安永《AI银行白皮书》指出，AI技术在银行业的规模化落地已具备战略紧迫性。若银行仅停留在数字化工具应用阶段，不仅会错失嵌入实体经济价值链的契机，还将受困于传统运营的成本与效率瓶颈，难以适配客户即时化、个性化、场景化需求。
行业数据为上述趋势提供了佐证。《智能超参数》数据显示，2025年全年，金融业的AI大模型项目数量较2024年增长了341%，其中银行业占比达50%，位居金融业首位。这表明，面对低息差、低利率、低收益等压力，借助AI技术实现降本增效，已成为银行业的普遍选择。
目前，银行业正加快AI生态布局，行业竞争已转向智能层面，转型快慢将直接影响其市场竞争力。为进一步了解银行业应用AI技术的最新进展，本文围绕“AI”“人工智能”“智能”“大模型”“智能体”“数字人”等关键词，梳理了2026年1月银行AI项目的中标信息，并从银行类型、AI项目类型、中标厂商类型三个维度展开分析，以呈现该月银行业AI技术的落地情况。
需特别说明的是，所有内容均依据公开的中标公告整理而成，对信息的完整性与准确性不作保证，相关内容仅供参考。
城商行超半数参与，不同规模布局有所不同
1月期间，银行AI领域的中标公告累计34个，按银行性质划分并剔除主体重复（同一银行的分行归入对应总行）后，共有23个银行主体参与。
其中，城商行以56.52%的参与占比位居主导地位；农村金融机构紧随其后，占比达26.09%；国有行、股份行、民营银行参与占比相对偏低，分别为8.70%、4.35%及4.35%。
结合1月样本数据分析可见，城商行依旧领跑。从投入重心来看，不同规模的城商行布局有所不同：部分大中型城商行聚焦AI基础设施建设，布局大模型中台，打造自主可控的AI能力，如贵阳银行以519.82万元布局大模型智能中台能力建设；部分中小型城商行聚焦垂直场景，采用“外购+定制”模式快速落地AI应用，控制成本的同时提升运营效率，如衡水银行以162万元采购智能客服系统。
大部分农村金融机构1月推进的AI项目以补能力、轻投入为主，只有规模较大的农商行在做体系化投入，例如重庆农商行连推3个智能体项目，涵盖算力服务器、AI中台智能体应用、财富业务增长智能体等方向。
国有行与股份行前期采用全栈自研、重资产投入模式构建自主可控的AI体系，现阶段则未出现大规模、全链条的技术底座重构，1月偏向于为此前的项目进行能力补充或迭代升级。
据《智探AI应用》观察，从宏观层面来看，国有行及多数股份行正推进AI全面布局，侧重顶层设计与长期价值；少数股份行与部分城商行偏向聚焦痛点、单点突破，以差异化技术应用打造竞争优势；小型城商行和农村金融机构多采用轻量化部署、场景化深耕的路径，聚焦本地生态。
值得注意的是，银行业在AI领域的投入并非投入越多产出越高，精准匹配自身发展需求、聚焦核心场景，才是AI时代领先的关键。
麦肯锡《全球银行业年度报告2025》指出，AI重塑银行业的速度或快于数字化转型。数字革命往往使大型银行受益，而AI时代，优势将更多取决于能否快速、精准地部署新工具。最成功的未必是体量最大者，也可能是一批敏捷的中型机构和新兴力量。
业务应用类项目以38.24%占比居首，部分区域性银行加码自主算力建设
从中标公告来看，AI项目按类型主要可归为四大类，分别是基础设施类、业务应用类、平台开发类、辅助支撑类。
其中，业务应用类项目以38.24%的占比位居首位，基础设施类项目以32.35%的占比位列第二，平台开发类、辅助支撑类项目占比分别为20.59%、8.82%。
业务应用类项目，指的是以AI技术为银行前中后台提供支撑，通过智能工具实现降本增效与服务优化的项目。目前，这类项目在银行业落地的AI项目中数量最多，超越了以算力采购为主的基础设施类项目。1月，该类项目集中在零售、对公、财富管理等环节，以杭州银行零售客户洞察智能体项目为例，该项目通过AI客户洞察智能体和营销话术智能体赋能零售客户经营，以语音、文字交互形式为客户经理提供智能化服务，提升了业务交互的流畅度。
艾瑞咨询《中国金融智能体发展研究与厂商评估报告(2025)》指出，现阶段独立智能体应用开发类型的项目金额多分布在数十万或百万级以上，部分因开发复杂度高、定制要求强的项目，金额可达200万至250万元甚至更高。而杭州银行零售客户洞察智能体项目中标金额为468万元，便属于高规格定制化智能体项目。
基础设施类项目主要提供算力、硬件等基础资源，为AI项目的正常运行提供底层支撑。根据安永《AI银行白皮书》，大型银行正从采购外部模型转向构建自主可控的AI底层能力，包括建设“全栈自研金融大模型技术体系”“AI算力管理平台”等。1月，这一转型趋势或已传导区域性银行。例如，南京银行、天津银行、贵阳银行等城商行启动了AI算力服务器、大模型智能中台、GPU资源池等算力资源的采购以及建设，加快构建自主AI底层支撑能力。
平台开发类项目以搭建可复用的AI技术中台为核心，助力AI应用快速落地。像杭州银行远程银行AI能力建设项目，引入了自主可控的AI原子能力，实现对大模型、ASR、TTS、NLP、声纹识别等全栈AI能力的统一管理与高效调用，依托可复用中台落地智能客服、智能质检、智能外呼、智能体平台等高频场景AI应用。
辅助支撑类项目通过提供人力、运维、后勤等服务，为银行AI项目落地提供间接支持。1月，区域性银行成为AI外包服务核心需求主体，这类银行在AI技术储备、自研能力上与头部银行存在差距，多通过外包采购补齐全链路短板。
数势科技95万高价中标，科大讯飞包揽最高与最低标
结合艾瑞咨询《中国金融智能体发展研究与厂商评估报告(2025)》的厂商分类标准，1月的中标厂商按去重后的主体数量可划分为四大类：解决方案厂商以36.67%的占比领跑，成为1月中标市场的主力；垂类技术厂商占比30%，排名第二；金融科技服务商、通用大模型厂商占比分别为20%、13.33%。
解决方案厂商（如系统解决方案厂商、垂类场景解决方案厂商）有丰富的场景实施经验，擅长方案整合与落地，服务范围可覆盖多个行业。该类厂商1月中标的项目主要有算力硬件采购与智能化服务，例如，北京先进数通信息技术股份有限公司以519.82万元中标贵阳银行大模型智能中台一期硬件项目，该行要求采购AI算力设备及网络设备用于承载智能客服、制度检索、文件合规审查等大模型应用，先进数通依托自身数通网络产品的优势，同时可根据客户业务特点提供定制化软件解决方案，精准匹配了项目需求。
垂类技术厂商包括AI厂商、数据科技厂商、RPA厂商等，主打单一垂直技术。像徽商银行推进的AI智能问数平台项目，北京数势云创科技有限公司凭借指标平台与AI融合的落地能力，以95万元最高报价中标，击败了报价85万元的蚂蚁区块链和18万元的北京数巅。该项目明确要求驻场实施、交付客户化源代码等，说明部分银行AI项目已从成本优先，转向看重垂直场景落地与全流程交付能力。
金融科技服务商精通金融业务规则，部分正在探索RaaS（结果交付）的商业模式；通用大模型厂商虽占比最低，但从中标频次看，蚂蚁区块链、科大讯飞均中标多个项目。这类厂商可提供全栈生成式AI产品，覆盖算力、大模型、智能体平台及应用的综合解决方案。
金额方面，88.23%的银行AI项目已公布中标金额。其中，最高金额项目与最低金额项目均由科大讯飞中标：前者为杭州银行远程银行AI能力建设采购项目，金额为1266万元；后者为北京银行2025年服务台智能语音平台项目，金额为4.87万元。这反映了通用大模型厂商既能承接银行千万级的综合型AI项目，也能覆盖小额标准化的场景需求，服务边界广。
此外，据《中国经营报》报道，目前金融机构在选择厂商时，呈现两类主流倾向：一类重品牌、综合实力与决策免责，偏好头部大厂；一类重性价比、服务响应与落地效果，愿意选择垂类服务商。
总结
综合来看，2026年1月《智探AI应用》统计到了银行业34个AI中标项目，共有23家银行参与。与2025年12月相比，项目最高中标金额有所回落；部分项目已从成本优先，转向看重垂直场景落地与全流程交付能力。
在银行类型方面，城商行超半数参与，不同规模布局有所不同；在AI项目方面，业务应用类项目逐渐超越了以算力采购为主的基础设施类项目；在中标厂商方面，解决方案厂商以36.67%的占比领跑；通用大模型厂商可承接银行千万级到小额的AI项目。
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