AI技术等要求,成了各家银行的准入条件。

就在几年前,AI在银行还是只能打打下手的“工具人”,大多承担智能客服、简单单据识别这类标准化程度高、技术门槛低的工作,遇到复杂问题还要靠人工解决。那时候的银行科技岗,招的大多是能写代码、会调算法的技术人员,只要能把现成的技术用起来就行。可现在不一样了,银行开始将目光投向能带领团队攻克核心技术、推动业务深度变革的高端人才。当AI能够参与投研决策、量化交易、审批授信这些银行最核心的业务环节,当技术创新开始直接定义银行的核心竞争力,对顶尖人才的渴求自然就变得迫切。

银行为何不约而同发力布局AI?这绝不是简单的行业跟风,而是对国家金融发展战略的主动践行。近年来,国家反复强调要做好金融“五篇大文章”,推动数字金融高质量发展。对于肩负着服务实体经济使命的银行而言,掌握人工智能核心技术,已经不是选做题,而是关乎长远发展的必答题。有了AI人才的支撑,银行就能构建更科学的风险评价模型,通过分析企业知识产权、研发投入、供应链数据等多维度信息,破解轻资产科技型企业长期面临的融资难题;还能精准核算企业碳足迹,让绿色信贷的投放更加精准高效,助力“双碳”目标实现。技术的突破最终会转化为服务实体经济能力的提升,转化为人民群众实实在在的获得感。

不过,这场数智变革的前方还有不少挑战,最突出的就是人才供需的结构性矛盾。当前银行业最紧缺的,不是单纯的代码编写者,而是能够统筹技术研发、业务融合与风险治理的复合型人才:既要懂大模型的底层逻辑与安全边界,也要懂金融业务的核心痛点与合规要求,更要有能力将技术势能转化为实实在在的业务价值。这类人才属于稀缺资源,供需失衡的状况短期内难以根本改变。

与此同时,部分银行在AI建设中还存在“重投入、轻应用”的倾向,盲目追求技术的先进性却忽视了实际业务需求,导致一些系统上线后难以发挥实效,造成了资源的浪费。更重要的是,金融行业事关千家万户的财产安全和国家金融稳定,在推进AI应用的过程中,必须始终守住安全合规的底线。数据安全如何保障、算法是否公平公正、智能决策能否被解释和监督,这些问题如果得不到妥善解决,技术的发展就可能偏离正确的轨道。

说到底,银行招揽顶尖AI人才,最终目的是为了让金融服务变得更有温度、更有效率。当AI把银行员工从繁琐的重复劳动中解放出来,他们就能有更多精力去倾听客户的真实需求,提供更加个性化、人性化的服务。当AI让风险识别变得更加精准,银行也就能把更多资金投向真正需要支持的领域,助力经济高质量发展。

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