在这场AI竞赛中，中小银行的优势或许不在算力、不在人才、不在资金，而在场景和敏捷。

出品/科技金融说

当国有大行在算力基础设施上豪掷千亿时，一批区域性中小银行悄然选择了另一条道路，即不拼算力拼应用，用轻量化的“智能体”重塑信贷核心流程。

如苏州银行，在近期密集发布6个智能体项目招标，从放款审核到贷后管理，几乎试图用AI将信贷全流程“重做一遍”。与此同时，南京银行、杭州银行、北京银行、宁波银行等头部上市城商行，也正在各自的赛道上加速奔跑。

能够看到，在AI大潮之下，加码智能体应用，对于银行业来说或许已不是技术选型的分野，更是一场关于核心竞争力的重新定义。

苏州银行的动作是较为频繁的。

自今年3月中旬以来，其以平均每周一个的节奏，连续发布了6个智能体项目招标公告。全部采用竞争性磋商方式，覆盖智能体开发平台，以及智能审批、放款审核、文档识别、尽调、贷后管理等信贷核心场景。

截至目前，已有5个项目敲定中标方，仅贷后管理智能体待开标。中标名单堪称“科技明星阵容”：火山引擎以93万元的价格中标智能体开发平台项目，博云科技包揽智能审核和尽调两个智能体项目，合合信息、科大讯飞分别中标文档识别和放款审核智能体项目。

据了解，早在2025年12月，苏州银行信息科技部副总经理朱鸣就曾透露，2026年将推动AI技术嵌入贷前、贷中、贷后全流程。而在更早的AI规划中，该行已明确“1+3+N”建设思路，聚焦办公、经营、风控、营销、客服五大领域，力争两年内推广落地不少于50个AI应用场景。截至2025年末，该行已落地30多个人工智能应用场景。

与此同时，多家头部城商行也都在加速智能体布局：

如南京银行，已打造121个AI专属助手，“人工智能+”应用场景覆盖营销、风控、运营等各领域。其智能柜台代理审核助手月均辅助审理超3000单，审核时长由10分钟缩至半分钟。对公贷款投向推荐智能体月均辅助生成超4000笔推荐，为客户经理单户节约15-30分钟。

杭州银行则走出了一条“自研之路”。其打造了智能展业AI体系，已在对公与小微客群经营中全面应用。截至2026年4月，总注册用户超3500人，小微客户经理渗透率超90%；活跃客户经理人均有效客户触达量提升45%，事务性工作时间占比下降60%，对公小微客户新增授信落地效率提升32%。

北京银行更是将智能体布局推向了规模化。该行首席信息官明立松在业绩说明会上披露，截至2025年底，该行已上线超过300个嵌入业务流程的智能体。同时，北京银行表示，其将智能体划分为“速办”“深研”“巡航”三类，匹配不同业务流程的复杂度与自动化水平。

一系列迹象都在指向一个信号：中小银行正在集体“抢滩”智能体，且速度超出不少人的预期。

有城商行科技部人士曾直言，其所在行主要关注做应用层级的优化，不做底层基础大模型的研发。

其实，这也是多数中小银行的共同选择。

对于多数中小银行来说，选择智能体而不是大模型，并非“不想”，而是“不能”。

中国银行业协会原首席信息官高峰曾指出，中小银行面临资金、算力、人才、数据四重约束，导致AI应用难以触及核心业务。

即大行建的是“发电厂”，中小银行只需要“接上电”。

一些数据也可以很直观地体现出大小行之间的“算力贫富差距”。像国有大行，在AI基础设施上年投入可达千亿级别，而苏州银行一个智能体开发平台项目的中标价仅93万元。

对于中小银行而言，与其在大模型的“军备竞赛”中徒劳追赶，不如在应用层找到自己的主场。

那么从应用层来看，这些智能体到底在做些什么。

从苏州银行放款审核智能体来看，其核心功能有二：一是影像材料识别与比对，基于行内放款制度和专家经验，使用多模态大模型自动识别材料，比对材料要素核对信息一致性；二是智能风险提示，生成放款审核材料的异常点和风险点，为放款审核人员提供辅助提示。

也就是说，过去需要审核人员逐页翻阅、肉眼比对的信贷材料，现在可以由AI自动完成初次筛查，并将风险点标注清楚，供人工复核。人机协作，各司其职。

再如奇富科技的审批智能体。

奇富科技CEO吴海生曾分享过一个惊人的数据：AI审批官将信贷审批时间从“1个月变成10分钟”，同时反欺诈能力“比人工强很多”。虽然这是金融科技公司的案例，但其背后的逻辑同样适用于银行：当AI能够自动调取多源数据、交叉验证、生成审批建议时，传统审贷流程的时间压缩就有了技术基础。

如某农商行部署AI智能风控系统后，其小微贷款审批周期从72小时缩短至2小时，单笔贷款运营成本降低60%，不良率从3.5%降至2.1%。效率与质量，都有了。

南京银行的尽调智能体，针对对公客户经理的痛点也有很大帮助。

据悉，南京银行的客户访前“一页纸”智能体，则可以自动整合行内外多源数据，快速生成全面精准的访前分析报告，将2小时准备工作压缩至5分钟内。

杭州银行的智能展业AI体系更进一步。智能体可自动同步客户工商信息、行内授信、结算流水等10余类内部数据，同时实时抓取行业政策、产业动态等外部合规资讯，自动生成千人千面的客户洞察简报与行业研判报告。原本2-3小时的工作，现在5分钟内即可完成。

当然，尽管智能体在中小银行落地速度惊人，但要真正进入信贷审批等核心决策环节，仍有坎需要跨越。

比如，AI会“瞎编”吗？

中证协最新研究报告指出，模型幻觉会“虚构不存在的经济指标与股价波动的因果关系”。在信贷审核中，如果AI“幻觉”出一个不存在的风险点，或遗漏一个真实风险，后果不堪设想。

目前，机构们也在尝试各种解法。如宁波银行与某科技公司的合作中，提出以“图模融合”为核心技术的智能体产品，将知识图谱的结构化事实约束与大语言模型深度结合，从源头抑制大模型“幻觉”，实现答案可追溯、逻辑可解释；上海银行另辟蹊径，以“本体论+三层约束”构建认知框架，为AI装上合规护栏。

另一个问题是，金融监管明确要求“风控责任不能外包”。那么当AI审批官做出错误判断时，谁来担责？

北京银行的实践其实已经体现了这一审慎态度。该行将巡航智能体定位为“智能哨兵”，常态化监测关键指标，但现阶段仍需人工审核警报，后续才逐步实现全自动预警与响应。

同时，还需关注的是AI扎堆的“踩踏风险”。

中证协研究报告指出，当众多金融机构采用相似的基础模型时，系统可能在市场面临压力时作出方向高度一致的决策，在极端情况下威胁整个金融体系稳定。

这被称为“算法同质化”风险。对于中小银行而言，如何在引入外部能力的同时保持一定的模型多样性，也是一个需要前瞻性思考的问题。

结语

尽管挑战重重，但智能体进入银行核心业务的大势已不可逆。

所以，回到本文开头的问题：在这场AI竞赛中，中小银行的优势在哪里？

答案或许不在算力、不在人才、不在资金，而在场景和敏捷。

大行固然可以在算力基础设施上一掷千金，但其庞大的组织架构和复杂的业务流程，也意味着AI落地的“摩擦力”更大。而中小银行船小好调头，可以更快地将AI嵌入具体业务场景，更快地验证效果、迭代优化。

正如业内分析称，“中小银行不需要也不可能复制六大行的‘全链路AI改造’。聚焦1-2个高价值场景，集中资源做出效果，比全面铺开更明智。”

在这个新战场上，中小银行未必是配角。