今年银行秋招，在不少银行，应届生要过的第一道关，是一场约五分钟的 AI 面试。系统出题，屏幕上倒计时，你对着摄像头回答，机器自动打分，没有面试官追问，也没有眼神交流。

也几乎在同一时间，工行、招行、中信等银行陆续披露了 AI 数字员工的工作量，工行的 AI 数字员工，承担了相当于 5.5 万人一年的工作量；招行的 AI 一年节约约 1556 万小时，折合约 8000 名全职员工；中信的智能模型增效超过 1.7 万人年。

把镜头拉远，会看到另一组相反的画面，今年银行校招总规模虽然在降，投递人数却在涨，连最基层的网点定向岗都出现 " 万里挑一 "，而且投递者的学历层次一年比一年高。一边是岗位在缩，一边是高学历毕业生在抢着进。

银行内部的岗位，正在被重新划分，" 人 " 的价值也随之被重新定价。

" 重排 "

前面那些 "5.5 万人 / 年 "、"8000 名员工 "、"1.7 万人年 "，量的都是工作量，而不是员工人数。5.5 万人 / 年的意思是，AI 把原本需要 5.5 万人做一整年的活儿干完了，它不等于银行真的裁掉了 5.5 万个具体的人。

截至 2025 年末，六大行员工总数约为 185.44 万人，不仅没有减少，还比上年微增了 1538 人。当然，这只是总量，如果看 2026 年半年报，上半年六大行在岗员工一度较年初减少约 3.05 万人，其中农行净减 1.09 万人、工行净减 7210 人；同期股份行分化，平安银行净减 655 人，招行反而净增 374 人。说明结构调整正在发生，但它远不是 " 几万人一夜消失 "。

真正在 " 减 " 的，是两条线。第一条线，是网点在持续 " 瘦身 "。这不是某一年的临时动作，而是连续多年的趋势。据《金融时报》统计，2022 年六大行网点数量比 2021 年合计减少约 470 个；到 2025 年末，六大行线下分支机构总量约 106058 家，全年仍缩编约 255 家。其中工行 2025 年末机构总数 16246 个，比上年末减少 137 个；建行集团营业机构 14614 个，较上年末减少约 136 个。

需要区分的是，2025 年全行业网点净减少约 2900 家，退出主力是农商行、农信社和村镇银行，六大行只占其中 255 家；进入 2026 年，网点总量已趋于稳定，国有大行上半年净减约 49 家。

第二条线，是网点里 " 重复性的人 " 在减少。银行缩招集中在柜员、综合运营、传统中后台这些岗位上，有银行的传统中后台招聘量同比下降超过四成。原因很直接，这些岗位的工作内容，正在被系统吃掉。

以工行为例，2026 年上半年，其远程授权智能审核已承担全行约一半业务量，运行管理领域替代人工录入 1 亿笔，凭证录入单笔速度较人工快 25 倍，金融市场的智能询价交易占比则超过 96%。

这类工作有规则、能重复、结果对错一眼可核对，是最适合交给 AI 和自动化的部分。

所以，银行 " 减 " 的不是一个一个的人，而是岗位里那些 " 可以被规则和流程描述清楚 " 的工作内容。

如果把银行的岗位摊开，会发现它正在被切成三类，而不是简单的 "AI 替代人 "。

第一类，是能被规则和流程描述的工作，整体交给 AI。这正是前面说的审单、对账、外呼、客服、征信初筛、授信流程。各大行铺的也正是这些场景，工行、建行的 AI 落地场景都超过 600 个，中信超过 1900 个，微众银行已有 80 多位数字员工 " 入职 "，7x24 小时在岗。

第二类，是没有标准答案、需要建立信任、并由人承担责任的工作，仍然留给人。维护重要客户、处理复杂纠纷、在多个方案之间做决策、开拓本地客户、在客户情绪波动时安抚，这些事高度情境化，千人千面，而且最后必须有人负责。这也是银行仍在招聘的方向。上海银行就明确提出未来五年净增 5000 人，其中 3500 人是前端营销人员，理由是" 最后一公里，人的作用不可替代 "。

第三类，是全新的 " 造 AI、管 AI" 的人。2025 年，六大行科技人才净增约 3.5 万人，总数逼近 13.6 万，工行科技人才扩充到 4 万多人，建行突破 3 万。人员在减，薪酬却在增，2026 年上半年 42 家上市银行薪酬总额 4847.55 亿元、同比增长 3%，成都银行更以 50 万至 80 万元年薪公开招聘总行人工智能专家。

这部分人不是被 AI 替代，而是负责搭建和维护替代别人的系统。

建行的一个例子能直观说明前两类的分工，过去一名客户经理凭人工，通常只能维护几十名客户；有了 " 帮得 "AI 系统，一个人可以管理超过两万名客户。但仔细看，系统负责的是 " 把信息触达两万人 "，而真正让其中某个客户愿意把钱交出来、在犹豫时拍板的那一下，仍然需要人。

这其实对应了行业里越来越清晰的一个判断，AI 的角色是 " 参谋 "，不是 " 决策者 "。

" 错位 "

2026 年陆家嘴金融沙龙上，有银行人士总结得很清楚，AI 能复制两类能力，规则流程清晰的标准化工作，以及有足够数据验证过的策略；但所有 AI 生成的观点，在面对客户之前，人必须始终 " 在回路中 "，由人分析、取舍、最终拍板。

这句话点出了人在银行里的价值坐标正在发生的位移，过去，一个银行新人的价值，是 " 我能完成多少具体工作 "；未来，当具体工作大量交给 AI，人的价值变成 " 我能为哪个判断负责 "。

AI 负责把选项摆出来，人负责在选项里做选择，并且签字、担责。

这是岗位的重新分工，可被算法处理的归算法，需要判断和责任的归人。

如果岗位已经这样划分，银行的招聘端，却出现了一个明显的错位。

今年 AI 面试成了第一道筛选，它的打分依据是关键词命中、表情、表达流畅度这些可以被量化的信号。也就是说，这套系统天然擅长筛选 " 有标准答案、可以被量化 " 的部分。

但矛盾在于，银行当前最需要补的，恰恰是 " 没有标准答案 " 的那一类岗位，要做判断、要担责任、要赢得客户信任。而这些能力，本来就无法被量化、也难以用关键词识别。

这正是 AI 面试被反复质疑的根源。它 " 只能筛下限、难判上限 "，背过题库、训练过套路的人更容易得高分，而有独立想法、不擅长对着镜头表演的人，可能五分钟就被刷掉。考生吐槽 " 像对着空气说话 "、" 说完石沉大海 "，背后不是技术不够先进，而是筛选逻辑和真正要找的人才不在一个维度上。

把这个错位再放大到整个就业市场，会看到更值得关注的两极分化。

一极，是高端岗位的白热化。总行管培、金融科技岗、省分行核心岗，报录比普遍在 50:1 以上，部分热门管培岗达到 200:1，985/211 本硕几乎是基础门槛，双非本科在这类岗位的网申通过率不足 5%。

另一极，是基层岗位也不再 " 兜底 "。过去柜员、网点定向岗是普通院校、金融财会专业毕业生相对够得着的入口；而今年，连一线城市的柜员岗都出现 " 万里挑一 "，投递者的高校层次不断抬高。整体网申通过率普遍只有 25% 到 40%。

需求端，银行正在从 " 人海 " 转向 " 精准 "，岗位在收缩和升级；但供给端，毕业生仍在大量增加，且普遍还抱着 " 银行是稳定的中产就业蓄水池 " 的预期涌入。蓄水池的容量在变小，蓄水的需求却在变大，这才是 " 缩招 " 和 " 挤破头 " 同时出现的真正原因。

银行没有停止招人，它只是把人力从 " 规模 " 投向 " 价值 "。当 " 蓄水池 " 变成 " 赛马场 "，个人唯一的主动权，是尽早站到 AI 无法替代的那一边。

免责声明：本文仅为行业观察与就业信息参考，不构成任何投资建议。文中 " 人年 "" 等效工时 " 等均为工作量口径，不等于实际裁员人数。相关数据均有特定统计口径与样本范围，仅作分析参考，不代表未来表现。

数据来源：各上市银行 2025 年年度报告、2026 年半年度报告；中国金融网《面对 AI 浪潮，银行需要一场自我革命》；财联社《AI 应用如火如荼，多家上市银行依然计划大手笔招聘》、2026 陆家嘴金融沙龙银行 AI 圆桌、六大行网点梳理；新华网、证券时报、《金融时报》相关报道；凤凰网、金融界、中国新闻网关于 AI 面试的报道；新浪财经、银行招聘网关于 2027 届校招与报录比的统计。