人工智能技术正以前所未有的速度融入现代社会，金融行业亦不例外。随着各大银行从 " 数字化 " 迈向 " 数智化 "，市场对高端 AI 技术人才的需求愈发迫切。5 月 24 日，北京商报记者梳理发现，近期交通银行、中国银行、广发银行等多家机构密集展开社会招聘，争抢 AI 领域高层次人才。而这些岗位的准入门槛堪称 " 严苛 " ——国际知名院校博士学历、海外大型机构数年从业经历、精通大模型与深度学习框架 …… 银行不惜 " 出海 " 揽才的背后，一个更深层的问题浮出水面：为何本土 AI 人才难以满足金融业的需求？这场人才争夺战，又将如何重塑 "AI+ 金融 " 的未来格局？

多家银行招揽高层次 AI 人才

5 月 24 日，北京商报记者梳理发现，近期多家银行密集发布高层次 AI 人才招聘信息，岗位聚焦大模型研发、AI 场景落地、技术战略规划等领域。综合来看，这些岗位门槛颇高，招聘视野也普遍投向海外顶尖人才。

以交通银行为例，该行为总行金融科技部、金融科技创新研究院招聘若干高层次 AI 专家。从岗位准入条件来看，含金量极高。在基础准入门槛上，应聘者须具备国际知名院校博士学历（学位），在海外大型银行、金融机构或国际组织从事相关工作三年以上，年龄原则上不超过 40 周岁。在此基础上，该行设置了多重 " 加分项 "，重点吸纳顶尖复合型技术人才。如优先选聘人工智能、计算机科学等相关领域人才；拥有五年以上人工智能、自动化、数学、计算机视觉、数据挖掘相关专业工作方向，并熟练掌握机器学习、深度学习、图算法等核心技术的人员更具优势。此外，负责或参与过大型机构人工智能规划、具备生成式大模型相关研究及开发经验者亦是本次招聘的重点倾斜对象。

中国银行则为总行金融科技部招聘人工智能规划与研究岗，负责全行人工智能应用发展的设计、规划与体系搭建，实现 AI 能力与核心业务场景的深度融合等。在招聘条件上，该岗位同样主打高端引才，要求应聘者为国际知名院校博士学历（学位），深耕计算机、人工智能、通信工程等相关理工类专业，同时精通人工智能技术体系与发展趋势，熟悉大模型、机器学习等主流技术方向。优选条件上，具有国际知名科技公司 AI 研发部门、头部金融机构 AI 中心或顶尖 AI 实验室核心研发经历者优先。此外，岗位侧重技术与金融的融合能力，要求人才具备五年以上金融科技经验，熟悉银行业务流程及风险合规要求，能够将 AI 技术与金融场景有效结合。

除国有大行外，股份行层面同步发力。广发银行于近日开放总行人工智能类岗位，聚焦大模型前瞻性研究与产业化落地，要求从业者掌握大语言模型、多模态、MOE 等前沿技术，开展模型训练、微调、蒸馏等技术工作，同时制定银行 AI 技术标准与发展规划，打造可规模化复制的 AI 产品能力。该岗位仅限海外知名院校博士学位人才，专业涵盖计算机科学、软件工程、信息技术、数学、大数据与人工智能等相关专业者，同时要求具备国际知名企业或海外金融机构从业经验三年及以上，深耕 AI 产品设计与研发领域。

不止银行，银行系金融科技公司也在加码 AI 人才储备。建信金科近期招聘网络安全、人工智能、量子技术等多个领域人才，其中人工智能领域共招 4 人，涵盖智能体平台架构师、AI 开发工程师、AI 算法工程师等岗位。对比上述银行的高端岗位招聘需求，建信金科人工智能领域本次学历招聘门槛为计算机相关专业本科及以上。

对此，苏商银行特约研究员武泽伟分析称，银行集中招揽具有海外博士学位与知名机构经验的顶尖 AI 人才，反映出金融数智化已从浅层应用走向核心系统与底层模型的深水区。高学历意味着扎实的理论功底与前沿探索能力，海外从业背景则往往代表着对成熟技术治理框架、合规标准与大规模工程化落地范式的深度理解。

" 银行所渴求的不再是单纯的算法调试者，而是能够统筹大模型研发、业务风控及战略规划的复合型领军者。" 武泽伟进一步表示，这一现象预示着行业竞争正从场景叠加转向自主技术底座构建，金融机构迫切需要通过吸纳高端智力资本，抢占模型迭代与风险治理的制高点，以此构建长期差异化壁垒。

需构建 " 技术 + 业务 + 治理 " 的人才梯队

从行业视角看，多家大行已在 2025 年业绩说明会上将 AI 发展提升至战略高度。中国银行提出要构建 " 人工智能 +" 金融生态，加强重点业务渠道建设、风险管理等领域的科技赋能，构建差异化市场竞争力；农业银行则明确要牢牢把握人工智能技术发展浪潮，加大智慧银行建设的统筹推进力度，持续完善 "AI+" 能力体系，着力推动 AI 的智能化、普惠化应用。

"AI+" 的战略蓝图已然铺开，但为何本轮招聘中，多家银行不约而同将视野瞄向海外人才市场？中国企业资本联盟副理事长柏文喜分析称，当前我国金融 AI 人才培养存在 " 三重断裂 "：一是学科断裂，高校 AI 教育偏重算法理论，缺乏金融场景、合规风控的交叉训练；二是产研断裂，企业需求与高校培养脱节，毕业生会写代码而不懂业务；三是生态断裂，顶尖人才多流向互联网大厂，金融行业供给不足。

武泽伟也表示，当前我国金融 AI 高端人才培养面临产学研深度割裂的突出痛点。高校学术研究常滞后于快速迭代的产业需求，而大模型训练的昂贵算力门槛又使院校难以独立支撑前沿实践，导致既深谙金融业务逻辑又精通大模型底层架构的复合型人才极度稀缺。

针对行业人才短板，武泽伟认为，补齐金融 AI 人才缺口，不能仅依靠单一外部引才，更需搭建高校、企业、监管三方联动的常态化培养生态，通过联合实验室和重大攻关项目实现场景反哺学术，同时打通内部资深业务专家的科技转型通道，系统性储备兼具专业深度与行业视野的领军力量。他提出，未来顶尖人才的引进应聚焦三大方向：一是精通大模型对齐、可解释性及模型安全的治理型专家，为智能决策筑牢风控底线；二是掌握大规模分布式系统与异构算力调度的高阶架构师，保障 AI 基础设施的高可用性；三是深刻理解金融业务痛点的 AI 产品架构师，负责将技术势能精准转化为合规可控、体验优异的场景价值，最终实现技术、业务与监管的有效平衡。

柏文喜也指出，AI 金融赛道的竞争，归根结底是人才体系的竞争。未来银行应重点布局三类人才，一是深耕大模型、多模态、量子计算等前沿方向的算法科学家；二是精通金融业务逻辑，能设计 AI 与信贷、风控、运营的融合方案的场景架构师；三是能统筹模型伦理、合规审计与风险防控的 AI 治理专家。柏文喜指出，唯有构建 " 技术 + 业务 + 治理 " 三位一体的人才梯队，银行才能在 "AI+ 金融 " 的竞赛中真正赢得未来。

北京商报记者 孟凡霞 周义力