从近期各大行项目招标信息看我国银行业AI大模型时代客户体验的4个趋势

请点击凡景体验咨询，或关注fanjingux

点击“在看”或者“星标”，加入收藏，随时阅读

进入2026年以来，我国银行业AI应用发生了一些值得关注的微妙变化。我们****银行的招标公告、年报披露和公开技术**信息，发现一个明显的转向：银行对AI项目的立项投资逻辑，正在从"省钱"向"创造体验价值"迁移。

一、智能客服正在超越"问答工具"的定位

****银行AI投入最大的一块，这个没什么意外。但如果仔细对比2023年前后的招标需求文档，会发现一个有意思的演变。

两三年前，银行对智能客服的要求大致停留在"能回答常见问题"。招标文档里的关键词是"知识库建设"、"FAQ管理"、"意图识别准确率"。****银行买的是一个升级版的自动问答系统。客户问"我的余额多少"，系统能查到；问"理财产品怎么买"，系统能返回标准答案链接。但一旦问题稍微复杂一些，**"我去年买的那个一年期的理财到期了没有，收益大概有多少"，系统基本就哑火了。

到了2026年，情况开始不一样。从这一轮的招投标需求来看，银行对智能客服的期待已经跳出了"问答工具"的框架，转向了三个更进阶的维度。

一个是交互方式的升级。部分银行在2026年的智能客服系统征集中，明确提出需要支持文字、语音、图片甚至视频的多模态交互能力。这不是锦上添花。当一个客户上传一张理财产品说明书截图来询问条款细节的时候，系统需要能够识别图片内容并给出准确回答，而不是让客户手动把条款编号打出来再查。多模态能力的背后是更深层的变化，银行正在尝试让AI客服的交互方式趋近于真人服务员的自然对话，而不是机器式的指令交互。

另一个值得注意的变化是业务办理能力的下沉。传统的智能客服基本只做信息查询，真正的业务还得转人工或者引导客户去操作界面。但2026年的招标需求中，****银行希望AI客服能够直接参与业务办理流程。**客户咨询理财产品时，系统不只是推荐产品列表，而是能够进一步了解客户的风险偏好和资金规模，直接完成风险测评，甚至辅助完成购买流程。这意味着智能客服正在从一个"信息中转站"变成一个"服务执行者"。

还有一个容易被忽视的变化是全渠道体验的一致性。****银行、微信银行、网上银行、电话银行各有各的客服系统，客户在不同渠道之间切换时经常需要重复描述问题。2026年的招标需求中，多渠道统一管理成为一个高频关键词。银行希望客户在任何一个渠道跟AI客服的对话，都能在其他渠道无缝延续，为客户提供一致的体验。

这意味着什么

这三个维度的变化看似是技术升级，实际上指向一个更深层的转变。银行开始把智能客服当成客户体验全旅程的一个节点来设计，而不是一个独立的技术系统。这和前几年"买一套系统装上去就完事了"的思维有本质区别。

当智能客服从问答工具变成全旅程服务入口，它需要打通的不只是技术接口，还有数据流和业务流。一个能直接办理业务的AI客服，背后需要连接风控系统、产品系统、账户系统、合规系统。这比搭建一个FAQ问答库复杂了不止一个数量级。所以银行在智能客服上的投入周期明显拉长了，动辄两三年的服务合同取代了过去一年一采的模式。

二、智能体从概念验证走向工程化部署

"智能体"大概是2025年到2026年银行AI圈里最热的词。但如果光是概念热，还不足以说明问题。真正值得关注的信号是，2026年的招投标信息中，智能体已经从技术讨论进入了工程采购阶段。

这里面有几个值得注意的具体案例。

渤海银行2026年1月发布了"智能体工程平台采购项目"的竞争性采购公告。注意这个项目的关键词是"工程平台"而不是"智能体应用"。银行买的不是一个具体的智能体，而是构建和运行智能体的基础设施。****银行已经不满足于做几个试点demo了，而是在搭建能够批量开发、管理和运维智能体的企业级平台。

恒丰银行2026年5月发布智能客服功能优化项目的POC测试供应商征集预告。POC测试成为标配这件事本身就说明了问题。****银行上AI项目，很多是"先干了再说"，踩了坑再调。现在则要先验证再投入，说明银行对AI项目的评估变得理性了，也更关注供应商的实际交付能力。

中信银行2025年启动了"财富管理大模型建设及应用实施服务"的采购，2026年继续实施。这个项目的方向很有代表性。财富管理天然是高价值、强个性化的服务场景，客户的资产配置需求千差万别，对AI的理解能力和推荐精度提出了很**求。中信银行把大模型能力部署在财富管理这个具体场景里，而不是泛泛地建设一个通用AI平台，这个路径选择本身就反映了"场景驱动"的思维。

这意味着什么

从这些****银行对智能体落地的几个共性需求。

第一，银行需要的不是零散的智能体，而是能够协同工作的智能体集群。一个客服智能体在处理客户咨询时，可能需要调用风控智能体的评估结果、营销智能体的产品推荐、运营智能体的流程编排。这种协同需要底层的工程平台来支撑。

第二，银行对智能体的可靠性要求远高于一般的AI应用。金融服务的容错率极低，一个智能体把理财产品风险等级说错了，后果可能很严重。****银行在采购时特别强调POC测试、信创适配、私有化部署这些关键词，本质上都是在控制风险。

第三，智能体的场景选择逻辑很清晰。银行不会在所有业务线同时铺开，而是优先在高价值、高频次、数据基础好的场景切入。零售客服、财富管理、智能营销、风险管控是目前最常见的四个切入点。

从更深层次看，智能体工程化部署的兴起，****银行AI建设正在进入一个新阶段。技术选型不再是核心议题，如何让AI真正嵌入业务流程、产生可衡量的客户体验价值，才是银行当下最关心的事。

三、城商行找到了自己的AI节奏

在银行AI的讨论中，****银行往往占据最多的关注。它们资金雄厚、技术积累深厚、人才储备充足，上大项目的能力确实更强。但2026年的招投标信息揭示了一个容易被忽视的趋势，城商行虽然起步晚、体量小，却走出了一条很务实的路径。

这里面的核心逻辑是"咨询先行，落地跟进"。

**银行的案例比较有代表性。该行近年来启动了客户体验管理平台建设的咨询项目，引入外部专业机构来做顶层设计。对于****商行来说，直接上AI技术系统风险很高。先想清楚要做什么、怎么做、分几步做、投入多少，再动手，是更理性的选择。城商行选择咨询**方时，****银行业的经验积累和案例储备，而不是技术先进性。

**银行走的是另一条路。该行2026年公开招募大模型应用研发岗位，职责涉及对话机器人、坐席助手等客服场景。****银行正在尝试自建AI能力，而不是完全依赖外部供应商。当然，自建AI****商行的技术团队和预算都提出了更**求，目****商行应该不多。****银行的尝试至少说明，****商行已经不满足于仅仅做AI技术的使用者了。

浙商银行在2026年3月发布了一份不太起眼的采购公告——**分行2026至2027年度零售客户体验保障采购。这个项目名称不像"大模型""智能体"那样前沿，但指向的恰恰是客户体验建设中最基础也最容易被忽略的环节。所谓体验保障，就是网点服务质量够不够标准、客户投诉处理流程是否顺畅、客户反馈能不能形成闭环。这些工作不涉及什么前沿技术，却直接关系到每一位客户的真实感受。浙商银行愿意在这个方向上投入，说明其对客户体验的理解不止于技术应用层面，而是延伸到了服务品质管理的底层。

**银行的AI算力服务****商行在AI基础设施层面的考虑。算力是大模型应用的基础，通过采购云算力服务来降低自建算力设施的成本，****商行来说是务实的选择。

综合来看，城商行的AI客户体验建设呈现出几个特点。

一个特点是“不跟风”。城商行没有追求和国有大行一样的平台化战略，****银行那样在多个场景同时布局，而是根据自身**禀赋选择最适合的切入点。有的先做咨询规划，有的先补算力基础，有的从最基础的体验保障入手。

另一个特点是“重实操”。城商行的AI项目预算通常不大，工期相对紧凑，对供应商的要求很实际，能不能落地、****银行案例、售后支不支持，这些比技术路线先进不先进重要得多。从供应商选择来看，城****银行业经验的成熟供应商**，而不是追逐最新技术。

还有一个特点值得一提，就是“抓痛点”。城商行的AI投入不是为了做出一个行业标杆项目，而是为了解决具体的业务痛点。智能客服效率低、客户投诉处理慢、营销精准度不够，****商行投入AI的直接原因。这种"问题驱动"****商行的AI项目更接地气、更容易见效。

城商行的路径选择对整个行业其实有参考价值。****银行都需要建企业级AI平台，****银行都需要布局智能体生态。根据自身规模、技术能力、业务特点选择合适的路径，可能比盲目追逐行业头部玩家的做法更有价值。

四、评估标准从"技术好不好"转向"体验好不好"

这个信号比较隐性，但如果你仔细看2026年银行AI项目招标需求的变化方向，会发现一个值得注意的趋势。

过去银行评估AI项目，看的是技术指标。模型准确率多少，响应时延多长，系统可用性多高。这些指标当然重要，但它们衡量的是AI系统本身的性能，而不是AI系统对客户体验的实际影响。2026年的招投标信息释放了一些不一样的信号。

华夏银行2024年至2026年的"移动应用兼容性及客户体验测试实施项目"直接把"客户体验"写进了项目名称。这不是一个AI项目，但它反映出一个趋势，银行开始从客户视角来评估技术系统的质量，而不仅仅看技术参数。

****分行2026年的AI智能外呼平台招标，需求描述中明确要求系统具备场景设计、话术管理、质检、数据分析等全链路能力。过去的外呼平台招标可能更关注拨打效率和接通率，现在则把质检和数据分析纳入了核心需求，说明银行开始关注外呼服务对客户体验的影响，而不只是营销转化效果。

交行2025年至2028年的人工智能专家服务框架，按照精准营销、风险管理、运营管理、平台及模型五个包件分包采购。这种按业务域而非技术域来划分采购的方式，****银行把AI能力放在业务场景的框架内来评估，而不是单纯衡量技术先进性。

对银行来说，这意味着AI项目不再只是技术部门的KPI，而应该纳入客户体验管理的整体框架来衡量。一个模型准确率很高但客户用着不爽的AI系统，和一个准确率尚可但客户接受度和满意度很高的AI系统，哪个更有价值答案正在变得清晰。

更深层次看，****银行业对AI价值的认知升级。早期的AI应用更多是"有了总比没有好"的心态，技术上能跑通就算成功。现在银行开始追问一个更根本的问题，AI到底为客户创造了什么价值这个问题没有技术层面的标准答案，它需要回到客户体验的本质来思考。

五、几个值得关注的趋势预判

智能体协同化是下一个关键节点

目前银行的AI应用大多是单点突破。智能客服管客服，智能营销管营销，智能风控管风控，各管各的。但从招投标信息的走向来看，银行正在为智能体协同做准备。当不同的智能体能够相互调用、协同工作时，客户体验会发生质变。**客户在AI客服那里咨询了一款理财产品，这个需求能自动流转到营销系统生成个性化推荐方案，同时风控系统完成合规性检查，整个过程客户只需要跟一个入口交互。

数据融合决定体验上限

AI体验的上限不取决于模型有多聪明，而取决于数据有多通透。客户画像数据分散在核心系统、CRM系统、财富管理系统等多个业务系统中，数据标准不统一、质量参差不齐、打通成本高。2026年的招投标信息中，数据治理和融合类项目的比重在上升，说明银行已经意识到这个问题。没有扎实的数据融合基础，个性化体验就是空中楼阁。

体验设计能力将成为AI供应商的核心竞争力

前面反复提到一个观点，银行AI的竞争正在从技术竞争转向体验竞争。这引申出一个对供应商格局的影响预测。未来两到三年内，纯技术型供应商可能面临越来越大的压力，而同时具备技术能力和体验设计能力的供应商会更有优势。银行需要的不再只是一个"能开发AI系统"的供应商，而是一个"****银行提升客户体验"的**伙伴。这两者的能力模型差异很大。

城商行或将催生AI体验服务的细分市场

城商行的AI投入虽然单体规模小，但数量多、需求分散，且普遍缺乏自建AI能力的条件。这实际上构成了一个潜在的细分市场机会。如果有****商行开发标准化、模块化的AI客户体验解决方案，****商行的投入门槛和实施风险，可能会在这个细分市场找到差异化增长空间。

我国银行AI客户体验建设正在经历一次系统性的升级，从工具化思维转向体验化思维，从单点突破转向体系构建，从技术驱动转向价值驱动。这个过程不会很快，但方向是确定的。（完）

相关文章推荐：