当大型银行已经完成数字员工的规模化部署，中小银行正在用一份份采购公告追赶差距。8月3日，据北京商报不完全梳理，成都银行、贵阳银行、绍兴银行、广州农商行、九江银行等多家机构近期密集发布大模型及数智化转型相关采购公告，招标内容涵盖虚拟数字员工、智能风控平台、大模型算力服务器等，数智化布局热潮在中小银行群体中集中显现。
这轮采购潮的信号意义十分明确：数字员工正在从大型银行的试验田，走向中小银行的标配清单。成都银行以预算金额100万元采购虚拟数字员工，计划今年底完成建设；四川农商联合银行斥资170万元采购数字人客服产品；贵阳银行则为大模型智能中台二期抛出了600万元的算力服务器采购单，中小银行之间的一场数智化竞速已经开跑，而且节奏比很多人预想的更快。
中小银行的数智化布局，首先是从补齐基础能力开始的。成都银行的虚拟数字员工采购项目，需要供应商提供数字人形象定制、形象训练、驱动、视频生成、交互配置、后台管理等一整套服务，这相当于给银行配齐一个完整的数字员工班组，从形象到大脑到运营体系一步到位。四川农商联合银行的数字人客服采购预算170万元，包含三年的免费维保期，可见银行对长期运营的预期。
广州农商行的采购方向更偏平台层，抛出了为期两年的大模型协同计算平台人月外包开发服务项目，最高限价92.16万元，涵盖HiAgent大模型智能体、智能数据洞察大模型、大模型方舟平台等产品的功能开发与优化，以及报告生成、知识库问答、智能问数、ArkClaw数字员工等智能体的建设需求，明显是在搭建支撑全行业务的AI底座，而不是单点采购某个工具。
数字员工只是中小银行数智化的表层，算力基础设施才是真正的底座投入。7月30日，贵阳银行发布大模型智能中台二期算力服务器采购公告，预算高达600万元，计划采购国产化AI算力服务器资源及配套管理软件，总显存不低于2560GB，总算力不低于11200 TFLOPS@FP16，用于支撑大模型相关应用场景建设与运行，这个算力规模已经足以支撑全行的模型推理需求。
这笔采购的用途写得相当具体：一方面保障已建设的大模型应用场景从试点向全行推广应用平稳过渡，解决开发测试及生产环境算力资源紧张、模型服务承载能力不足、长上下文支持受限等问题；另一方面支撑2026年度财富知识助手、柜员知识助手、运营知识助手等新增业务场景的持续落地。值得注意的是，采购明确要求国产化算力，这与金融信创的政策方向完全一致，也说明国产AI芯片在金融领域的应用正在从试点走向规模部署。
除了数字员工和算力，中小银行的采购清单里还有一块重要拼图：数据。数智化的前提是数据可用，银行积累的交易数据、客户数据需要经过治理才能喂养大模型。有银行在采购公告中明确要求供应商提供数据治理与模型训练服务，把历史数据转化为知识库和模型资产，这一步做不好，再强的算力和数字人也是空中楼阁。
中小银行为何集体上马数智化？在分析人士看来，这既是应对大行服务下沉的防御之举，也是着眼差异化竞争的主动选择。大型银行凭借资金和技术优势，正把数字化服务延伸到县域和基层，财富管理、贷款审批等业务通过APP和智能客服直达用户，中小银行若不在服务效率和体验上追赶，客户流失压力会持续加大。而数智化恰恰是中小银行用有限资源撬动服务能力提升的杠杆。
但中小银行也有自己的打法空间。与大型银行追求全面数智化不同，中小银行更倾向于聚焦垂直场景，把数字员工用在高频、标准化的业务环节上，比如柜面咨询、信用卡客服、理财推荐等。这种小而美的路线，让中小银行不必在庞大的IT体系上与大行比拼，而是用更敏捷的方式实现局部领先，先在客户体验最敏感的环节建立口碑，再逐步向全场景渗透。
行业数据也为这轮采购潮提供了注脚。从已披露的采购公告看，数字员工、算力服务器、大模型平台三类标的几乎同时出现，说明中小银行正在从单点工具采购转向系统化能力建设。这种转变的背后，是监管对金融科技自主可控的要求与市场竞争压力的双重驱动，中小银行已经没有退路，只能迎头赶上。
采购公告只是数智化转型的第一步，真正的考验在于落地运营。数字员工上线后，如何持续优化知识库、如何评估服务效果、如何与现有业务流程打通，都需要长期的运营投入。有银行人士坦言，数字人客服最容易出现的问题就是上线时热闹、使用后吃灰，关键在于是否真正嵌入了业务痛点，如果只是把人工客服的常见问答搬进去，数字员工的价值就大打折扣。
对产业链上的厂商来说，中小银行采购潮意味着明确的商业机会。数字人形象定制、交互开发、算力运维等环节都会释放需求，而国产化要求也为本土厂商提供了窗口期。可以预见，随着越来越多中小银行完成数字员工部署，银行数智化的竞争将从采购比拼转向运营比拼，谁能把数字员工用出实际价值、真正降低运营成本、提升客户满意度，谁就能在这场竞速中跑得更远，而百万级采购单只是一个起点。