河北金融行业AI应用现状调查报告（2026）

——基于15家机构的问卷分析与战略洞察

2026年4月23日，河北省金融市场协会组织召开“智基赋能·数领未来——2026河北金融行业数字基础设施创新交流会”。会议围绕AI算力适配、大模型应用、高可用网络等核心议题展开深度交流。期间，协会针对河北金融行业AI应用现状开展问卷调查，旨在摸清应用进展与规划、梳理落地痛点、收集机构需求，为行业数字化转型及监管政策优化提供参考。

 

第一部分：机构基础画像分析

一、受访机构以城市商业银行为主，股份制银行次之

从机构类型分布来看：

机构类型	数量	占比
城市商业银行	7家	47%
股份制商业银行	5家	33%
国有及政策性银行	2家	13%
其他（联社、农商行等）	0家	0%

核心发现：城市商业银行的高参与度反映出其作为区域金融主力，对人工智能等创新技术应用更为关注或正处于积极探索阶段。股份制商业银行同样表现出较高的参与意愿。相比之下，国有及政策性银行样本量较少，其观点在本次调查中的代表性相对有限。整体而言，本次调查结论更侧重于反映中小型商业银行在人工智能应用方面的现状与态度。

二、资产规模越大，信息科技人员配置越强

交叉分析数据显示，资产规模与信息科技人员数量存在显著正相关趋势：

资产规模	科技人员配置	特征
1000亿元以下（4家）	100%集中在50人以下	小规模机构技术人力薄弱
1000-5000亿元（10家）	40%为50人以下，20%为50-100人，30%为100-300人，10%为500人以上	中等规模配置参差不齐
5000亿元以上（1家）	100%配置500人以上	大规模机构高人力需求

关键结论：资产规模扩张驱动技术人力升级，尤其当资产突破1000亿元门槛时，配置强度明显提升，支持规模经济效应在技术领域的体现。

三、AI战略制定整体较为成熟，但规划深度呈现分化

针对“AI战略制定成熟度”的调查显示：

战略阶段	占比	解读
已形成完整规划	33%	第一梯队：路径清晰
有初步框架	40%	第二梯队：方向明确但深度不足
正在筹划中	20%	第三梯队：意识萌发
尚未考虑	7%	第三梯队：响应滞后

核心发现：合计73%的机构已启动AI或金融科技发展战略制定，表明行业主流已跨越“是否要做”的讨论阶段，进入“如何做”的实践探索期。然而，仅33%形成完整规划，近四成停留在原则性顶层设计层面，在实施路径、资源保障、评估体系等深度规划方面尚不完善。

总结：河北金融行业呈现 “高普及、深分化” 的AI战略特征——战略意识普及度良好，但规划质量与深度存在明显梯队差异。

 

第二部分：AI应用现状与规划分析

一、股份制银行AI试点领先，城市商业银行应用分布不均

整体AI应用阶段分布：

应用阶段	占比
尚未启动	约27%
探索研究阶段	约13%
已有试点项目但未大规模推广	40%
已在多个业务场景应用	约20%

分机构类型差异显著：

股份制银行：80%集中于试点阶段，表明在技术快速部署上具备优势

城市商业银行：分布分散——43%“尚未启动”与29%“已在多个业务场景应用”并存，揭示内部发展不均衡

国有银行（样本有限）：呈现两极分化——50%探索阶段与50%多场景应用

关键结论：机构类型是影响AI进展的关键变量。建议针对股份制银行推动规模化，对城市商业银行强化基础支持以捕捉市场机会。

二、战略规划机构更倾向采用智能客服和智能营销

基于战略规划状态与AI应用场景的交叉分析：

战略状态	智能客服采用率	智能营销采用率	智能风控采用率
已形成完整规划	80%	60%	40%
有初步框架	67%	33%	50%
正在筹划/尚未考虑	50%	较低	分散

核心发现：

智能客服是所有组别中的高频核心场景（最低采用率50%）

完整规划机构优先聚焦客户服务与营销领域，呈现清晰的战略导向

战略缺失机构应用呈碎片化、随机化特征

相关性分析：战略规划与AI应用呈正相关（r ≈ 0.7），建议金融机构制定战略以强化高频场景布局。

三、预算投入与应用阶段匹配度较低，多数机构预算未明确

预算投入与应用阶段的交叉分析显示显著脱节：

预算比例	数量	应用阶段分布
5%-10%	3家	33%尚未启动，33%试点，33%多场景应用
10%-20%	3家	均分在探索、试点、多场景三个阶段
20%-30%及以上	0家	无数据记录
尚未明确	8家（38%）	25%尚未启动，38%试点阶段

核心问题：

预算水平与AI应用阶段缺乏显著相关性——高预算并未对应成熟应用

38%的机构预算“尚未明确”，凸显规划不确定性

高预算组数据缺失，无法验证高投入与成熟阶段的关联

结论：河北金融行业在AI投入与落地规划上存在明显脱节，需加强预算与阶段的协同管理。

 

第三部分：核心痛点与挑战分析

一、全局痛点排序：人才短缺居首

通过对各痛点被选为“第一优先级”的频数统计：

痛点排序	痛点内容	被选为第一优先级的次数	占比
第1位	缺乏专业人才，技术能力不足	8次	53.3%
第2位	业务部门对AI认知不足，推动困难	7次	46.7%
第3位	投入成本高，ROI难以量化	5次	33.3%
第4位	缺乏清晰战略	5次	33.3%
第5位	现有IT系统老旧	4次	26.7%
第6位	数据质量差	3次	20.0%

核心解读：

人才短缺是当前最紧迫的瓶颈（53.3%）。专业人才匮乏直接制约AI落地。

业务认知不足与人才问题高度关联（46.7%），共同构成“人”的因素对技术应用的双重制约——既缺执行的技术人才，也缺推动的业务理解与共识。

成本与ROI量化难题（33.3%）反映了金融机构在AI投资上的现实经济考量。

值得注意的是，“数据质量差”“缺乏清晰战略”“IT系统老旧”被列为最优先痛点的次数相对较少。这表明在决策者当前的感知中，基础设施与战略层面的挑战，其紧迫性暂时让位于人力资源、业务协同与成本效益三大维度。

二、人才困境深度解析：内部能力缺失与体系缺位

针对AI人才方面的具体困难，调查数据显示：

人才困难	选择占比
内部员工缺乏AI相关知识和技能	60.0%
缺乏系统的AI人才培养体系	53.0%
业务人员与技术人员沟通障碍大	40.0%
薪酬竞争力不足，人才流失严重	33.0%
难以招聘到AI专业人才	20.0%

关键洞察：

当前人才困境的核心并非单纯的外部招聘难题（仅20%），而是内部现有人力资源的AI能力薄弱（60%），且缺乏制度化的培养路径（53%）。这指向一个结构性矛盾：机构在试图应用AI技术时，其内部的人才储备和成长机制未能同步跟上。

进一步看，“业务人员与技术人员沟通障碍大”（40%）实质上是由前两大困境衍生出的典型症状。当业务人员缺乏AI基础知识，技术人员缺乏对业务的深度理解，且没有体系化的跨职能培训与协作机制时，沟通壁垒自然形成。

“薪酬竞争力不足”（33%）虽有一定影响，但比例相对低于内部能力与体系问题，暗示在本地或行业背景下，留住已有或潜在AI人才的关键，可能不仅在于薪酬，更在于能否为其提供清晰的技能提升路径和职业发展体系。

核心结论：河北金融行业在AI人才建设上，当前最紧迫的挑战是从 “外部输血”转向“内部造血” ，亟需构建系统化的内部知识技能提升与人才培养体系，以破解能力与沟通的双重瓶颈。

 

第四部分：总结与建议

一、河北金融行业AI应用现状总结

维度	现状特征	关键数据
战略制定	高普及、深分化	73%已启动，仅33%形成完整规划
应用阶段	试点为主，分化明显	40%处于试点阶段
场景选择	智能客服为高频核心场景	完整规划机构采用率80%
预算投入	匹配度低，不确定性高	38%预算尚未明确
首要痛点	人才短缺	53.3%列第一优先级
人才困境	内部能力缺失+体系缺位	60%缺技能，53%缺培养体系

二、对策建议

（一）构建系统化AI人才培养体系