近日，浙江绍兴瑞丰农商银行（简称“瑞丰银行”）发布2026半年报。值得注意的是，部分头部城商行在半年报中较少提及AI大模型进展，而瑞丰银行作为一家不算特别靠前的农商行，透露AI大模型更为积极。《智探AI应用》对此进行了梳理。

构建“1底座+1中台+N场景”的一体化AI建设体系

报告期内，瑞丰银行顺应人工智能技术加速演进趋势，全面深化数字化转型，构建形成“1底座+1中台+N场景”的一体化AI建设体系。这一表述，较其2025年报中提出的“数据中台+AI中台+业务中台”三位一体底座，更强调“底座+中台+场景”的分层落地逻辑。

数据底座方面，持续完善营销、风控、管理、运营等主题数据集市，新上线权益、标签、财富营销等数据指标200余个，新接入电销黑名单等外部数据及实时数仓数据表4张，并在集约化电销、厅堂营销等场景中实现应用；完成个贷评级等模型开发，开展支行营销挖掘联合建模试点，推动数据分析和模型能力向基层经营管理渗透。

AI应用中台方面，瑞丰银行强调“自主建设”：自主研发AI大模型应用底座，推进AI能力与业务系统、数据平台融合，并打通与浙江农商联合银行“丰收农场平台”“萝卜智能体”的生态连接。通过将现有AI能力封装为MCP服务，推动业务中台、数据中台与AI中台敏捷协同，为智能体嵌入业务流程提供统一基础环境。

场景落地方面，该行聚焦高频、核心业务，推进营销、风控、运营三大类AI场景建设：AI精准营销以数据和模型驱动客群精细化运营，累计开发上线营销任务97项，围绕中腰部客户价值提升、财富客户防流失等场景，开展数据分析和建模支撑，累计下发精准营销客户清单超过4.2万个；AI智能风控则是完善数字化贷中、贷后管理体系，深化一体化智能贷后系统建设，构建覆盖风险识别、监测预警、处置管理、催收及诉讼的全流程风险管控体系；关于AI精益运营管理，上线ETC助手、电子银行助手、信用卡业务助手、三代市民卡业务助手等一线工具，并推进消保AI助手建设。

在反洗钱领域，瑞丰银行运用AI技术推进智能化风控体系建设，搭建实时智能管控机制、完善AI建模监测体系、升级可疑报告智能撰写模块、打通端到端数据自动化处理链路，建成半自动风控闭环。

在绿色低碳领域，落地应用AI智能体、RPA机器人、智能外呼等数字化场景，以“机器换人”优化流程、提升集约化运营水平。

今年通过招聘、招标引进AI开发相关科技人才

据《智探AI应用》了解，瑞丰银行近年来比较重视AI布局。

在2025年，该行便提出构建“数据中台+AI中台+业务中台”三位一体的数智化底座，基于开源框架打造全行级AI平台，构建统一算力平台与全行级知识库，形成效率、管理、营销、风控4大类智能体，智能营销助手、智能语音质检、通用AI助手等44个智能体投入应用。可见，该行的AI能力建设正进入“规模化应用阶段”。

在2025年召开的业绩说明会上，管理层明确“已在搭建行内大模型平台，推动典型场景应用，纳入2025年的战略工作”，并勾勒出技术路线：采用“中央知识库+边缘端”的混合中台架构，借助隐私计算实现数据“可用不可见”，敏感数据本地处理；优先从文档自动化、代码编写、内部智能问答、员工营销助手等“高ROI、低门槛”场景突破，再逐步渗透至投资研究、客户准入识别、厅堂服务、线上面客等核心业务；同时建立模型决策全链路可追溯的安全机制。

从公开信息来看，人才引进和项目采购，是支撑瑞丰银行AI体系建设的重要部分。

2026年1月，瑞丰银行在“软件开发岗-AI智能应用方向”的招聘中，明确岗位职责包括负责AI技术在金融领域的深度应用和工程实施，负责提示词工程、检索增强RAG技术及大模型微调等相关工作的实施等；并要求具有2年以上大模型应用开发、训练Tuning、Prompt Engineering、RAG相关经验，熟悉人工智能相关算法、模型的原理及应用，熟悉Transformer/BERT/GPT等基础模型结构，熟悉TensorFlow/PyTorch等深度学习框架，熟悉SFT、RLHF等训练方式和LangChain等应用范式等。

2026年7月，该行又启动“通用开发人力外包服务项目招标”，采购包括AI开发在内的科技人力服务。

综上而言，从“单点应用”到“一体化数智底座”，瑞丰银行的AI大模型布局呈现“底座自主可控、场景由点到面”的特征。对于一家非省级农商行来说，目前的进展算是比较难得。