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从“管人头”到“建能力”:AI时代中小银行HR的突围战
2026年，中小银行人力资源部正站在一个前所未有的十字路口。一边是净息差收窄至1.37%的生存压力，另一边是AI人才争夺战中“大行虹吸、大厂截胡”的行业现状。一家城商行科技部负责人的话刺痛了整个行业：“大银行是‘缺领军人才’，我们是‘缺所有人’。”
然而，真正的挑战不在于缺人，而在于HR部门尚未意识到：AI时代的人才竞争，本质上是对HR战略能力的一次大考。那些仍然把自己定位为“招聘执行者”“薪酬核算员”的HR部门，正在错过中小银行实现能力跃迁的最后窗口。
一、HR必须从“支持部门”走向“战略中枢”
长期以来，中小银行HR部门的核心职能是“保障供给”——按编制招人、按制度发薪、按流程考核。但在AI时代，这套逻辑正在失效。
原因很简单：AI人才的稀缺程度远超以往任何一轮技术转型周期。高端AI人才薪酬甚至出现“破格”现象，部分上市城商行为AI专家开出的年薪高于行内董监高。即便如此，招聘依然困难。成都银行2026年3月启动总行信息技术部人工智能专家招聘，年薪50万至80万元，但因应聘者数量未达到最低笔试开考比例，在延长报名近两个月后仍被迫取消招聘流程。
这不是薪酬不够高的问题，而是HR部门的运作逻辑出了问题。当大行凭借品牌溢价和科研平台持续虹吸顶尖人才，并通过AI技术的规模化应用进一步压缩获客成本时，中小银行如果还在用“发布公告、等简历、走流程”的方式招AI人才，本质上是在用冷兵器打现代战争。
HR部门需要完成一次根本性的角色转换：从“保障编制供给”转向“设计能力供给”。这意味着HR必须与业务部门、科技部门共同定义“本行未来三年需要什么能力”，而不是被动等待业务部门提需求。
二、四条主线：中小银行HR的AI人才构建路径
第一条主线：精准引才——放弃“全能选手”，聚焦“关键少数”。
中小银行不可能在薪酬上与互联网大厂和大行正面竞争。但“贵”不等于“对”。中小银行HR需要做的是精准识别“本行最缺的那一类人”，然后用灵活的机制去获取。
杭州银行的选择是“双懂”复合型人才——既懂业务又懂技术的员工，通过进阶培训班系统培养，而非一味从外部高价挖人。上海银行则制定了清晰的量化目标：三年内将AI专业人才从60人提升到200人，以“关键少数”带动全行能力提升。
HR部门应当做的，不是追求“顶尖博士”，而是找到那些“懂金融业务、会用AI工具、能带团队落地”的中间层人才。这类人才在大行的薪酬体系下可能被低估，但对中小银行而言恰恰是最关键的杠杆点。
过去，这类人才很难被准确识别，面试官只能凭感觉判断“到底会不会用AI做金融业务”。近年来，以金融AI应用师为代表的职业能力评价体系开始出现。中国科技金融促进会发布的《数字金融与人工智能应用师（金融AI应用师）职业能力评价规范》团体标准，由全国工商联人才交流服务中心联合牵头编制，自2026年9月1日起实施，试图为“金融+AI”复合能力提供一把可参照的标尺。对中小银行HR而言，这类标准不一定成为招聘的硬性门槛，但可以作为筛选、定级和培养的参考依据，减少信息不对称带来的试错成本。
第二条主线：体系化育才——把“培训”升级为“能力认证”。
外部引进只能解决“点”的问题，内部培养才能解决“面”的问题。北京农商银行的实践提供了一个可复制的范式：组织全行数字化人才初级培训和认证，首次就有5871人报名、1324人通过认证，其中“二复合”人才924人、“三复合”人才400人。到2026年半年报时，全行初级数字化人才已累计达2920人。更关键的是，这不是一次性的培训活动，而是持续迭代的认证体系：第二次认证已构建“理论+实操”相结合的中级认证体系，认证标准在持续升级。
中小银行HR部门应当从中汲取的核心经验是：AI人才培养不能停留在“请老师来讲课”，而要建立“认证驱动”的体系。将AI应用能力分解为可测量、可认证的等级，与职级晋升、绩效评价挂钩，形成“学—考—用—升”的闭环。
金融AI应用师这类职业能力评价规范的价值，也正在于此。它把课程分成面向一线业务骨干的中级班和面向管理与技术负责人的高级班，实操教学占比较高，并将算法公平、风险管控、偏见防范等合规维度纳入考核。对培训预算有限的中小银行来说，这类标准化的能力阶梯，比“撒胡椒面式”的通用培训更有针对性。它的意义不在于多一张证书，而在于让中小银行第一次有了可参照、可落地的AI人才培养路径。
第三条主线：机制留才——用“敏捷组织”替代“科层管理”。
中小银行留不住AI人才，薪酬只是一方面，更深层的原因是组织僵化。一个懂算法的年轻人进入银行，被安排在科技部做后台支持，接触不到业务场景，看不到自己的产出被谁使用，离职只是时间问题。
2026陆家嘴金融沙龙上提出的“5名业务人员+5名AI人员”敏捷小组模式，提供了一条可行路径：让技术人员深入业务一线，“跟着客户经理下户、办业务”，实现业技深度融合。这种模式的价值不在于技术本身，而在于让AI人才感受到“我的代码在改变真实的业务”。
HR部门需要推动的机制变革包括：打破业务与科技的部门壁垒，建立跨职能敏捷小组；为AI人才设计“技术+业务”双通道晋升路径；允许一定程度的“项目制”用工。也可以将金融AI应用师这类认证的学习过程与行内实际项目绑定——员工在学习的同时参与一个AI落地项目，项目成果作为认证的实践材料。这样既解决了“学用脱节”的问题，也让员工在项目中找到归属感和成就感。
第四条主线：HR自身的AI化——先让自己成为“会用AI的人”。
常熟农商银行的做法具有示范意义：将AI技术引入招聘环节本身，AI面试官系统将传统初面周期从1—2周缩短至2—3天，面试响应速度提升70%以上，HR团队人效提升超50%。这不是“为了AI而AI”，而是HR部门用实际行动证明：我们理解AI的价值，我们也在用AI改变自己的工作方式。
江苏昆山农商银行则依托联合银行平台上线“员工六维全景画像”系统，将人力资源工作者从繁琐的事务性工作中解放出来，转向人才盘点、梯队建设等战略性任务。当HR不再被简历筛选和考勤统计淹没，才有精力去思考“三年后本行需要什么人”这样的战略问题。
HR团队成员也可以率先了解甚至参加金融AI应用师这类职业能力评价，建立对AI人才培养体系的切身理解。HR自己都没学过，怎么说服业务部门“值得学”？
三、HR的终极责任：让“人力”成为“资本”
金融监管总局2026年6月发布的指导意见明确要求，开发应用AI的金融机构“董事会应指定专门委员会对人工智能开发应用管理负责……加强人才队伍建设”。AI人才建设已经上升到公司治理层面，HR部门责无旁贷。
但HR部门需要意识到，这个责任不是“把招聘做好、把培训做完”就能交差的。中小银行在AI时代的人力资源构建，本质上是一个能力资产负债表的管理问题：左边是“我们需要什么能力”，右边是“我们拥有什么能力”，中间的缺口就是HR的战略任务。
大行可以靠资金和品牌“买能力”，中小银行只能靠机制和文化“长能力”。而“长能力”恰恰是HR部门最应该擅长的事——前提是HR自己先完成从“管人头”到“建能力”的认知跃迁。金融AI应用师这类行业标准的出现，不会自动解决中小银行的人才困局，但它至少提供了一种可能：让中小银行在缺乏品牌和薪酬优势的情况下，依然能够用统一标尺去识别、培养和留住那些真正能驾驭AI的金融人。
一家西部中小银行的话或许是最好的注脚：“我们的特点是船小好掉头，可以尝试走出一条有中小银行特色的数智化发展道路。”这条道路能否走通，很大程度上取决于HR部门是否愿意、是否能够成为那个“掉头”的推动者。
中小银行HR这场突围战，关键不在于简单增加编制，而在于真正建成一套可复制、可评估、可持续的AI人才能力体系。
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