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當前，人工智能與金融業務的深度融合正進入以“智能體”為核心應用形態的新階段，智能體逐步成為金融機構提質增效、重構業務流程、優化客戶服務的重要抓手。

在智能體建設上，金融行業已形成清晰的分層格局。國有大行、頭部股份行普遍選擇自研自建核心智能體底座，自主掌控底層模型、平臺框架與核心業務能力，對外招標采購的需求較少，更多僅補充算力硬件、小眾場景配套服務。

而對于中小銀行以及證券、保險、金融租賃等各類非銀金融機構，外采成熟平臺、垂直場景智能體與配套技術服務，成為它們落地智能化轉型最務實、最高效的選擇。

招標數據作為機構采購需求最直觀、客觀的載體，記錄了不同金融主體對智能體的建設訴求、落地優先級與投入偏好，是觀察金融智能體建設的重要參考坐標。

零壹智庫梳理了2026年1月1日至6月15日期間的金融智能體公開招標數據，包括招標公告、采購意向、意見征集、交流公告等類型，篩選標準是標題或需求明確提及智能體相關建設內容。去重后，共有97條有效樣本，覆蓋銀行、證券、保險、金租、消金、理財、支付等10多類持牌金融機構，以及金科子、金融科技、大學等相關市場主體。

不同于2025年以底層平臺為主、疊加零散場景的需求結構，2026年金融智能體招標全面鋪開，智能體開發/應用平臺等底層基座、風控、客服等數十類業務場景，以及配套運營同步推進，不同業態、不同規模機構的差異化建設思路充分顯現。

 01  概況：銀行占據采購主力，平臺底座仍是核心需求

從招采單位結構來看，銀行類機構（包括農信社）有47條招標，占比達48.5%，是金融智能體市場的第一大需求主體；其次是證券和保險公司，分別有14條和12條招標，占比均在10%以上。三類機構合計招標73條，占到四分之三以上的比例。

圖1：2026年各類金融機構智能體招標統計

數據來源：企業預警通，零壹智庫整理分析

金融租賃、金科子公司、消費金融公司、資產管理公司、理財子公司等機構也均有多個招標。

從具體招標單位來看，招標需求非常分散。寧波銀行和蘇州銀行發布的金融智能體招標數量最多，但也只有6個；如果算上金融科技子公司，興業銀行的招標也是6個；其次是廣發證券和國任財險，分別是5個和3個。

圖2：2026年金融智能體招標TOP 10

數據來源：企業預警通，零壹智庫整理分析

從招標需求來看，搭建統一的智能體應用/開發平臺成為全行業共識，平臺類采購項目占比約為28.9%，仍然是現階段最主流的需求。

金融機構已經普遍意識到，智能體的規模化落地不能依賴單點的、零散的小應用，必須先搭建統一的基礎平臺與開發底座，實現大模型管理、智能體編排、工具調用、知識庫管理、效果評估等核心能力的統一，為后續多場景智能體開發筑牢底層底座。

不過，相對于2025年60%以上的占比而言，平臺類采購項目已有顯著下滑，場景化應用正在全面鋪開，其中風控與合規、營銷與客服最為集中，分別占到19.6%和11.3%的比例。

圖3：2026年金融智能體招標需求詞云圖

數據來源：企業預警通，零壹智庫整理分析

前端營銷與客戶服務是重點場景，銀行對公零售營銷智能體、券商客戶陪伴與激活智能體、保險展業智能體招標紛紛浮出水面，主要用于挖掘營銷線索、智能話術輔助、客戶分層運營、提升客戶服務體驗，直擊營銷流程繁瑣、獲客轉化難度大等痛點。

中后臺則以風控合規為核心剛需，也是智能體落地最廣泛的地方。圍繞盡調、授信、放款審核、貸后、反洗錢、數據安全、合規審查、審計監督等環節，大量專項智能體的建設需求不斷涌現。

除此之外，數據處理、文檔識別、智能運維、辦公審批、測試管理等細分場景也不斷涌現。智能體的應用邊界持續拓展，逐步滲透到金融機構日常運營的各個角落。

 02  銀行：頭部機構自研補短板，區域機構全流程外采

作為金融體系的核心主體，銀行類機構業務線完整、數據資產豐富、合規要求極高，對智能體的需求覆蓋了智能體平臺建設，到前端營銷客服、中端信貸業務、后端風控合規的全鏈條。

其中，國有大行以總行級自研自建為核心，對外公開招標采購意愿極低，僅觀察到3條招標，均為特定場景或定制項目。中國銀行上海分行針對風險管理智能化助手的部分需求，需要第三方集成商提供包括AI數據庫、智能體平臺、智能知識庫在內的工具鏈，以提升整個平臺的開發效率；建設銀行廣東分行采購AI智能體開發平臺，用于校園場景的智能體設計、開發與部署；交通銀行蘇州分行采購校園服務智能體矩陣，覆蓋學生入學、繳費、畢業等場景。

全國性股份行也有類似情況，外采需求圍繞現有平臺的能力升級、功能模塊補充與國產化適配展開，同時聚焦零售營銷、數據中心運維等自身難以快速覆蓋的細分垂直場景開展定制化采購，此外還有智能體資產管控、安全攻防等合規類專項采購需求。

例如，興業銀行采購基礎設施管理平臺服務，定制開發數據中心AI智能體，期望實現預測性維護、智能告警、智能排障、節能調優等功能，覆蓋總行三地數據中心及全部分行機房，是對內部運維體系的智能化升級；采購企業微信運營服務，專項訓練零售營銷智能體，預期實現自動化內容話術生成、客戶互動、服銷一體，補齊零售一線運營的智能化工具短板；建設智能體插件市場，用于完善自研低代碼平臺的智能體開發與編排能力。

興業銀行子公司興業數金也發布了2個智能體招標需求，分別對應公司治理和風控（授信）場景。

渤海銀行2條招標均圍繞智能體工程平臺展開，分別采購平臺基礎軟件許可、智能體應用編排與知識檢索等核心功能模塊，用于對現有自研平臺的國產化適配、能力升級與許可補充。

城商行智能體采購相對最多，達到21筆，涉及11家銀行。其中，萬億級城商行僅有寧波銀行、徽商銀行和中原銀行。

寧波銀行半年內落地9項智能體相關招標，覆蓋盡調分析、企掌銀對公服務、坐席語音商機挖掘、金融數據標注等場景；徽商銀行只是針對營銷策略智能體進行交流征集，包括智能體數據分析能力、策略創建能力、自動化投放能力等；中原銀行指定阿里云對智能研發平臺進行升級，核心是智能體能力擴展。

中小城商行適度搭建輕量化統一智能底座降低重復開發成本，同時圍繞信貸全流程、坐席運營、財務審核等高頻痛點采購垂直專屬智能體，配套數據標注、聯合共創等輕量化服務，分階段小批量推進。

例如，蘇州銀行集中釋放6項智能體采購公告，搭建企業級智能體開發平臺，配套放款審核、貸后管理、智能審批、文檔識別、信貸盡調全套風控智能體，形成閉環信貸AI工具體系。

泰隆銀行則在推進小魚快證智能體，支持業務流程自定義編排、工具能力封裝調用、多輪對話交互及主動建議，以期提升資料處理效率與用戶體驗。

農商行多聚焦零售小微營銷、信貸、數據安全等單一功能智能體。例如，常熟農商銀行聚焦小微增長主線，采購營銷多智能體協同項目，搭建覆蓋公司、零售、小微全條線營銷智能矩陣，要求持續量化客戶轉化、運營效率數據并迭代優化；

農信社方面，僅觀察到河北農信和青海農信，前者偏向體系化采購，包含GPU算力硬件、分布式推理框架、智能體開發平臺等，要求本地化適配多款開源大模型，配套知識庫、信貸盡調等標準化場景能力；后者則采購系統監管數據智能體識別系統。

表1：2026年城商行智能體招標需求

數據來源：企業預警通，零壹智庫整理

 03  券商深耕投顧營銷，保險側重中后臺試點

證券公司的需求高度聚焦于自身核心業務，以投研、投顧、合規風控、客戶營銷為核心落地場景，對智能體的專業性、精準度要求極高，更傾向于采購垂直場景的定制化解決方案。

例如，廣發證券發布了四條采購需求，包括建設公司AIGC基礎平臺，構建可治理的企業AI Agent統使；提升易淘金App智能化水平，實現多智能體的信息匯集整理、相互通信、數據傳遞協作；配套客戶激活AI智能體、互聯網營銷AI語音智能體，分別針對休眠戶激活、開戶流失挽回搭建多模態交互、真人共情對話體系。

招商證券側重對已有智能體的改造，一方面采購專業財經資訊素材賦能投資決策類智能體；另一方面通過MCP協議封裝、接口智能體改造，打通大模型與內部數據服務的調用鏈路，夯實投研智能體底層數據支撐。

中信建投證券則建設面向客戶經理、商機管理、數據分析場景的AI智能體能力，構建“i企查AI智能助手”及其他AI增強功能模塊。國盛證券、國新證券、國信證券的智能體需求均圍繞投顧展開；財信證券則是優化反洗錢系統，涉及反洗錢智能體的采購。

表2：2026年證券公司智能體招標需求

數據來源：企業預警通，零壹智庫整理

保險機構的投入相對保守，以小額試點項目為主，需求集中在核保理賠、風控盡調、內部運營、投資審計、合規管理等中后臺場景。同時，采購需求已從單純的技術工具落地，向內部組織能力與人才建設延伸，出現了多起AI智能體培訓課程、組織變革配套服務的采購。

典型案例方面，中國太保擬打造以行業專屬知識庫為底座、智能體驅動的引導式投資審計新模式；建信人壽擬打造智能問數、報告生成智能體，通過核心引擎搭建、智能體工具與編排能力建設、行業專屬向量知識庫構建，解決內部數據碎片化、跨系統數據調取難、業務分析報告生成效率低的核心痛點。

國任財險布局多條智能體相關采購線，覆蓋平臺、理賠、人才培養三類方向。一是AI應用平臺項目搭建企業級統一智能體底座，配套智能開發IDE、大模型推理服務；二是AI理賠智能體，集成OCRNLP技術完成報案受理、車損評估、材料自動審核；三是推進技術落地與內部人員智能化能力培育。

表3：2026年保險公司智能體招標需求

數據來源：企業預警通，零壹智庫整理

 04  趨勢：從工具應用走向體系化

前文分業態梳理了國有大行、股份行、區域銀行、券商、保險各類機構的招標偏好、落地場景與典型項目，結合2025年歷史招標數據對比，金融智能體的需求演變似乎變得清晰起來。

首先，應用從通用化轉向垂直專業化，早期單純的問答、文檔處理等通用能力需求逐步減少，深度結合金融業務規則、監管要求、行業知識的垂直智能體成為主流，對服務商的金融業務理解能力、場景定制能力提出更高要求。

其次，建設模式從單點零散開發，轉向“統一平臺+多場景協同”的體系化建設。機構不再孤立開發單個智能體，而是依托統一底座，實現多智能體協同工作、數據互通、能力共享，構建企業內部智能體矩陣，發揮集群效應。多Agent協作、任務智能編排、跨系統調度等功能頻繁出現在招標需求中，也印證了體系化建設的發展方向。

最后，采購模式從單一軟件采購，升級為“技術+開發+運維+運營培訓”的全生命周期服務。金融機構不再只滿足于采購一套系統，而是要求服務商提供需求梳理、定制開發、部署運維、效果調優、人員培訓等全流程服務。

部分項目同步配套智能體培訓、工作坊、能力共建等內容，說明行業不僅重視技術落地，更注重內部人才培養與組織能力適配，推動AI技術真正融入企業日常運轉。

-End-

       原文標題 : 2026金融智能體招標圖鑒：銀行、券商、保險全面鋪開