席位订阅、OA嵌智能体，中小银行拥抱AI“办公搭子”
席位订阅、OA嵌智能体，中小银行拥抱AI“办公搭子”
2026年11月12日 22:09
当大行重金自建专属大模型之时，资金、技术储备有限的中小 银行 ，正在走出一条轻量化AI落地路径：不再追求从零搭建底座，转而通过席位订阅、Token采购、OA内嵌智能体等方式，把AI变成嵌入现有协同体系的“办公搭子”。从安徽新安 银行 采购腾讯WorkBuddy席位，到多家城商行、农商行招标AI办公工具，这类低成本方案正在渗透 银行 各类工作场景。不过银行严苛的内控“红线”，为轻量化AI的铺开划出边界，多位银行一线员工在接受北京商报记者采访时表示，当前，内网专属AI工具仍是核心办公主力，尽管轻量化模式门槛更低，但数据外溢、模型幻觉、权限越界、责任追溯等风险悬于其上，如何在降本增效与安全合规之间找到平衡点，成为绕不开的考题。
中小银行AI办公偏爱轻量方案
中小银行的AI办公落地正在走出一条轻量化路线。近日，安徽新安银行发布单一来源采购审批前公示，计划向腾讯 云计算 （北京）有限责任公司采购50个WorkBuddy企业旗舰版席位，项目预算不超过11.88万元。按照公示，这份服务周期为一年，还支持最多两次续展，最长可顺延一年。在此之前，安徽新安银行已经对WorkBuddy完成了为期两个月的内部试用，整体效果达到预期。
作为腾讯云CodeBuddy团队开发的一款全场景AI办公智能体，WorkBuddy在今年3月正式上线，定位就是嵌入日常流程的“工作伙伴”，承接文档梳理、数据分析、PPT生成这类高频、细碎的办公任务。安徽新安银行于2022年7月19日正式启用并主要使用企业微信作为统一协同办公平台。该行称，WorkBuddy企业旗舰版是腾讯面向办公场景推出的企业级AI原生智能体产品，具备成熟稳定的规模化服务能力，可天然融入该行既有办公体系。若改采不具备企业微信原生联通能力的产品，需额外开发对接，并引入新的数据贯通与合规风险。
放眼整个行业，中小银行采购 人工智能 相关服务的案例已多次现身，譬如， 北京银行 2026年 人工智能 平台智能办公协作工具建设项目，由腾讯 云计算 （北京）有限责任公司中标，成交价格为150万元；厦门 国际银行 公有云大模型Token服务及AI工具（阿里云）采购项目，成交供应商为阿里 云计算 有限公司。
此外，定制化内嵌开发的落地路径也被多家银行采用。上海农商行发布OA智能办公子系统项目POC供应商征集公告，计划建设OA智能办公子系统，构建办公助手、公文助手等智能体。金华银行办公自动化系统AI融合架构升级项目于8月17日启动单一来源采购， 泛微网络 以82万元（含税）成交，用于OA系统的智能化升级改造。
苏商银行特约研究员武泽伟表示，席位订阅与Token打包采用按需付费模式，前期投入极低，能够有效控制沉没成本。这类工具可直接对接现有办公系统与组织账号体系，无需大规模定制开发，员工学习成本低，能够快速落地见效。同时轻量模式无需深度打通核心业务系统，数据接触范围可控，能够降低系统改造带来的合规风险，且试错成本更低，便于验证效果后再逐步扩大部署范围。
内网助手仍是当前主力
虽然各类通用大模型正成为不少职场人的AI“工作搭子”，但北京商报记者在一线调研后发现，在内控严苛的银行体系内部，内网部署的专属AI助手依旧是从业者办公的主力工具。
对于身处城商行的张磊（化名）而言，一套部署在内网的办公助手，成为他日常工作的核心。在行内主推工具之外，他电脑中的文档软件、输入法也内嵌了轻量化AI能力，撰写文稿时会随手调用。除这两类工具之外，张磊也在手机里安装了公有通用大模型智能体，仅用于处理完全剥离客户信息、行内涉密数据的任务，比如润色文字措辞、翻译公开材料。“敏感信息一律不写进去，这个‘红线’大家心里都清楚，”他强调。
和张磊的实践相仿，不少银行从业者已经形成一套成熟的使用逻辑。另一位不愿具名的银行人士介绍，目前主要使用两类AI工具，一类是银行统一采购、部署在行内环境的AI助手，可以调取检索内部文件、规章制度；另一类则是公网可访问的大模型网页端，主要承担文字草拟、素材整理工作。日常工作中，行内专属版本永远是第一选择，外部大模型只用来产出初稿辅助思考，最终成文不会直接照搬其输出内容。
在体量更小、管理模式更为灵活的民营银行当中，对外部AI“办公搭子”的使用更加多元。一位小型银行的员工坦言，他所在的银行尚未统一采购AI助手，因此，身边同事会选用豆包、千问、DeepSeek、元宝、WorkBuddy等辅助办公，并没有统一固定的选择。
尽管大家选用的工具各不相同，但落到实际业务场景来看，营销话术与面向客户的沟通文案，是调用AI最频繁的场景。张磊梳理了一份具体的使用清单：新产品上线的客户推介话术、资金到期承接短信、活动邀约微信消息、朋友圈宣传文案，大多先由AI生成底稿，再由人工打磨定稿。紧随其后的，还有客户走访纪要、各类周报月报、会议录音转写整理。另一位银行人士表示自己最常使用AI工具的功能集中在周报撰写、会议纪要梳理、长篇文件摘要提炼、内部业务流程咨询，她也强调，“凡是涉及数字核对的环节，一定会自行登录业务系统核验，不会交由AI全权处理”。
“长期来看，AI办公智能体大概率会成为银行OA系统的标配能力。”武泽伟指出，短期内外采席位与Token包凭借低门槛优势会快速普及，成为中小银行切入AI办公的主流选择。长期维度下，OA内嵌定制化模式将逐步成为核心主流。随着银行对 数据安全 与合规管控的要求持续提升，核心办公场景必然要求AI能力内化到自有系统，实现数据不出域、权限统一管控。最终行业会形成分层格局，非敏感通用场景采用公有云轻量服务，核心办公与业务场景采用私有化部署的内嵌定制方案，兼顾成本效率与安全合规。
合规与业务风险需考量
站在一线业务实操的角度，降本增效、减少繁琐操作是“银行人”最直接的期待。对未来公有AI“办公搭子”的铺设，多位银行人士表达了认同。在他们看来，公文起草、材料打磨、会议纪要、意见归集、制度检索，是全行上下通用性最强、重复度最高的一类工作，也是AI落地阻力最小、见效最快的场景。除此之外，营销物料前置合规预审以及基于客户画像生成资产配置参考方案等，也被多位银行人士认定为AI工具应当补齐的能力。
不过，在业务需求背后，中小银行在落地这类工具时，也带着风险考量。一位城商行内部人士强调，中小银行在引入通用AI办公工具时最担心两类风险：一是行内涉密公文、客户材料通过公有大模型外溢；二是跨系统打通带来的数据权限问题。因此，能够提供专属云部署版本的产品更容易拿到入场券，而完全独立、需要打通多套内部系统的新品，往往要经历试用与安全评估。
在素喜智研高级研究员苏筱芮看来，使用这类轻量AI搭子工具，在获得效率的同时，确实有可能将银行核心资产如客户敏感数据、内部风控逻辑等置于新的风险敞口之下，此外，此类AI工具能否在具有明确红线的金融业务领域可解释、可审计，同样也面临着重重考验。
“依托公有大模型的办公工具，在银行业务场景中存在多重合规与业务风险，”武泽伟坦言，最核心的是 数据安全 风险，信贷尽调材料、客户敏感信息、内部涉密公文等数据上传公有大模型后，容易出现数据出域与第三方留存问题，违反银行业数据分类分级保护要求，引发信息泄露风险。业务层面，大模型存在幻觉与准确率偏差，若直接用于投研判断、合规审查与授信决策，可能出现结论失误。此外跨系统打通若权限管控不严，容易出现数据越权访问问题，且AI生成内容的责任界定与审计追溯机制尚不健全，出现问题难以明确责任主体。
为对冲上述风险，多位银行一线人士建议，应明晰数据分级与脱敏规范，划定可输入模型与严禁上传的数据清单，同时，建立工具准入机制，由机构统一发布合规工具“白名单”防范员工私自引入风险不可控的外部应用；厘清权责划分，明确AI生成材料对外报送或流转时，最终责任由签字及发布主体承担。
（文章来源：北京商报）