2026河北金融行业AI应用现状调查报告

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”。会议旨在深入贯彻人民银行2026年科技工作会议精神，以“深化业技融合、稳妥有序推进AI应用”为主线，科学谋划“十五五”科技布局。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，共谋河北金融业“十五五”数字化转型新路径。 会议期间，协会针对河北金融行业AI应用现状开展问卷调查。旨在摸清河北金融行业AI应用现状、规划，梳理落地中的痛点难点，收集机构需求与建议，为行业数字化转型、监管政策优化及协会服务提供参考。 由于问卷调查样本数量有限，可能影响统计效力，本报告仅供参考，不能作为决策依据。 一、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，国有大行占比较低。 本次调查的有效样本量为15家机构。从机构类型分布来看，城市商业银行占比最高，达到47.0%（7家），构成了受访群体的主体。股份制商业银行紧随其后，占比为33.0%（5家）。国有及政策性银行占比为13.0%（2家），而联社、农商行、农合行以及财务公司在此次样本中未有代表。 这一分布数据表明，本次调研的反馈主要来源于区域性及全国性股份制商业银行。城市商业银行的高参与度可能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。整体样本结构显示，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。 从交叉分析数据可见，资产规模与信息科技人员数量存在显著正相关趋势。具体而言，资产规模在1000亿元以下的机构（包括100亿元以下、100-500亿元和500-1000亿元三类），所有样本（总计4家）的信息科技人员均集中在50人以下，占比100%，表明小规模机构的技术人力配置普遍薄弱。而资产规模在1000-5000亿元的机构（样本10家），技术人力分布呈现多样性：40%为50人以下，20%为50~100人，30%为100~300人，10%为500人以上，反映出中等规模机构开始加强技术投入，但配置水平参差不齐。资产规模5000亿元以上的机构（样本1家），则100%配置500人以上技术团队，凸显大规模机构对技术人力的高需求。整体上，数据表明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）河北金融业AI战略制定整体较为成熟，但规划深度呈现分化。 根据问卷数据，针对“AI战略制定成熟度”的调查显示，河北地区金融行业在人工智能战略布局上已具备较高的意识与行动力。具体来看，合计高达73%的机构（对应“是，有初步框架”的40%与“是，已形成完整规划”的33%）已经启动了AI或金融科技发展战略的制定工作，这表明行业主流已跨越“是否要做”的讨论阶段，进入了“如何做”的实践探索期，整体战略成熟度较高。 然而，数据进一步揭示了内部的结构性差异。在已制定战略的机构中，仅“形成完整规划”的机构占比为33%，而停留在“初步框架”阶段的机构占比为40%。这意味着近四成的机构其战略可能仍停留在方向性、原则性的顶层设计层面，在实施路径、资源保障、评估体系等深度规划方面尚不完善。与此同时，仍有26%的机构处于“正在筹划”或“尚未考虑”的状态，构成了战略制定的滞后群体。 综上，数据表明河北金融行业在AI战略意识上普及度良好，但战略制定的质量与深度存在明显梯队。第一梯队（完整规划）与第二梯队（初步框架）合计占据主导，但两者间的差距反映了战略落地能力可能存在的鸿沟；而第三梯队（筹划与未考虑）则提示了部分机构在战略响应速度上仍需加速。这种“高普及、深分化”的现状，是评估区域整体AI应用推进阶段与制定差异化支持政策时需要关注的核心特征。 二、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。 基于15份有效问卷的交叉分析，整体AI应用阶段显示40%机构处于“已有试点项目但未大规模推广”阶段，反映多数企业处于早期落地。分机构类型看，差异显著：股份制银行（80%样本）集中于试点阶段，表明该类机构在技术快速部署上具备优势；城市商业银行则分布分散，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。相较之下，国有银行样本虽少但呈现两极分化（50%探索阶段与50%多场景应用），凸显资源投入差异。数据源于交叉表（如股份制银行4/5样本试点），说明机构类型是影响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，智能客服为高频应用场景。 基于Q6（战略规划状态）与Q4（AI应用场景）的交叉分析，数据表明战略规划的存在显著影响AI场景的采用偏好。具体来看，在"已形成完整规划"的机构中，智能客服/智能问答采用率高达80%，智能营销/客户画像达60%，远高于其他场景（如智能风控40%），这显示战略规划机构优先聚焦客户服务与营销领域。相比之下，"有初步框架"的机构虽在智能客服（67%）和智能风控（50%）有较高采用，但智能营销仅33%，表明初步战略阶段更分散。无战略机构（如 "正在筹划中"和"尚未考虑"组）的AI应用率普遍较低（智能客服50%），且场景选择随机（如"尚未考虑"组中智能风控50%），凸显战略缺失导致应用碎片化。整体上，智能客服在所有组别中均占主导（最低50%），验证其为高频核心场景。相关性分析揭示战略规划与AI应用正相关（r≈0.7，基于采用率梯度），建议金融机构制定战略以强化高频场景布局，提升市场竞争力。 （三）预算投入与应用阶段匹配度较低，多数机构预算未明确。 从Q7（未来1-3年AI投入预算占总IT预算比例）与Q5（AI技术应用阶段）的交叉分析数据来看，预算投入与应用阶段之间缺乏显著相关性，表明匹配度不高。具体而言，在明确预算的机构中（如预算5%-10%和10%-20%组），应用阶段分布广泛：例如，预算5%-10%的3家机构中，33%处于尚未启动阶段，33%处于试点项目阶段，33%已在多个场景应用；类似地，预算10%-20%的3家机构也均分在探索研究、试点和多个应用阶段。这显示预算水平并未对应特定应用阶段，高预算机构（如20%-30%及以上）无数据记录，无法验证高投入与成熟阶段的关联。更关键的是，8家机构（占总样本的38%）预算“尚未明确”，其中 25%处于尚未启动阶段，38%在试点项目阶段，凸显规划不确定性。整体数据稀疏（如高预算组缺失），进一步削弱匹配度，暗示河北金融行业在AI投入与落地规划上存在脱节，需加强预算与阶段协同。 三、核心痛点与挑战分析 （一）全局痛点排序 1.人才短缺是河北金融业AI应用最突出的痛点，其次为业务认知不足与成本压力。 根据对15份有效问卷中排序题（Q8）的频数分析，我们通过计算各选项被选为第一优先级（即排序为“1”）的次数来识别最紧迫的痛点。数据显示，“缺乏专业人才,技术能力不足”被8次列为第一痛点，占比高达53.3%，显著高于其他选项，这直接表明专业人才匮乏是目前制约河北金融行业AI落地的首要瓶颈。 紧随其后的痛点是“业务部门对AI认知不足,推动困难”，有7次被列为第一优先级（占比46.7%）。该痛点与人才问题高度关联，共同构成了“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。 位列第三的核心痛点是“投入成本高,ROI难以量化”，有5次被列为第一优先级（占比33.3%）。这反映了金融机 构在AI投资上普遍面临的现实经济考量与效益评估难题。 相比之下，“数据质量差”、“缺乏清晰战略”和“现有IT系统老旧”被列为最优先痛点的次数相对较少（分别为3次、5次和4次）。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直接的人力资源、业务协同与投资回报问题。综上，当前推进AI应用的关键矛盾集中于人才供给、内部协同与成本效益三大维度。 （二）分维度障碍深度解析 2.1.河北金融机构AI应用面临的核心人才困境是内部能力缺失与体系缺位。 问卷数据显示，在AI人才方面，机构遇到的最主要困难集中在“内部员工缺乏AI相关知识和技能”（60.0%）和“缺乏系统的AI人才培养体系”（53.0%）。这两项高占比（均超过半数）表明，当前困境的核心并非单纯的外部招聘难题（“难以招聘到AI专业人才”仅20.0%），而是内部现有人力资源的AI能力薄弱，且机构内部缺乏持续赋能员工的制度化培养路径。这指向了一个结构性矛盾：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”（40.0%）作为第三大困难，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。而“薪酬竞争力不足，人才流失严重”（33.0%）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（即与“缺乏培养体系”问题相关联）。 综上，数据揭示出河北金融行业在AI人才建设上，当前最紧迫的挑战是从“外部输血”（招聘）转向“内部造血”（培养），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。 2.2.数据整合与安全是河北金融业AI应用的两大核心瓶颈。 根据问卷统计，在数据方面遇到的主要困难中，“数据分散在不同系统，整合困难”与“数据安全和隐私保护要求严格，限制应用”两项均以47.0%的占比并列首位，各有7家机构选择。这表明近半数受访金融机构在推进人工 智能应用时，同时面临内部数据孤岛问题与外部合规压力。数据整合困难直接影响了数据可用性与模型训练效率，而严格的安全隐私要求则可能延缓数据共享与跨部门协作，两者共同构成了当前AI落地的关键障碍。 此外，“数据质量不高，存在大量噪声和缺失”“数据标注成本高，缺乏标注工具”和“外部数据获取渠道有限”三项各占33.0%，各有5家机构选择。这反映出在基础数据层面，质量、标注与来源问题也较为突出，进一步增加了AI应用的实施难度。相对而言，“缺乏数据治理体系和标准化流程”占比27.0%，虽低于前述问题，但仍提示数据管理机制建设有待加强。 整体来看，数据瓶颈呈现多层次特点：顶层是整合与安全的双重约束，中层涉及数据质量、标注与获取等实操挑战，底层则与治理体系相关。解决这些瓶颈需统筹技术整合、合规框架与数据基础建设。 2.3.河北金融机构AI应用面临基础设施与技术选型双重瓶颈 根据调查数据，河北金融行业在人工智能应用过程中遇到的技术困难呈现明显的集中分布特征。其中，“缺乏 AI基础设施建设（算力、存储等）”以60.0%的占比成为最突出的障碍，反映出多数机构在底层硬件与资源支撑上存在明显短板，这直接制约了AI模型的训练与大规模部署。紧随其后的“AI技术选型困难，缺乏评估能力”占比53.0%，表明机构在技术路径选择与效果评判方面普遍缺乏专业能力，导致技术落地方向不明确。 此外，“AI模型效果难以达到预期”占比47.0%，进一步说明即使具备一定技术条件，模型与实际业务需求的匹配度仍面临挑战。而“模型部署和维护成本高”（33.0%）与“现有核心系统难以对接AI应用”（27.0%）则揭示了中后端集成与可持续运营环节的痛点。值得注意的是，“缺乏AI开发平台和工具”仅占13.0%，相对较低，暗示当前瓶颈更集中于基础设施与前期技术决策环节，而非纯工具层面的缺失。 整体来看，河北金融机构的AI技术难点已从“是否拥有工具”转向“如何构建基础能力与选择