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来源：中国银行保险报网

加快建设和推进 AI 能力落地应用是银行业的普遍动作。近日，《中国银行保险报》记者梳理发现，多家国有大行分支机构、城商银行、农商银行等密集采购 AI、算力服务，推进人工智能科技创新与金融业务深度融合。从采购内容来看，可分为算力基础设施建设和场景化落地服务两大类。

在场景方面，富滇银行 2026 年 AI 智能尽调报告助手采购项目中标公告显示，采购 AI 智能尽调报告助手，用于提升信贷尽职调查环节的智能化水平，第一中标候选人为上海安硕信息技术股份有限公司，报价 139 万元；中国银行安徽省分行拟投入 340.2 万元（含税），采购 1 家供应商，为该分行 AI 远程银行中心提供 300 路并发 AI 智能外呼系统整体服务，包括且不限于采用纯 AI 机器人外呼、内网私有化部署，大模型语音技术支撑、国产化适配、平台接口开发集成、运营服务、驻场技术支持、系统运维保障等；5 月底，江西裕民银行公示客服中心 AI 数字人项目中标候选人，第一中标候选人北京捷通华声科技股份有限公司投标报价 90 万元。

在算力基础设施方面，河南农商银行 AI 算力池建设项目（标段四：AI 高性能算力设备租赁及智能体开发及应用平台建设）招标结束，中标报价 995.5 万元；兰州银行算力平台项目中标价格超 900 万元；江苏农商银行分别采购 CUDA 生态 AI 算力设备 22 套、CANN 生态 AI 算力设备 18 套，为人工智能应用提供强大的底层计算支撑；广州银行启动 AI 算力资源扩容采购项目，为满足该行推进 AI 大模型平台基座能力建设需求，采购 AI 算力一体机设备，夯实全行 AI 发展硬件基础；邮储银行山东省分行为该分行 AI 基础平台（含原 AI 基础平台、智能文档理解大模型、反欺诈聚类分析功能）进行国产化改造。

梳理上述情况可以看出，当前银行采购 AI 服务兼顾实用性和长期性，既注重基础设施的底座支撑，又着力推动 AI 在信贷、客服等核心场景中快速落地。这也折射出银行业整体对 AI 建设与应用认知的变化。

" 整体来看，银行业应用 AI 与智能体正朝着更重实用的方向演进。" 神州信息 AI 创新中心总经理晋梅此前对记者表示，去年二季度、三季度，银行业主要聚焦 AI 场景应用；到去年四季度，关注点转向能落地具体场景的 AI 智能体，这一趋势延续至今年一季度。而进入今年一季度，行业核心关注点变成了适配性，也就是智能体能否匹配银行自身的资源禀赋与发展特点。因此今年业内更看重智能体能否创造实际价值，这也倒逼银行结合自身业务场景找准契合点，从各类痛点里筛选出见效快、价值突出的领域开展落地。去年行业投入相对盲目，今年则变得十分务实：明确上线时间、效果反馈周期，以及对应的考核指标。

不过，中小银行因规模、资源、业务基础小，与大型商业银行相比，在 AI 竞争中处于 " 缺钱 "" 缺人 "" 缺技术 " 的情况。北京社科院副研究员王鹏建议，中小银行要走 " 错位差异化路线 "，把 AI 作为穿透细分市场的精准工具，而非比拼技术体量的门面工程。

具体来看，他建议在战略层面，中小银行可以采用 " 租用头部金融级 AI 能力 + 本地化轻量微调 " 的模式，把有限预算倾斜到业务端，用 " 大应用 " 替代 " 大模型 "；数据层面，深挖本地特色非标数据，整合地缘信息，训练垂直风控模型，在支农支小领域构建通用模型无法复制的壁垒；运营层面，保留中小银行独有的熟人地缘信任优势，用 AI 实时输出客户经营分析、沟通策略参考，形成 "AI 提效率 + 人工保温度 " 的组合模式；组织层面，利用决策链短的天然优势，组建业务 +AI 的小型敏捷团队，以周级、月级的短周期迭代轻量 AI 智能体，针对具体场景快速试错、快速落地，在局部区域快速抢占 AI 赋能的业务先机。