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又到“金九银十”的校园秋招季，银行“抢人”大战再度开启。
《国际金融报》记者注意到，无论是人才需求，还是筛选人才的手段，今年银行校招都是“科技感”满满。一方面，不少银行在招聘中特设技术类岗位，大幅增加对科技类人才的需求；另一方面，AI（人工智能）面试逐渐成为银行校招初筛的重要工具，甚至在社交媒体上衍生出套路化的“面试经”。
受访专家指出，AI面试可以大大提升初筛效率、降低人力成本，但也可能存在评估水平不足以及隐私安全问题。短中期看，AI难以从辅助筛选走向主导决策，但未来可能会逐步形成人机协同的进阶模式，使AI与企业内部员工优势互补、各展所长。
科技类人才需求凸显
随着人工智能在工作场景中的快速渗透和发展，懂技术又懂业务的复合型人才成为不少银行青睐的对象。《国际金融报》记者注意到，9月以来，国有行、股份行及地方中小银行纷纷下场，向具有技术背景的人才抛出橄榄枝。
检索招聘推文可以发现，在近两年的银行校招中，技术类、AI类岗位在招聘启事中的“位次”逐年上升。以六大国有银行为例，各家招聘启事均不同程度表现出对技术性人才的偏好。
例如，工商银行招聘启事中的前两个岗位分别为“星辰管培生”和“科技菁英”。前者在说明中备注称，“欢迎具备数字化思维、尝试跨界、敢于挑战的优秀学子报名”，后者则特别为系统开发、应用研发、信息安全、数据挖掘、产品设计等领域提供科技人才储备而设置，招聘人才以信息科技、数理统计类专业为主，强调“金融+科技”。
建设银行也在招聘分类中明确标注“科技类专项人才”。
交通银行则将总行职位分为两类：一类为“总行应届生项目职位”，涵盖前台业务、风险合规等方向；另一类是“金融科技职位”，包括IT系统管理、软件开发、安全技术和数据安全等岗位。
城商行、农商行今年的技术性人才需求也格外突出。以上海本地两家机构为例，上海银行在总行级岗位中特别设置金融科技岗，也是该行唯一对应届生提出专业要求的岗位，须为计算机、软件工程等专业毕业生。上海农商行总行拟招聘三类培训生共计74人，其中“AI+FINTECH培训生”一岗便占54个名额，业务方向为软件开发、人工智能、数字化产品经理等。
“目前，银行正在从‘经验驱动’转向‘数据与模型驱动’，人才需求也从‘纯金融背景’转向‘能把业务问题翻译成模型问题又能识别模型风险’的复合型人才。AI面试本身，也是在筛选是否具备与AI协同的基本素养。”浙江大学国际联合商学院（ZIBS）助理教授邵辉指出，“对于高校而言，未来在金融专业系统嵌入机器学习、模型风险管理、大模型应用课程十分重要，也可尝试与银行共建脱敏后的真实业务场景项目，共同培养复合能力人才。”
“AI面试”短中期难做主导
值得关注的是，将AI用于人才筛选成为银行招聘中越来越普遍的操作。对于求职者而言，近几年来，AI面试从最初的“新鲜体验”变得“稀松平常”，而相对真人而言，更为浅显、常规的提问方式演化出不少“AI面试经”。
配资佬专业配资在社交媒体上，记者发现，不少网友发帖回忆曾参与过的银行AI面试流程以及相关提问，也有面试培训机构结合AI面试的评分筛选标准甚至机位设置，为求职者提供套路化的答题模板。
在素喜智研高级研究员苏筱芮看来，面试中“AI含量”的上升，主要是银行希望在市场人才的海量初筛环节寻求标准化、高效率的解决方案，降本、统一标准的考量兼而有之。
“从优势看，AI一天能够完成的面试场数远超人工，可以使初面筛选从1—2周缩短至2—3天，大幅压缩了秋招等招聘旺季人力资源团队的工作量，为银行节省可观的人力与时间成本，同时也可统一标准化问题、减少主观偏差。”苏筱芮指出，“但AI面试也存在一些局限性，例如其可以筛选人才下限但无法掌握上限；考察维度片面，主要分析语义、表情等浅层，无法深入评估复杂软技能；另外，AI面试涉及大量面部、语音等敏感生物信息的收集与存储，存在数据隐私泄漏等相关风险。”
随着技术发展，未来AI面试的应用面和应用深度是否会持续扩大？
邵辉认为，未来初筛环节AI占比或将继续上升，但关键岗位和终面中，涉及价值观、复杂判断、伦理与合规风险的环节，人工权重不会下降。银行业务风险是非对称的，且监管对可解释性要求提高，银行不会将高风险招聘决策完全交给黑盒。
苏筱芮也认为，短中期来看，AI难以从辅助筛选走向主导决策，但未来可能会逐步形成人机协同的进阶模式，使AI与企业内部员工优势互补、各展所长。
“后续，机构一方面可从入口端进行把控，依托模型、数据库等分析，综合衡量人才胜任能力与自身发展路径的适配程度，另一方面，针对创新型、开拓型业务，可鼓励员工根据自身的兴趣及能力及时调整，为员工转岗等提供便利。”苏筱芮表示。
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