区域性中小银行在AI应用上的创新路径
在大型商业银行不断加大AI技术研发投入的背景下，中小银行面临着资本和数据沉淀的双重挑战。然而，区域性城农商行并没有因此而落后，反而通过差异化定位，借助金融科技SaaS服务商，实现了AI技术的轻量化落地。
近期，多个区域性城农商行公开发布了AI算力招标信息，预算总金额达到了千万级别。例如，河南农商行的AI算力池建设项目中标报价高达995.5万元，兰州银行的AI算力平台项目中标价格也超过了900万元。
波士顿咨询董事总经理何大勇指出，城农商行在AI应用上并非没有机会，而是有希望探索出与自身禀赋相匹配的独特路径。这些银行不应盲目追求算力的堆砌，而应利用自身在本地“熟人社会”中的信任关系，实现AI能力的轻量化落地。
何大勇还强调，AI智能体的作用不是替代人际关系，而是放大基层员工的服务能力。城农商行如果能够将本地特色产业的经验转化为知识资产，其打造的智能体将更懂本地、更像熟人，也就是“情商更高”。
《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》为中小银行AI应用提供了新的解决方案。招联首席经济学家董希淼分析称，《指导意见》系统性地回应了中小银行在AI部署中面临的资金、人才、技术等痛点，并为差异化突围指明了可行路径。
在基础设施层面，《指导意见》鼓励大型金融机构向中小机构输出算力服务，支持同业之间探索基础设施共建共享，有助于降低AI应用的算力门槛，使中小银行可以通过租用或共享方式获得计算资源，将资本性支出转化为运营性支出。
青岛银行首席信息官杨斌表示，中小银行的AI布局不能盲目跟风大行，必须先找准方向再投入。数据显示，今年一季度，青岛银行累计上线了13个数字化重点项目，包括新一代企业服务总线平台等，持续加大“数据+AI”能力建设投入。
上海银行则将大模型深度应用于资产托管运营场景，推出了基金交易文件“智能解析”功能，该系统凭借大模型的语义理解能力，实现了非标文件的自动识别与提取，将批量处理效率较人工提升了超过80%。