2026金融智能体招标图鉴：银行、券商、保险全面铺开

资讯零壹财经零壹财经 2026-06-18 阅读：488

关键词：金融 保险 券商 招标 银行

在智能体建设上，金融行业已形成清晰的分层格局。

当前，人工智能与金融业务的深度融合正进入以“智能体”为核心应用形态的新阶段，智能体逐步成为金融机构提质增效、重构业务流程、优化客户服务的重要抓手。

在智能体建设上，金融行业已形成清晰的分层格局。国有大行、头部股份行普遍选择自研自建核心智能体底座，自主掌控底层模型、平台框架与核心业务能力，对外招标采购的需求较少，更多仅补充算力硬件、小众场景配套服务。

而对于中小银行以及证券、保险、金融租赁等各类非银金融机构，外采成熟平台、垂直场景智能体与配套技术服务，成为它们落地智能化转型最务实、最高效的选择。

招标数据作为机构采购需求最直观、客观的载体，记录了不同金融主体对智能体的建设诉求、落地优先级与投入偏好，是观察金融智能体建设的重要参考坐标。

零壹智库梳理了2026年1月1日至6月15日期间的金融智能体公开招标数据，包括招标公告、采购意向、意见征集、交流公告等类型，筛选标准是标题或需求明确提及智能体相关建设内容。去重后，共有97条有效样本，覆盖银行、证券、保险、金租、消金、理财、支付等10多类持牌金融机构，以及金科子、金融科技、大学等相关市场主体。

不同于2025年以底层平台为主、叠加零散场景的需求结构，2026年金融智能体招标全面铺开，智能体开发/应用平台等底层基座、风控、客服等数十类业务场景，以及配套运营同步推进，不同业态、不同规模机构的差异化建设思路充分显现。

一、概况：银行占据采购主力，平台底座仍是核心需求

从招采单位结构来看，银行类机构（包括农信社）有47条招标，占比达48.5%，是金融智能体市场的第一大需求主体；其次是证券和保险公司，分别有14条和12条招标，占比均在10%以上。三类机构合计招标73条，占到四分之三以上的比例。

图1：2026年各类金融机构智能体招标统计

数据来源：企业预警通，零壹智库整理分析

金融租赁、金科子公司、消费金融公司、资产管理公司、理财子公司等机构也均有多个招标。

从具体招标单位来看，招标需求非常分散。和发布的金融智能体招标数量最多，但也只有6个；如果算上金融科技子公司，的招标也是6个；其次是广发证券和国任财险，分别是5个和3个。

图2：2026年金融智能体招标TOP 10

数据来源：企业预警通，零壹智库整理分析

从招标需求来看，搭建统一的智能体应用/开发平台成为全行业共识，平台类采购项目占比约为28.9%，仍然是现阶段最主流的需求。

金融机构已经普遍意识到，智能体的规模化落地不能依赖单点的、零散的小应用，必须先搭建统一的基础平台与开发底座，实现大模型管理、智能体编排、工具调用、知识库管理、效果评估等核心能力的统一，为后续多场景智能体开发筑牢底层底座。

不过，相对于2025年60%以上的占比而言，平台类采购项目已有显著下滑，场景化应用正在全面铺开，其中风控与合规、营销与客服最为集中，分别占到19.6%和11.3%的比例。

图3：2026年金融智能体招标需求词云图

数据来源：企业预警通，零壹智库整理分析

前端营销与客户服务是重点场景，银行对公零售营销智能体、券商客户陪伴与激活智能体、保险展业智能体招标纷纷浮出水面，主要用于挖掘营销线索、智能话术辅助、客户分层运营、提升客户服务体验，直击营销流程繁琐、获客转化难度大等痛点。

中后台则以风控合规为核心刚需，也是智能体落地最广泛的地方。围绕尽调、授信、放款审核、贷后、反洗钱、数据安全、合规审查、审计监督等环节，大量专项智能体的建设需求不断涌现。

除此之外，数据处理、文档识别、智能运维、办公审批、测试管理等细分场景也不断涌现。智能体的应用边界持续拓展，逐步渗透到金融机构日常运营的各个角落。

二、银行：头部机构自研补短板，区域机构全流程外采

作为金融体系的核心主体，银行类机构业务线完整、数据资产丰富、合规要求极高，对智能体的需求覆盖了智能体平台建设，到前端营销客服、中端信贷业务、后端风控合规的全链条。

其中，国有大行以总行级自研自建为核心，对外公开招标采购意愿极低，仅观察到3条招标，均为特定场景或定制项目。上海分行针对风险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数据库、智能体平台、智能知识库在内的工具链，以提升整个平台的开发效率；广东分行采购AI智能体开发平台，用于校园场景的智能体设计、开发与部署；苏州分行采购校园服务智能体矩阵，覆盖学生入学、缴费、毕业等场景。

全国性股份行也有类似情况，外采需求围绕现有平台的能力升级、功能模块补充与国产化适配展开，同时聚焦零售营销、数据中心运维等自身难以快速覆盖的细分垂直场景开展定制化采购，此外还有智能体资产管控、安全攻防等合规类专项采购需求。

例如，兴业银行采购基础设施管理平台服务，定制开发数据中心AI智能体，期望实现预测性维护、智能告警、智能排障、节能调优等功能，覆盖总行三地数据中心及全部分行机房，是对内部运维体系的智能化升级；采购企业微信运营服务，专项训练零售营销智能体，预期实现自动化内容话术生成、客户互动、服销一体，补齐零售一线运营的智能化工具短板；建设智能体插件市场，用于完善自研低代码平台的智能体开发与编排能力。

兴业银行子公司也发布了2个智能体招标需求，分别对应公司治理和风控（授信）场景。

2条招标均围绕智能体工程平台展开，分别采购平台基础软件许可、智能体应用编排与知识检索等核心功能模块，用于对现有自研平台的国产化适配、能力升级与许可补充。

城商行智能体采购相对最多，达到21笔，涉及11家银行。其中，万亿级城商行仅有宁波银行、和。

宁波银行半年内落地9项智能体相关招标，覆盖尽调分析、企掌银对公服务、坐席语音商机挖掘、金融数据标注等场景；徽商银行只是针对营销策略智能体进行交流征集，包括智能体数据分析能力、策略创建能力、自动化投放能力等；中原银行指定对智能研发平台进行升级，核心是智能体能力扩展。

中小城商行适度搭建轻量化统一智能底座降低重复开发成本，同时围绕信贷全流程、坐席运营、财务审核等高频痛点采购垂直专属智能体，配套数据标注、联合共创等轻量化服务，分阶段小批量推进。

例如，苏州银行集中释放6项智能体采购公告，搭建企业级智能体开发平台，配套放款审核、贷后管理、智能审批、文档识别、信贷尽调全套风控智能体，形成闭贷AI工具体系。

泰隆银行则在推进小鱼快证智能体，支持业务流程自定义编排、工具能力封装调用、多轮对话交互及主动建议，以期提升资料处理效率与用户体验。

农商行多聚焦零售小微营销、信贷、数据安全等单一功能智能体。例如，常熟农商银行聚焦小微增长主线，采购营销多智能体协同项目，搭建覆盖公司、零售、小微全条线营销智能矩阵，要求持续量化客户转化、运营效率数据并迭代优化；

农信社方面，仅观察到河北农信和青海农信，前者偏向体系化采购，包含GPU算力硬件、分布式推理框架、智能体开发平台等，要求本地化适配多款开源大模型，配套知识库、信贷尽调等标准化场景能力；后者则采购系统监管数据智能体识别系统。

表1：2026年城商行智能体招标需求

数据来源：企业预警通，零壹智库整理

三、券商深耕投顾营销，保险侧重中后台试点

证券公司的需求高度聚焦于自身核心业务，以投研、投顾、合规风控、客户营销为核心落地场景，对智能体的专业性、精准度要求极高，更倾向于采购垂直场景的定制化解决方案。

例如，广发证券发布了四条采购需求，包括建设公司AIGC基础平台，构建可治理的企业AI Agent统⼀使⽤⼊⼝；提升易淘金App智能化水平，实现多智能体的信息汇集整理、相互通信、数据传递协作；配套客户激活AI智能体、互联网营销AI语音智能体，分别针对休眠户激活、开户流失挽回搭建多模态交互、真人共情对话体系。

招商证券侧重对已有智能体的改造，一方面采购专业财经资讯素材赋能投资决策类智能体；另一方面通过MCP协议封装、接口智能体改造，打通大模型与内部数据服务的调用链路，夯实投研智能体底层数据支撑。

中信建投证券则建设面向客户经理、商机管理、数据分析场景的AI智能体能力，构建“i企查AI智能助手”及其他AI增强功能模块。国盛证券、国新证券、国信证券的智能体需求均围绕投顾展开；财信证券则是优化反洗钱系统，涉及反洗钱智能体的采购。

表2：2026年证券公司智能体招标需求

数据来源：企业预警通，零壹智库整理

保险机构的投入相对保守，以小额试点项目为主，需求集中在核保理赔、风控尽调、内部运营、投资审计、合规管理等中后台场景。同时，采购需求已从单纯的技术工具落地，向内部组织能力与人才建设延伸，出现了多起AI智能体培训课程、组织变革配套服务的采购。

典型案例方面，中国太保拟打造以行业专属知识库为底座、智能体驱动的引导式投资审计新模式；拟打造智能问数、报告生成智能体，通过核心引擎搭建、智能体工具与编排能力建设、行业专属向量知识库构建，解决内部数据碎片化、跨系统数据调取难、业务分析报告生成效率低的核心痛点。

国任财险布局多条智能体相关采购线，覆盖平台、理赔、人才培养三类方向。一是AI应用平台项目搭建企业级统一智能体底座，配套智能开发IDE、大模型推理服务；二是AI理赔智能体，集成OCR与NLP技术完成报案受理、车损评估、材料自动审核；三是推进技术落地与内部人员智能化能力培育。

表3：2026年保险公司智能体招标需求

数据来源：企业预警通，零壹智库整理

四、趋势：从工具应用走向体系化

前文分业态梳理了国有大行、股份行、区域银行、券商、保险各类机构的招标偏好、落地场景与典型项目，结合2025年历史招标数据对比，金融智能体的需求演变似乎变得清晰起来。

首先，应用从通用化转向垂直专业化，早期单纯的问答、文档处理等通用能力需求逐步减少，深度结合金融业务规则、监管要求、行业知识的垂直智能体成为主流，对服务商的金融业务理解能力、场景定制能力提出更高要求。

其次，建设模式从单点零散开发，转向“统一平台+多场景协同”的体系化建设。机构不再孤立开发单个智能体，而是依托统一底座，实现多智能体协同工作、数据互通、能力共享，构建企业内部智能体矩阵，发挥集群效应。多Agent协作、任务智能编排、跨系统调度等功能频繁出现在招标需求中，也印证了体系化建设的发展方向。

最后，采购模式从单一软件采购，升级为“技术+开发+运维+运营培训”的全生命周期服务。金融机构不再只满足于采购一套系统，而是要求服务商提供需求梳理、定制开发、部署运维、效果调优、人员培训等全流程服务。

部分项目同步配套智能体培训、工作坊、能力共建等内容，说明行业不仅重视技术落地，更注重内部人才培养与组织能力适配，推动AI技术真正融入企业日常运转。

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