近日，青岛银行发布2026半年报。其中，在“数字金融”“数字化发展”“风险管理”等章节均有提到AI相关内容。结合历年披露、公开报道等信息可知，该行正加快AI大模型布局。

全行AI智能体达101个，累计生成代码241.5万行

半年报中最突出的信号是AI应用场景数增长。青岛银行介绍，其推进人工智能等技术在经营管理、数据服务和业务流程中的应用，报告期内AI应用场景拓展至48个，业务知识检索实现秒级响应，建成覆盖账户、支付结算等20大类业务的AI运营助手知识库，落地“智能写手”“模型质检员”“ChatBI智能问数”等工具，推动数据服务向智能模式转型。

同时，该行在金融市场业务的资产托管板块明确“实现运营场景大模型应用落地，数智化建设取得新进展”。

此外，在信贷领域，也“加速信贷AI能力建设””深化AI全场景应用”；在研发效能领域，则贯通“需求-编码-测试”全链路。

值得一提的是，青岛银行首席信息官杨斌在近日的活动中提到了2026半年报中未出现的信息：

该行AI建设已从零散场景建设进入体系化运营。截至目前，全行AI智能体达101个，已运行场景62个，累计生成代码241.5万行，重点场景累计服务量112.6万次。

AI应用场景的扩容依托于底座的加强，青岛银行也在这方面发力：完善企业级AI算力基础设施，构建弹性适配的智能算力体系；推进新核心项目二期建设等。

青岛银行还在数据风险管理部分强调“重点加强人工智能应用安全等领域的技术保障能力”，体现“边建设、边治理”的思路，也呼应了《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》中的要求。

今年已启动AI效率倍增计划，近日开启多个AI相关岗位招聘

据《智探AI应用》了解，青岛银行的大模型提速或始于2025年：2023年报中未出现大模型或生成式人工智能相关表述，2024年报起出现相关关键词，2025年报中则有集中披露：确立AI赋能战略，打造AI能力与数据价值两大智能引擎，全栈自研统一大模型技术平台，推出“星辰智能助手”等AI应用。

近两年，青岛银行将数字化转型办公室升格为总行一级部门、新设数字金融部，并组建汇集产品、架构、数据、算法、工程五类人才的“星辰小组”敏捷创新团队，这些组织上的优化或有利于该行加快AI布局。

而2026年，青岛银行启动由行长牵头的“效率倍增”专项计划，推动全行AI规模化、价值化应用。

因此，青岛银行在今年有多个关于AI的采购项目。

例如，4月，进行智算服务器POC测试供应商征集，项目主要是开展国产算力服务器POC测试，验证其在金融AI训练与推理场景下的兼容性、性能、稳定性及生态适配能力，为构建异构算力底座提供技术依据。POC目标之一为验证算力平台核心性能与成本效益，包括大模型推理性能验证、异构推理引擎适配性、每百万Token成本计算等。其中，大模型推进性能验证方面，在不同上下文长度及严苛SLA约束下，验证各厂商服务器对GLM5、GLM4.7、Qwen3系列、DeepSeek V3.2等主流大模型的最大并发承载能力及极限吞吐量。

8月，该行就“代码助手算力租赁”项目进行采购，租用2台配置8块GPU卡的算力服务器一年，以部署GLM-5.2大模型。

同时，AI人才也在引进。8月27日，青岛银行发布常态化社会招聘公告，涉及AI模型应用工程师、智能研发工程师、算法工程师等多个与AI强相关的岗位。

其中，AI模型应用工程师负责开发适用于金融领域的AI应用，包括但不限于智能对话机器人、坐席辅助系统、文本自动生成、智能阅读理解和数据分析等；针对金融领域具体业务需求，开展大模型微调（Fine-tuning）、提示词工程（PromptEngineering）、增强检索（RAG）及智能体（Agent）工作流构建，负责技术应用的工程优化和迭代提升等。

值得注意的是，虽然其中有些岗位并非专门指向AI的岗位，但也与AI有关。例如数字化转型专员需要负责AI场景挖掘及落地推广，深入挖掘全行AI应用场景，推动AI工具在各业务部门的落地应用与复制推广等；数据产品经理则需要与业务部门（如零售、对公、风控、运营等）紧密合作，深度挖掘统数据统计与生成式AI应用的潜在场景，并将其转化为清晰的数据产品需求等。

可见，青岛银行想通过行内各类岗位的助力，来加速AI全面落地。

责任编辑：佟桃梨