随着AI技术在金融领域的广泛应用,银行业正迎来一场前所未有的变革，大模型技术的崛起，成为推动金融业数智化转型的核心引擎，各大银行纷纷启动AI应用规划，对科技人才的需求也呈现出爆炸式增长。
据《财经》杂志报道，42家A股上市银行中，约九成银行披露了其AI技术应用及落地成效，国有大行和股份行纷纷宣布，上半年新增AI应用场景数量大幅增长，以工商银行为例，该行上半年新增AI财富助理、投研智能助手等100余个应用场景，招商银行、中信银行等股份行也纷纷宣布，AI赋能业务场景数量超1600个。
在AI大模型的应用过程中,银行科技人才成为关键，银行需要大量具备AI、大数据、金融等专业背景的人才，来支撑AI技术在金融领域的应用，数据科学家、算法工程师、AI训练师等新兴岗位应运而生，传统的后台操作员岗位逐渐减少。
据年报数据显示,截至2024年末，六家国有大行科技领域员工数量合计已突破10万人，商业银行招聘岗位需求中，出现了大量金融科技相关岗位，技术要求也从“了解机器学习基础”升级为需熟练相关技能、适配AI实战场景。
银行对AI人才的渴求,主要体现在以下几个方面：
数据治理：AI应用需要高质量的数据作为支撑，银行需要大量数据科学家负责数据整理、清洗和分析，为AI应用提供数据基础。
算法研发：AI应用需要不断优化算法，银行需要算法工程师负责算法研发和优化，提高AI应用的准确性和效率。
模型训练：AI应用需要大量数据进行训练，银行需要AI训练师负责模型的训练和调优，确保模型在金融领域的应用效果。
技术支持：银行需要IT人员负责AI平台的搭建和维护，确保AI应用的稳定运行。
面对AI人才需求的飙升,银行也在积极采取措施：
加强人才培养：银行通过内部培训、外部招聘等方式，提升员工的技术水平和专业能力。
联合高校合作：银行与高校合作，培养具有AI、金融背景的专业人才。
引进外部人才：银行通过引进外部AI人才，弥补自身人才短缺的问题。
AI银行的到来,为银行业带来了巨大的发展机遇，同时也对银行科技人才的需求提出了更高要求，银行需要不断加强人才培养，提升科技人才队伍的整体实力，以应对AI技术带来的挑战和机遇。
