2026河北金融行业AI应用现状调查报告

- 1 -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- 2 -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。贵机构信息科技人员 X 贵机构在河北省辖内资产规模100 亿以下100-500 亿500-1000 亿1000-5000 亿5000 亿以上50 人以下100%100%100%40%0%50~100 人0%0%0%20%0%100~300 人0%0%0%30%0%300~500 人0%0%0%0%0%- 3 -500 人以上0%0%0%10%100%（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。- 4 -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。- 5 -第二部分 AI 应用现状与规划贵机构目前 AI 技术的应用阶段 X 第一部分 机构基本情况贵机构类型国有及政策性银行股份制商业银行城市商业银行联社、农商行、农合行财务公司其他（请注明）____尚未启动，仅有初步了解0%0%43%0%0%0%处于探索研究阶段，尚未落地50%20%14%0%0%0%已有试点项目，但未大规模推广0%80%14%0%0%100%已在多个业务场景应用50%0%29%0%0%0%已形成成熟的 AI 应用体系0%0%0%0%0%0%（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- 6 -"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。贵机构目前已应用或计划应用的 AI 场景有哪些? X 贵机构是否已制定明确的 AI 或金融科技