中小銀行掀起AI採購潮 ：從“購物車”到“生產力”的跨越

2026年以來，中小銀行正以前所未有的密度將AI產品裝進採購“購物車”，從虛擬數字員工到智能風控平臺，從文檔識別智能體到大模型算力服務器，採購清單仍在不斷拉長。這波浪潮究竟意味着什麼？集體“買買買”的背後，是一場關乎未來生存權的戰略博弈。

採購清單密集擴容

數據是最直觀的註腳。據《中國大模型中標項目監測與洞察報告》，2026年上半年金融行業大模型中標項目達406個，同比增長110%，其中銀行機構佔據絕對主力，項目數量和金額佔比均接近半數。2025年全年中標項目達587個，披露金額15.06億元，同比分別增長341%和527%。一個高速擴張的市場已然成形。

在這股浪潮中，中小銀行的身影格外活躍。蘇州銀行連續發佈6個智能體項目招標，覆蓋信貸全流程，合計金額超600萬元。貴陽銀行多次啓動智能體採購，涉及算力服務器、客服助手等，預算合計超700萬元，其中算力服務器採購預算達600萬元，要求總顯存不低於2560GB。在基礎設施建設方面，河南農商銀行AI算力池建設項目總預算達3620萬元，寧夏銀行啓動AI大模型服務器資源擴容項目總額412萬元，江蘇農商行分別採購類CUDA和類CANN生態AI算力設備共40套。

應用場景落地同樣密集。成都銀行以100萬元預算採購虛擬數字員工項目；廣州農商行拋出爲期兩年的大模型協同計算平臺外包項目，最高限價92.16萬元；四川農商聯合銀行斥資170萬元採購數字人客服。風控領域，紹興銀行發佈智能風控平臺建設項目預算395萬元，青島農商銀行數智普惠平臺項目預算288萬元，海南農商行電話銀行智能化項目成交價240萬元。

值得關注的是，中小銀行的採購結構正悄然變化——從“囤算力”轉向“場景落地”，智能體應用類項目密集湧現，內容涵蓋信貸審覈、客服應答、盡調報告、合規校驗等全鏈條。項目多集中在百萬元級別，與大行動輒上億元的算力基建形成鮮明對比，但指向性明確：以有限資源在最關鍵場景驗證AI效能。“對於應用類採購，500萬元上下屬於行業一般標準。”一位大模型服務商業務人士告訴21世紀經濟報道記者。

三重壓力共振，AI成“必答題”

中小銀行集體轉向AI採購，在業內人士看來是競爭倒逼、轉型焦慮與路徑探索三重因素共振的結果。

競爭倒逼首當其衝。2025年六大國有銀行金融科技總投入達1300.91億元，首次突破1300億元。當頭部機構以百億級資金“囤算力”、建平臺，並將數智化能力向縣域滲透時，中小銀行傳統的地緣優勢正被技術優勢蠶食。一位銀行業科技管理人士向記者道出分層格局：“頭部大行要麼自己研發大模型，要麼買閉源大模型自己搭平臺，全套自己做。股份制和頭部城商行一般是買平臺，由供應商搭建幾個典型場景。”中小銀行既無大行的資金實力，又面臨較大競爭壓力——採購AI，某種程度上是防禦性選擇。

轉型焦慮同步蔓延。博通諮詢王蓬博指出，不少機構因看到同業實踐形成示範效應而產生轉型焦慮。當頭部機構的AI案例頻見報端，當競爭對手率先上線智能系統，中小銀行難以“隔岸觀火”。蘇商銀行武澤偉在接受媒體採訪時表示，數智化轉型競爭持續下沉，區域銀行意識到技術能力將長期影響獲客與風控，因此主動加快投入。這種緊迫感正轉化爲採購訂單。

但並非只有被動防禦。江南農商行運用AI大模型實現信貸全流程智能化，單筆業務耗時縮短30%以上；常熟農商銀行完成DeepSeek等大模型部署後，業務效率提升20%。這些實踐讓更多中小銀行看到AI轉化爲生產力的可能。貴陽銀行在招標公告中直言，採購算力服務器既爲保障已建場景由試點向全行推廣，也用於支撐財富、櫃員、運營等知識助手的新增場景落地。從“可用”到“好用、實用”，態度正從跟風走向價值創造。

行業格局面臨重塑

採購之後，更關鍵的問題隨之而來：買回來的AI究竟能發揮多大效用？

積極的一面已然顯現。江南農商行“貸款合同審覈智能體”日均調用超50次，準確率80%，節省約30%審覈時間；北京農商銀行大模型全年調用32萬次；蘇州銀行實現信貸材料自動識別、合規校驗與放款審覈的智能化流轉。AI深度嵌入核心業務，“人機協同”正重塑運營成本與服務能力。武澤偉認爲，行業發展重心已告別概念探索，轉向貼合業務場景的實用化建設。

挑戰同樣不容迴避。中國銀行業協會原首席信息官高峰直言，AI轉型成本和技術門檻高，中小銀行獨立承擔全部建設成本過高，更適合與金融科技生態協同。他指出的資金、算力、人才、數據四重約束中，人才短板尤爲突出——成都銀行2026年招聘AI專家因通過資格審覈人數未達開考要求而取消流程。一家上市城商行尚且如此，更小銀行的處境可想而知。據北京市銀行業協會調研，城商行金融科技條線人員佔比僅6.32%。

更深層的影響在於競爭格局重塑。當AI成爲基礎能力而非加分項，技術差距可能固化爲市場競爭力差距。但硬幣另一面是，中小銀行深耕本土積累的客戶數據與區域化理解，恰恰是AI最需要的數據土壤。高峰認爲，本地化數據與客戶洞察可與AI技術形成互補，關鍵在於有效融合，找到差異化突破口。

展望未來，監管框架已趨完善。2026年6月，國家金融監督管理總局發佈《關於銀行業保險業人工智能安全開發應用的指導意見》(金髮〔2026〕8號)，從七大方面提出32項指導性意見。業內預計，未來銀行AI採購將從通用型產品轉向國產化適配、垂域模型優化、算力運維及風控體系搭建，更注重技術適配性、安全性與落地轉化率。

對於中小銀行而言，這場採購潮既是能力檢驗，也是戰略抉擇——從“買得到”到“用得好”，從“購物車”到真正的“生產力”，關鍵在於讓技術真正融入業務血脈，成爲差異化競爭的核心引擎。這條路註定不會平坦，但唯有走下去，方能在行業洗牌中佔據一席之地。