人工智能技術正以前所未有的爭搶速度融入現代社會，金融行業亦不例外。博士隨著各大銀行從"數字化"邁向"數智化"，起步投票持續漲票市場對高端AI技術人才的海外需求愈發迫切。5月24日，優先銀行北京商報記者梳理發現，大模頂尖近期交通銀行、型熱中國銀行、潮下廣發銀行等多家機構密集展開社會招聘，競相爭搶AI領域高層次人才。爭搶而這些崗位的博士準入門檻堪稱"嚴苛"——國際知名院校博士學歷、海外大型機構數年從業經歷、起步精通大模型與深度學習框架……銀行不惜"出海"攬才的海外背后，一個更深層的優先銀行問題浮出水面：為何本土AI人才難以滿足金融業的需求？這場人才爭奪戰，又將如何重塑"AI+金融"的大模頂尖未來格局？

多家銀行招攬高層次AI人才

5月24日，北京商報記者梳理發現，近期多家銀行密集發布高層次AI人才招聘信息，崗位聚焦大模型研發、AI場景落地、投票持續漲票技術戰略規劃等領域。綜合來看，這些崗位門檻頗高，招聘視野也普遍投向海外頂尖人才。

以交通銀行為例，該行為總行金融科技部、金融科技創新研究院招聘若干高層次AI專家。從崗位準入條件來看，含金量極高。在基礎準入門檻上，應聘者須具備國際知名院校博士學歷（學位），在海外大型銀行、金融機構或國際組織從事相關工作三年以上，年齡原則上不超過40周歲。在此基礎上，該行設置了多重"加分項"，重點吸納頂尖復合型技術人才。如優先選聘人工智能、計算機科學等相關領域人才；擁有五年以上人工智能、自動化、數學、計算機視覺、數據挖掘相關專業工作方向，并熟練掌握機器學習、深度學習、圖算法等核心技術的人員更具優勢。此外，負責或參與過大型機構人工智能規劃、具備生成式大模型相關研究及開發經驗者亦是本次招聘的重點傾斜對象。

中國銀行則為總行金融科技部招聘人工智能規劃與研究崗，負責全行人工智能應用發展的設計、規劃與體系搭建，實現AI能力與核心業務場景的深度融合等。在招聘條件上，該崗位同樣主打高端引才，要求應聘者為國際知名院校博士學歷（學位），深耕計算機、人工智能、通信工程等相關理工類專業，同時精通人工智能技術體系與發展趨勢，熟悉大模型、機器學習等主流技術方向。優選條件上，具有國際知名科技公司AI研發部門、頭部金融機構AI中心或頂尖AI實驗室核心研發經歷者優先。此外，崗位側重技術與金融的融合能力，要求人才具備五年以上金融科技經驗，熟悉銀行業務流程及風險合規要求，能夠將AI技術與金融場景有效結合。

除國有大行外，股份行層面同步發力。廣發銀行于近日開放總行人工智能類崗位，聚焦大模型前瞻性研究與產業化落地，要求從業者掌握大語言模型、多模態、MOE等前沿技術，開展模型訓練、微調、蒸餾等技術工作，同時制定銀行AI技術標準與發展規劃，打造可規模化復制的AI產品能力。該崗位僅限海外知名院校博士學位人才，專業涵蓋計算機科學、軟件工程、信息技術、數學、大數據與人工智能等相關專業者，同時要求具備國際知名企業或海外金融機構從業經驗三年及以上，深耕AI產品設計與研發領域。

不止銀行，銀行系金融科技公司也在加碼AI人才儲備。建信金科近期招聘網絡安全、人工智能、量子技術等多個領域人才，其中人工智能領域共招4人，涵蓋智能體平臺架構師、AI開發工程師、AI算法工程師等崗位。對比上述銀行的高端崗位招聘需求，建信金科人工智能領域本次學歷招聘門檻為計算機相關專業本科及以上。

對此，蘇商銀行特約研究員武澤偉分析稱，銀行集中招攬具有海外博士學位與知名機構經驗的頂尖AI人才，反映出金融數智化已從淺層應用走向核心系統與底層模型的深水區。高學歷意味著扎實的理論功底與前沿探索能力，海外從業背景則往往代表著對成熟技術治理框架、合規標準與大規模工程化落地范式的深度理解。

"銀行所渴求的不再是單純的算法調試者，而是能夠統籌大模型研發、業務風控及戰略規劃的復合型領軍者。"武澤偉進一步表示，這一現象預示著行業競爭正從場景疊加轉向自主技術底座構建，金融機構迫切需要通過吸納高端智力資本，搶占模型迭代與風險治理的制高點，以此構建長期差異化壁壘。

需構建"技術+業務+治理"的人才梯隊

從行業視角看，多家大行已在2025年業績說明會上將AI發展提升至戰略高度。中國銀行提出要構建"人工智能+"金融生態，加強重點業務渠道建設、風險管理等領域的科技賦能，構建差異化市場競爭力；農業銀行則明確要牢牢把握人工智能技術發展浪潮，加大智慧銀行建設的統籌推進力度，持續完善"AI+"能力體系，著力推動AI的智能化、普惠化應用。

"AI+"的戰略藍圖已然鋪開，但為何本輪招聘中，多家銀行不約而同將視野瞄向海外人才市場？中國企業資本聯盟副理事長柏文喜分析稱，當前我國金融AI人才培養存在"三重斷裂"：一是學科斷裂，高校AI教育偏重算法理論，缺乏金融場景、合規風控的交叉訓練；二是產研斷裂，企業需求與高校培養脫節，畢業生會寫代碼而不懂業務；三是生態斷裂，頂尖人才多流向互聯網大廠，金融行業供給不足。

武澤偉也表示，當前我國金融AI高端人才培養面臨產學研深度割裂的突出痛點。高校學術研究常滯后于快速迭代的產業需求，而大模型訓練的昂貴算力門檻又使院校難以獨立支撐前沿實踐，導致既深諳金融業務邏輯又精通大模型底層架構的復合型人才極度稀缺。

針對行業人才短板，武澤偉認為，補齊金融AI人才缺口，不能僅依靠單一外部引才，更需搭建高校、企業、監管三方聯動的常態化培養生態，通過聯合實驗室和重大攻關項目實現場景反哺學術，同時打通內部資深業務專家的科技轉型通道，系統性儲備兼具專業深度與行業視野的領軍力量。他提出，未來頂尖人才的引進應聚焦三大方向：一是精通大模型對齊、可解釋性及模型安全的治理型專家，為智能決策筑牢風控底線；二是掌握大規模分布式系統與異構算力調度的高階架構師，保障AI基礎設施的高可用性；三是深刻理解金融業務痛點的AI產品架構師，負責將技術勢能精準轉化為合規可控、體驗優異的場景價值，最終實現技術、業務與監管的有效平衡。

柏文喜也指出，AI金融賽道的競爭，歸根結底是人才體系的競爭。未來銀行應重點布局三類人才，一是深耕大模型、多模態、量子計算等前沿方向的算法科學家；二是精通金融業務邏輯，能設計AI與信貸、風控、運營的融合方案的場景架構師；三是能統籌模型倫理、合規審計與風險防控的AI治理專家。柏文喜指出，唯有構建"技術+業務+治理"三位一體的人才梯隊，銀行才能在"AI+金融"的競賽中真正贏得未來。

北京商報記者孟凡霞周義力