中小银行如何直面数智跃迁 | 农银融媒
近年来，随着国有大行业务逐步下沉、利率市场化加速推进、数字化浪潮冲击加剧，中小银行的生存空间正受到挤压。近日举办的2025外滩大会披露数据显示，我国大型银行数字化程度已达90%以上，而中小银行仅为50%左右，这种数字化鸿沟进一步影响了中小银行的市场竞争力。
与此同时，生成式AI技术的突破性发展为中小银行破局提供了全新路径，利用AI等技术开展数字化转型已从“可选项”变为中小银行生存发展的“必选项”。如何借力AI大模型实现服务重塑、运营提效和风控升级，成为中小银行在“AI+”时代突围的关键命题。
现实挑战
中小银行在数字化转型、推进AI应用的进程中，受资源与技术制约，面临多重系统性挑战，转型的深入推进与实效获取受阻。
“AI+”复合型人才短缺。开发、部署与维护大模型需要一批多学科背景的复合型人才，但目前中小银行科技投入有限，难以吸引高端人才，科技人员储备普遍不足。去年，国有六大行的科技投入合计超1200亿元，而中小银行普遍只有2亿至3亿元。部分员工对AI大模型的理解与认识不足，进一步影响了技术与业务融合。
高质量数据供给不足。数据作为AI的“燃料”，其质量直接决定了大模型运作效果。当前，中小银行普遍面临数据治理困境。据行业统计，有约80%的城商行受“数据孤岛”困扰。此次2025外滩大会上发布的《面向AI时代的中小银行数据库研究与展望》指出，中小银行普遍面临实时数据分析能力不足的短板。具体来看，客户、信贷等数据分散在不同系统且数据存在标准混乱、质量参差不齐等问题，难以形成有效训练样本，加之行业数据共享需求满足率低，制约了AI技术在核心业务场景的落地。
基础设施回报周期长。建设完整的智能化系统、部署大模型所需成本很高，不少中小银行没有足够的资金独立完成数字化转型，与大型银行之间的基础设施差距显著。在行业整体净息差收窄、资产质量承压的背景下，AI项目“高投入、慢产出”的特点会加剧中小银行经营压力，部分银行对基础设施建设望而却步。
AI价值评价与考核体系缺乏。多数中小银行尚未建立适配AI转型的考核机制，既无明确的技术价值衡量标准，也未将应用成效纳入考核，导致AI项目推进乏力，无法充分释放AI赋能业务的价值。
转型布局
目前，中小银行正从多维度推进AI战略落地，通过系统性变革构建数字化竞争力。首先，推动组织变革，打造转型指挥中枢。今年以来，北京银行、郑州银行、新疆银行、北京农商银行、浙江农商联合银行等密集设立首席信息官（CIO），掀起“数字金融操盘手”人才布局热潮。郑州银行招聘CIO时明确要求候选人“全面掌握银行业务流程并具备大型科技项目实战经验”，反映出这一角色已超越支撑传统IT服务的定位，跃升为价值创造的重要驱动力。
其次，中小银行聚焦客户服务、办公赋能和风险管理三大领域，打造“小而专”的AI解决方案，拓宽应用场景，不断延伸服务触角。上海银行在智能柜员机部署数字人助手“海小慧”，支持取款、理财购买等10余项高频业务办理。北京农商银行代码大模型助力开发效率平均提升20%，其中数据类应用开发效率平均提升可达50%。江苏银行自主研发“智慧小苏”大语言模型服务平台，为行内风控业务提供更加灵活、高效的解决方案。
再次，开展数据治理，夯实转型基础。中小银行虽在数据规模上不及大型银行，但部分银行通过在垂直领域作数据积累，逐步构建起差异化的数据优势。贵州银行构建涵盖数据、算力、模型、平台、应用的大模型体系，以“筑基础、抓安全、理数据”规范数据生产加工，形成多层次数据服务能力；通过聚合分散数据，为AI技术落地赋能，搭建起稳固的数字生态底座。
未来路径
对中小银行来说，未来需结合自身资源禀赋，聚焦差异化、轻量化方向，破解转型难题，释放AI价值。
找准定位，深耕区域化、差异化赛道。中小银行要避免求大求全，在科技投入时聚焦重点业务需求和战略性业务，如在县域金融、乡村振兴等大型银行渗透率不足的领域，用有限的资源攻关难点要点，因地制宜制定转型计划。如，新疆银行聚焦本地农业产业，利用AI分析农作物数据，推出“丝路e贷”，将审批时间从3至5天压缩至1小时，不良率控制在1%以内，实现了风险与收益的平衡。
探索创新型组织模式，打破业务与技术壁垒。中小银行普遍存在人员规模小、流动性强的特点，若数智化能力仅依赖个体，易因人员变动导致建设断层。因此，可通过设立跨部门AI专项小组、优化业务与技术协同流程，将数智化能力“内嵌”于组织架构，降低对个体的依赖，打通业务与技术的沟通壁垒，通过组织变革深度激活创新潜能。
开展精细化数据管理，筑牢应用根基。针对“数据孤岛”突出、数据质量参差不齐等痛点，中小银行需建立统一的数据标准，规范核心数据全生命周期管理；通过盘点数据、制定规则、清洗优化、场景落地，打通内部数据壁垒；依托区域优势积累特色数据，构建差异化数据资产。值得注意的是，一体化数据库正成为中小银行破解数据难题的关键技术方案，通过整合分散的业务系统数据，实现数据实时汇聚、统一存储与高效调用。
构建生态合作体系，降低转型门槛。随着DeepSeek等低成本AI技术的崛起，中小银行大模型本地化部署成本降至数十万元至百万元区间，远低于传统大模型千万元级的投入水平。中小银行可借力科技公司、区域同业构建合作生态，也可联合区域内同业共建数据共享联盟，实现“数据可用不可见”式共享，提升模型使用效率。