近来，各大银行密集发布2026年度春季招聘公告。值得关注的是，人工智能方向岗位已成为此次春招的需求重点。从国有大行到股份行，再到城商银行、农商行，各家机构纷纷加码金融科技岗位，AI复合型人才俨然成为银行争抢的“香饽饽”。
分析认为，AI正在从“辅助工具”跃升为银行业务发展的“战略引擎”，这也使得银行对AI复合型人才的需求更加强烈；这一轮AI人才的竞争更为激烈，供需严重失衡，高端AI人才薪酬甚至出现“破格”现象，稀缺程度远超以往任何一轮技术转型周期。
AI人才成招聘“香饽饽”
从最近各家银行发布的招聘公告来看，银行对AI大模型应用、智能风控、产品研发等人工智能相关领域招聘需求显著增加。
不少股份行和城商行招聘公告明确，岗位主要从事人工智能、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；推动以大型模型技术为代表的前沿人工智能技术的多业务领域应用；将AI技术能力转化为可落地的金融方案等。
上海金融与发展实验室主任曾刚认为，从2026年春招信号来看，银行业对人工智能人才的需求呈现出需求量级整体跃升、岗位结构持续多元化、薪酬溢价效应显著等特点。“大模型算法、数据安全、智能风控、AI产品研发等细分方向均成为抢手赛道，人才供需严重失衡，稀缺程度远超以往任何一轮技术转型周期。”曾刚进一步指出。
在AI人才需求结构上，零壹财经方面指出，当前银行对复合型人才的需求更强烈，“既懂业务又懂算法”成为关注的焦点。同时，合规治理需求从无到有。以往银行招聘中的合规类岗位属于法务或风控条线，与技术岗位基本割裂，但大模型带来模型幻觉、数据主权、决策不可解释性等新型风险，推动“数据安全工程师、AI审计专员、隐私计算专家、模型可解释性工程师”等岗位成为刚性需求。
零壹财经方面进一步透露，高端AI人才薪酬出现“破格”现象，应届生12万元—30万元/年不等，高端岗位达到80万元/年，部分上市城商行为AI专家开出的年薪甚至高于行内董监高薪酬。
此外，银行科技类岗位从总行向全体系渗透也是本轮最值得关注的结构性变化之一。曾刚指出，无论是股份行还是城商行，分行层面批量布局信息技术和AI岗位已成为普遍现象，信用卡中心、金融科技子公司等也同步储备相关人才。这一现象折射出银行科技建设理念的根本性转变：AI不再是总行科技部门的“专属装备”，而是需要在每一个业务触点、每一个经营单元实现本地化落地的“基础设施”。
零壹财经方面指出，与以往将线下流程“搬到线上”的数字化转型不同，金融机构当前的AI布局则是对业务逻辑和服务模式的“重构”，是用智能体来做以前人工做不到或做不好的事。AI不再是“辅助”项目，而是一种战略选择。
对银行业集中加码AI人才布局的原因，曾刚认为，这背后有其深刻的结构性背景。一是国产大模型的突破性进展大幅降低了技术应用门槛和部署成本，使银行具备了将AI真正落地的现实条件；二是政策层面持续强化对“人工智能+”战略的引导支持，为银行加速布局提供了方向引领；三是竞争压力倒逼，互联网科技企业持续渗透金融场景，银行若不主动出击，将在客户争夺和效率竞争中全面处于被动。
零壹财经方面指出，银行业集中加码AI有多方面因素。首先，行业净息差持续收窄，传统运营模式成本高、效率低，AI成为降本增效、优化信贷风控、压降不良率的关键抓手。其次，大模型已从技术实验期进入规模化落地阶段，必须迅速补齐人才储备，否则将陷入“一步落后，步步落后”的局面。最后，银行战略定位已发生质变，AI不再停留在科技部门的后台支撑，而是嵌入核心业务的重要引擎，战略方向变了，人才需求自然集中爆发。
银行在人工智能方面的场景应用、基础建设等方面的投入，从上市银行2025年年报中可见一斑。
建设银行（601939.SH）2025年年报显示，该行2025年制定了《“人工智能+”工作推进方案》，以人工智能能力建设为重点，构建起覆盖数据、模型、算力、安全的全链条企业级人工智能技术体系。截至2025年年末，其人工智能大模型技术已规模化赋能集团398个场景应用， 深度渗透财富管理、普惠金融、风险管理、科技研发等关键领域。
招商银行（600036.SH）2025年年报显示，该行将营业收入的4.31%，超过129亿元，投入信息科技领域，保持高强度科技投入态势。其中，在AI能力建设上，2025年期AI基础设施建设与场景运用同步提速，构建了智算基础设施，日均Tokens吞吐较2024年增长10.1倍，落地领域专精模型183个。
在曾刚看来，银行正从“AI辅助决策”进化到以AI重构业务底层逻辑，追求的不再是局部的降本增效，而是商业模式的整体跃迁。“这一转变在招聘端的体现，正是从‘会用数字化工具’到‘能设计AI系统、懂金融场景落地’的能力要求跨越。”曾刚强调。
“双料人才”稀缺
伴随AI从“辅助工具”跃升为“战略引擎”，银行在科技组织架构层面的调整动作密集而深入。曾刚指出，一方面，多家银行相继设立AI研究院、大模型研发中心等专职机构，将AI战略提升至高管层直接推动的战略工程；另一方面，科技与业务的组织边界正在被打破，越来越多的银行推行“科技+业务”双轨人才培养机制，鼓励技术人员向业务侧轮岗，同步推动业务条线人员提升数据与AI应用能力。
曾刚进一步透露，在人才梯队建设上，银行也开始差异化分层——顶端引进大模型算法、AI架构等高精尖人才，中间层批量培育AI工程化落地的复合型骨干，基层着力推动全员AI工具素养的普及。
然而，挑战同样不容回避。曾刚直言，复合型人才极度稀缺，既懂AI算法又深谙银行风险合规逻辑的“双料选手”在市场上凤毛麟角，业务与科技之间长期存在的认知鸿沟短期内难以弥合。且人才留存压力巨大，银行体制内的薪酬结构和晋升节奏在科技企业高薪与股权激励面前竞争力有限，引进容易留住难。同时，AI治理与数据安全监管要求不断提升，银行需要在创新速度与合规边界之间寻找平衡，这对组织能力提出了更高要求。
中国人民大学金融科技研究所高级研究员杨望也表示，当前科技行业对AI人才、组织架构和战略布局的变化可谓日新月异，以每天或每月为单位在推进。银行被推着跟进，也在加快建设投入，但从历史经验来看，银行的转型和变革通常没那么快。杨望坦言，与科技厂商相比，银行在算力、AI基础设施、AI能力建设及应用场景等方面需要加强，尤其在人才队伍方面仍有提升空间。与科技厂商相比，目前银行、保险、券商等金融机构对AI人才的吸引力相对偏弱，中小银行更为明显。
从实际表现来看，头部银行与中小地方银行在这一轮AI人才争夺战中的分化格局正在加剧。曾刚表示，大型银行凭借品牌溢价、资金实力和科研平台，持续在顶尖AI人才市场占据主导地位，并通过AI技术的规模化应用进一步压缩获客成本、提升服务覆盖半径，对中小银行形成双重挤压——既虹吸了人才，又蚕食了市场份额。
普华永道中国管理咨询合伙人李伟斌表示，受访者普遍反映难以招募到“既懂业务又懂算法”的复合型专业人才，培训与提升现有员工技能以及制定鼓励将AI作为转型工具的激励机制，对建立AI优先文化至关重要。普华永道相关报告显示，金融行业已形成共识，未来五年将发生四大转变——提供超个性化服务、形成高度自动化与优化决策、进行主动智能合规、形成实时预测性风控。目前，在AI基础设施投资、AI人才队伍建设、企业生态协作、风险防护与治理四个关键方面，相关工作已在稳步推进。
麦肯锡全球资深董事合伙人钟惠馨在日前撰文中也强调，AI转型从来不只是一次技术升级，而是一场涉及流程、组织与管理方式的深层变革。那些能够率先完成这一转型的银行，很可能将在未来十年的竞争中占据明显优势。而对仍在观望的机构来说，时间窗口或许正在迅速收窄。
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