來源：金融時報

　　每到秋招季，銀行業的招聘需求往往會被認為是整個行業未來發展的風向標。眼下，各大銀行2026秋季校園招聘已經全面開啓。

　　《金融時報》記者梳理各股份行城商行秋招信息發現，在今年多家銀行的招聘公告中，AI、大模型相關人才成了「爭搶」的重點。

　　但和互聯網科技公司不一樣，單純只會敲代碼的技術人員在銀行似乎已經不再喫香，懂金融業務、又會AI技術的複合型人才，是當下銀行業最稀缺的「香餑餑」。不少銀行今年專門新增了科技菁英、智能研發、大模型應用等特色崗位。很明顯，在AI浪潮的推動下，股份行城商行隊伍數智化轉型已經落到了招聘端。

　　不止會代碼，還要懂大模型

　　多家股份行、城商行今年秋季校園招聘科技崗的招聘要求已經走向了高端化、複合化。

　　如招商銀行總行職能類崗位下設智能科學研發方向，寫明要培養「既懂AI又懂業務的複合人才」。浦發銀行發布的招聘信息顯示，優先錄取人工智能、數據科學、金融科技交叉專業的學生，青睞多學科複合背景求職者。平安銀行招聘若干數智金融培訓生——培訓生入職定崗後，該行希望這批員工能夠將數據分析、智能技術與傳統金融業務相結合，推動風險管理、產品設計、客戶服務、業務流程優化升級，該崗位要求包括善於運用數據分析、計算機技術、AI工具處理信息等。廣發銀行發布的秋招信息顯示，AI核心崗位面向海外知名院校博士開放，硬性要求掌握大語言模型、多模態技術、MOE前沿算法等硬核能力，瞄準的是頂尖科研型技術人才。

　　城商行層面，上海銀行發布的招聘信息顯示，總行金融科技崗主打業務系統、智能平台、數字化工具的落地開發。湖州銀行的招聘公告顯示，其大模型應用開發崗不僅要掌握深度學習、NLP算法、模型微調、強化學習等技術，還要熟練運用Prompt工程、RAG檢索增強、智能Agent等主流工具。與此同時，還要熟悉文本解析、知識問答、智能文檔生成、自動化調度等銀行高頻AI應用場景。

　　其中不難看出：銀行需要的人，得能看懂金融業務的真實痛點：怎麼用AI簡化信貸審批流程？如何搭建智能工具幫客戶經理提效？風控模型該怎樣迭代才能更精準？

　　能把技術落地到真實業務場景，纔是銀行真正需要的核心能力。也正因如此，各家股份行、城商行在招聘時，都在刻意傾斜複合型背景人才。

　　銀行業AI應用進入規模化落地時代

　　銀行集體爭搶AI複合人才，背後藏着一個關鍵行業信號：銀行業的AI應用，已經走出試水期，全面進入規模化落地階段。

　　郵儲銀行研究員婁飛鵬接受記者採訪時表示，銀行對「科技+金融」複合型人才的需求增加，反映出銀行業數智化轉型已邁入AI規模化應用階段。2026年多家上市股份行銀行披露的半年報都提到，AI已經深度滲透進該行的獲客營銷、風險管控、運營管理、客戶服務等全業務鏈條，真正開始為銀行創造實質性價值。

　　中信銀行前不久發布的半年報顯示，該行持續推動AI建設從「點狀探索」走向「體系化建設、規模化應用」，落地AI服務場景累計超1900個；北京銀行智能體創造平台累計搭建智能體300餘個，推動智能體從「對話交互」向「執行任務的行動者」演進。江蘇銀行稱，該行各類AI相關應用已累計替代120萬工時，高效實現私行級營銷服務能力複製；浦發銀行表示，截至2026年6月末，其人工智能相關應用今年已承載超過2500人年的工作量。AI已經成為驅動中小銀行發展的全新生產力。

　　不是風口

　　而是屬於AI人才的結構性機遇

　　從行業趨勢來看，招聘「AI+金融」的複合型人纔不是跟風熱點，而是結構性的人才招聘變革。

　　婁飛鵬認為，這是因為AI在銀行業的角色正從後台預測引擎變為前台內容生產者，銀行間的競爭手段也正從網點規模、人力規模轉向場景智能化服務能力與AI合規應用水平，懂業務、會用AI正成為銀行各業務崗位的常規要求。

　　未來銀行業或將形成全新的人機協同模式：標準化、重複性的基礎業務，由AI承接處理；而銀行員工的工作重心，會集中在高端客戶維護、複雜風險決策、定製化金融服務、業務創新等AI無法替代的高價值工作。未來的銀行從業者，不再是單純的金融從業者，也不是純粹的技術開發者，而是懂金融、通技術、能落地的複合型人才。

　　從人才市場數據來看，這類複合型人才的缺口依舊巨大。人力資源和社會保障部相關數據顯示，國內人工智能人才缺口已經突破500萬，行業供求比例高達1：10。求職者若能把握「AI+金融」的複合型人才存在缺口的機遇，既懂AI又懂業務，或將成為銀行招聘季的「最大贏家」。