AI对银行员工的影响：替代还是赋能？AI助手配齐或成新常态

自2022年末ChatGPT走红以来，市场对AI大模型的关注度显著升温。与以往更偏单一能力的AI相比，大模型能够覆盖更广的任务；而Agent能力的演进又像是给其“加装四肢”，于是关于“AI将取代人力”的声音不断高涨。在银行领域，这类讨论同样备受瞩目。

不过，任何新技术往往都具备“双刃剑”特性。将来一方面，AI确实可能压缩部分岗位需求；另一方面，AI也可能帮助人们把工作做得更高效、更高质。围绕这两层影响，银行业已经开始做出相应布局与行动。

AI“双刃剑”的第一面：可能替换部分岗位，银行也在评估裁员与裁岗

据《银行科技研究社》所述，在AI大模型浪潮推动下，境外银行的裁员、裁岗等情况已被多家媒体报道。

据2026年3月初的消息，作为全球系统重要性银行之一的日本瑞穗金融集团（Mizuho FG）计划在未来10年内，通过引入与加大对AI的投入来提升效率，把现有约1.5万个事务岗位最多减少5000个。与此同时，该行还表示，将把负责统筹事务岗位的“事务集团”调整为“流程设计集团”，以更好凝聚“借助AI重塑业务流程”的共识。

不过，这5000个岗位的减少并非完全依靠“硬裁”，而是通过自然离职、控制招聘规模等方式来调减人数。与美国同行常见的直接裁撤不同，日本金融机构的表述是：不会直接裁掉那些被AI接管的员工，而是把人调配到银行网点，从事面向个人客户的销售或其他岗位，并提供技能再培训支持。

展望未来，随着AI深入落地，瑞穗还将继续推进人员再配置以及组织架构的优化调整。

同样在3月中旬，媒体还披露，汇丰控股当时正在评估未来数年内出现大规模裁员的可能性。其首席执行官认为，应押注AI技术来压缩中后台规模。据悉，潜在裁员涉及约2万个职位，占汇丰全球21万名员工总数的约10%。其中，预计受影响更大的将是全球服务中心中非客户接触类岗位。

此外，境外也不乏其他银行正在裁员或酝酿裁员方案，而其中至少有一部分原因与AI应用有关。

实际上，早在2024年6月，花旗集团就曾指出，银行业因AI而被替代的岗位，可能比其他任何行业都更为集中。彼时花旗的一份报告显示，银行业整体约有54%的岗位具备较高的自动化潜力。

当然，如果只看“省人”而盲目裁撤，风险也会随之出现。此前就有银行在推进AI应用后出现“反向案例”。

2025年，澳大利亚联邦银行裁掉45名客服人员，将基础查询改由AI语音机器人负责，仅保留少量人类员工处理较为复杂的事项。但结果是，机器人对大多数查询的处理效果不理想，来电量不降反增，业务一度陷入混乱。最终该行公开道歉，并重新雇回所有被裁的员工。银行也承认，初步评估时对真实业务需求考虑不够充分。

换个角度来看，AI大规模导入不必然意味着银行员工会面临“工作不保”。相反，在很多场景下，AI也可能帮助个人提升效率与服务质量。据《银行科技研究社》了解，国内已有多家银行提出为员工打造AI助手的计划。未来，给每一位银行员工配备一个或多个AI助手，或许会逐步成为常态。

AI“双刃剑”的第二面：AI助手加持，银行员工有望提高工作质效

目前已有多家全国性银行透露，已经在推进或计划为员工建设AI助手能力。

兴业银行董事长吕家进在2025年度业绩说明会上表示，在AI时代，“硅基生命”将承担大量原本由“碳基生命”完成的工作。只要把企金、零售、同业等方面的知识喂给它，它就能“一人分饰多角”，从而给客户经理提供强有力的支撑，不再需要按企金客户经理、零售客户经理、同业客户经理等进行过度区分。

目前，兴业银行已在多个场景上线200多个智能体，托管业务、国际单证、数字运营、编码测试等领域的智能化应用初见成效。下一步，该行还将升级算力、数据与模型3大智能底座，让每名员工都能拥有一支金融智能体军团进行赋能，推动科技能力从“后台支撑”走向“前台经营”。

招商银行则提出“AI First”战略。该行在对2026年的展望中表示，将加快建设智能银行，持续拓展AI应用的宽度与深度，并加大智能体的探索力度；同时提升数据治理与知识管理能力，加快打造AI型组织，构建数智化能力管理体系，推动“人+数智化”进一步融合发展。

作为“零售之王”的招行，在零售领域的数智化转型上更为积极。该行在2025年半年报中就提到，零售业务是最适合开展AI探索与落地的场景之一。招行的AI建设与应用主要围绕AI小招和小助，目前仍处在人机协作阶段；未来将重建工作流程，为每位员工配备AI助手，以提升效率与服务质量，并通过改造组织架构，让AI智能体以“数字同事”的身份加入，形成更紧密的人机协同团队。

建设银行也同样重视个人金融业务通过AI助手获得赋能。该行加速打造零售AI工具“帮得助理”，推进数智化转型，为个人客户经理提供“数字分身”，把人工智能技术纳入客户经理的工作流程。围绕需求洞察、资产配置等关键业务场景，打造多个垂域智能体：通过数据驱动与智能分析，帮助客户经理识别客户的潜在需求；凭借专业化产品分析能力，协助客户经理提供更具差异化的金融服务；依托工作流程大模型自动化处理，缩短客户经理在业务办理上的时间滞后。随着“帮得助理”广泛应用，提升个人客户经理队伍数智化服务水平，从而推动对客服务效能与质量的提升。

中行方面，则在建设BOC AI大模型能力平台，部署DeepSeek、Qwen3等一系列大模型，已构建智能化助手400余个。智能研发助手的用户规模接近万人，月活用户超过6900人，代码采纳率也超过30%。

据中行副行长蔡钊在2025年度业绩发布会上的介绍，该行重点在营销、运营、客服等领域推进AI应用的普及。智能营销助手已覆盖各级客户经理，智能问答助手覆盖全部网点，远程客服助手覆盖90%的应用场景。

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