中小银行掀起AI采购潮 ：从“购物车”到“生产力”的跨越

2026年以来，中小银行正以前所未有的密度将AI产品装进采购“购物车”，从虚拟数字员工到智能风控平台，从文档识别智能体到大模型算力服务器，采购清单仍在不断拉长。这波浪潮究竟意味着什么？集体“买买买”的背后，是一场关乎未来生存权的战略博弈。

采购清单密集扩容

数据是最直观的注脚。据《中国大模型中标项目监测与洞察报告》，2026年上半年金融行业大模型中标项目达406个，同比增长110%，其中银行机构占据绝对主力，项目数量和金额占比均接近半数。2025年全年中标项目达587个，披露金额15.06亿元，同比分别增长341%和527%。一个高速扩张的市场已然成形。

在这股浪潮中，中小银行的身影格外活跃。苏州银行连续发布6个智能体项目招标，覆盖信贷全流程，合计金额超600万元。贵阳银行多次启动智能体采购，涉及算力服务器、客服助手等，预算合计超700万元，其中算力服务器采购预算达600万元，要求总显存不低于2560GB。在基础设施建设方面，河南农商银行AI算力池建设项目总预算达3620万元，宁夏银行启动AI大模型服务器资源扩容项目总额412万元，江苏农商行分别采购类CUDA和类CANN生态AI算力设备共40套。

应用场景落地同样密集。成都银行以100万元预算采购虚拟数字员工项目；广州农商行抛出为期两年的大模型协同计算平台外包项目，最高限价92.16万元；四川农商联合银行斥资170万元采购数字人客服。风控领域，绍兴银行发布智能风控平台建设项目预算395万元，青岛农商银行数智普惠平台项目预算288万元，海南农商行电话银行智能化项目成交价240万元。

值得关注的是，中小银行的采购结构正悄然变化——从“囤算力”转向“场景落地”，智能体应用类项目密集涌现，内容涵盖信贷审核、客服应答、尽调报告、合规校验等全链条。项目多集中在百万元级别，与大行动辄上亿元的算力基建形成鲜明对比，但指向性明确：以有限资源在最关键场景验证AI效能。“对于应用类采购，500万元上下属于行业一般标准。”一位大模型服务商业务人士告诉21世纪经济报道记者。

三重压力共振，AI成“必答题”

中小银行集体转向AI采购，在业内人士看来是竞争倒逼、转型焦虑与路径探索三重因素共振的结果。

竞争倒逼首当其冲。2025年六大国有银行金融科技总投入达1300.91亿元，首次突破1300亿元。当头部机构以百亿级资金“囤算力”、建平台，并将数智化能力向县域渗透时，中小银行传统的地缘优势正被技术优势蚕食。一位银行业科技管理人士向记者道出分层格局：“头部大行要么自己研发大模型，要么买闭源大模型自己搭平台，全套自己做。股份制和头部城商行一般是买平台，由供应商搭建几个典型场景。”中小银行既无大行的资金实力，又面临较大竞争压力——采购AI，某种程度上是防御性选择。

转型焦虑同步蔓延。博通咨询王蓬博指出，不少机构因看到同业实践形成示范效应而产生转型焦虑。当头部机构的AI案例频见报端，当竞争对手率先上线智能系统，中小银行难以“隔岸观火”。苏商银行武泽伟在接受媒体采访时表示，数智化转型竞争持续下沉，区域银行意识到技术能力将长期影响获客与风控，因此主动加快投入。这种紧迫感正转化为采购订单。

但并非只有被动防御。江南农商行运用AI大模型实现信贷全流程智能化，单笔业务耗时缩短30%以上；常熟农商银行完成DeepSeek等大模型部署后，业务效率提升20%。这些实践让更多中小银行看到AI转化为生产力的可能。贵阳银行在招标公告中直言，采购算力服务器既为保障已建场景由试点向全行推广，也用于支撑财富、柜员、运营等知识助手的新增场景落地。从“可用”到“好用、实用”，态度正从跟风走向价值创造。

行业格局面临重塑

采购之后，更关键的问题随之而来：买回来的AI究竟能发挥多大效用？

积极的一面已然显现。江南农商行“贷款合同审核智能体”日均调用超50次，准确率80%，节省约30%审核时间；北京农商银行大模型全年调用32万次；苏州银行实现信贷材料自动识别、合规校验与放款审核的智能化流转。AI深度嵌入核心业务，“人机协同”正重塑运营成本与服务能力。武泽伟认为，行业发展重心已告别概念探索，转向贴合业务场景的实用化建设。

挑战同样不容回避。中国银行业协会原首席信息官高峰直言，AI转型成本和技术门槛高，中小银行独立承担全部建设成本过高，更适合与金融科技生态协同。他指出的资金、算力、人才、数据四重约束中，人才短板尤为突出——成都银行2026年招聘AI专家因通过资格审核人数未达开考要求而取消流程。一家上市城商行尚且如此，更小银行的处境可想而知。据北京市银行业协会调研，城商行金融科技条线人员占比仅6.32%。

更深层的影响在于竞争格局重塑。当AI成为基础能力而非加分项，技术差距可能固化为市场竞争力差距。但硬币另一面是，中小银行深耕本土积累的客户数据与区域化理解，恰恰是AI最需要的数据土壤。高峰认为，本地化数据与客户洞察可与AI技术形成互补，关键在于有效融合，找到差异化突破口。

展望未来，监管框架已趋完善。2026年6月，国家金融监督管理总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》(金发〔2026〕8号)，从七大方面提出32项指导性意见。业内预计，未来银行AI采购将从通用型产品转向国产化适配、垂域模型优化、算力运维及风控体系搭建，更注重技术适配性、安全性与落地转化率。

对于中小银行而言，这场采购潮既是能力检验，也是战略抉择——从“买得到”到“用得好”，从“购物车”到真正的“生产力”，关键在于让技术真正融入业务血脉，成为差异化竞争的核心引擎。这条路注定不会平坦，但唯有走下去，方能在行业洗牌中占据一席之地。