今年の春季採用に参加して、私の専攻に直結するポジションが増えているのを明らかに感じました。西安のある大学の大学院生、小李は上海証券報の記者にこう語った。彼の研究分野は人工知能（AI）で、もともと主な就職先はインターネット大手企業だと思っていたが、履歴書を送るうちに金融機関も手を伸ばしていることに気づいた。インターネット大手企業か、それとも金融機関か？小李は二者の間で板挟みになっている。そして彼の「もどかしさ」は、AI人材の需要増加に対する採用市場の実情を正確に映している。**金融機関がAI人材争奪戦に参戦**金融機関が技術人材を争うのは珍しいことではないが、今年の春季採用では、AIの複合型人材を直接指名して募集するなど、非常に切迫した動きが見られるのが大きな変化だ。現在は「金三銀四」と呼ばれる新卒採用のピークシーズンであり、2026年度の春季キャンパス採用公告を金融機関が次々と発表している。金融テクノロジーの応用の最前線では、銀行は人工知能やビッグデータなどの技術系人材を熱望しており、金融テクノロジー関連の採用拡大傾向が特に顕著だ。例えば：建設銀行の複数支店や子会社の建信金科は「技術系専門人材」を募集している。浦発銀行は人工知能、データサイエンス、ソフトウェア工学、金融テクノロジーなどの専門背景や多学科の複合教育背景を持つ学生を優先的に採用している。上海銀行は本店に金融テクノロジーのポジションを設置し、プラットフォームやツール、システムの設計・開発に従事したり、データやAIの能力構築に携わったりしている。金融機関が「人材争奪戦」に参入することで、一定程度インターネット大手の人材資源が分散されている。一方、伝統的にAI人材を吸収してきたインターネット企業の今年の採用需要も依然旺盛だ。例えば、蚂蚁集团（アリババの子会社）の2026年春季採用では、技術職の比率が85％に達し、そのうち70％以上が人工知能に直接関連している。大規模モデルのアルゴリズム、多モーダル生成、データインテリジェンス、基盤プラットフォームの研究開発、AIの安全性などのコア分野に重点を置いている。蚂蚁集团は連続6年、春季採用の技術職比率が80％を超えており、AIへの継続的な投資意欲を示している。**金融業の基礎的ロジックが変化**金融機関がAI人材の蓄積を加速させていることは、AIが金融業務を支える基盤的なロジックが共通認識となりつつあることの反映だ。「現在、金融業の根底にあるロジックは、『規模駆動』から『技術駆動』への根本的な飛躍を遂げつつあります」と、南開大学の金融学教授、田利輝は上海証券報の記者に語った。AIと大規模モデルは、リスク管理、顧客サービス、商品開発の三つの側面から銀行のコア業務を再構築している。信用審査、投資判断、リスク予警などの重要な段階で、人工知能システムが次第に役割を果たし始めている。金融業界におけるAIの応用は、すでに戦略レベルに昇華している。最近、多くの銀行が2025年の年次報告書や業績発表会で、AIの変革成果や今後の展望を重点的に言及している。例えば、中信銀行の年次報告書によると、2025年にはAI大規模モデルを用いたアプリケーションが120以上のシナリオに導入され、業務効率の向上に大きく寄与した。AIを活用した量的戦略の研究開発や、投資取引の自動見積もり率が80％超に達している。中信銀行の副行長、谷凌雲は、今後2年でAIをあらゆる意思決定や経営活動に浸透させることを目指すと述べた。素喜智研の上級研究員、蘇筱芮は上海証券報の記者に対し、「AIツールの爆発的な普及により、金融機関は最先端の業務展開により一層注力し、新技術分野の人材蓄積を加速させている。これにより、従来の金融エコシステムを持つインターネット大手との格差を徐々に埋めつつある」と語った。**複合型人材が「人気の的」**金融業のAI展開は、単なる技術革新だけでなく、組織力と人材蓄積の勝負でもある。「ビジネスもアルゴリズムも理解している」複合型の専門人材が、金融機関の争奪戦の焦点となっている。普華永道中国のマネジメントコンサルティングパートナー、王建平は、「大規模モデルの微調整や強化学習を行える技術者は金融業界では極めて希少であり、一部の金融機関は『AI研究院』や『特別報酬制度』などを設立し、従来の採用モデルを突破して高級AI専門人材を引きつけている」と述べた。田利輝は、今後の金融業界における技術人材の需要は、「構造の分化、能力の複合化、需要の前倒し」という三つの大きなトレンドを示すと予測している。基礎的で反復的な技術職の需要は徐々に縮小し、アルゴリズム研究や大規模モデル開発、データガバナンス、プライバシー計算などのコア能力を持つ「尖端人材」が争奪の焦点となる。さらに、「金融を理解する技術者」と「技術を理解する金融人」が高度に融合し、技術人材は「裏方のサポート部門」から「前線の事業ユニット」へと移行し、投資銀行、資産管理、リスクコントロールなどのコア事業に直接組み込まれるだろう。「未来の金融業界の競争は、結局のところ、技術人材の争奪戦になると予見できる」と、田利輝は語った。
金融業務の根本的な仕組みが変わる。銀行の春の採用でAIを活用できる複合型人材が求められる。
今年の春季採用に参加して、私の専攻に直結するポジションが増えているのを明らかに感じました。西安のある大学の大学院生、小李は上海証券報の記者にこう語った。彼の研究分野は人工知能（AI）で、もともと主な就職先はインターネット大手企業だと思っていたが、履歴書を送るうちに金融機関も手を伸ばしていることに気づいた。
インターネット大手企業か、それとも金融機関か？小李は二者の間で板挟みになっている。そして彼の「もどかしさ」は、AI人材の需要増加に対する採用市場の実情を正確に映している。
金融機関がAI人材争奪戦に参戦
金融機関が技術人材を争うのは珍しいことではないが、今年の春季採用では、AIの複合型人材を直接指名して募集するなど、非常に切迫した動きが見られるのが大きな変化だ。
現在は「金三銀四」と呼ばれる新卒採用のピークシーズンであり、2026年度の春季キャンパス採用公告を金融機関が次々と発表している。金融テクノロジーの応用の最前線では、銀行は人工知能やビッグデータなどの技術系人材を熱望しており、金融テクノロジー関連の採用拡大傾向が特に顕著だ。
例えば：建設銀行の複数支店や子会社の建信金科は「技術系専門人材」を募集している。浦発銀行は人工知能、データサイエンス、ソフトウェア工学、金融テクノロジーなどの専門背景や多学科の複合教育背景を持つ学生を優先的に採用している。上海銀行は本店に金融テクノロジーのポジションを設置し、プラットフォームやツール、システムの設計・開発に従事したり、データやAIの能力構築に携わったりしている。
金融機関が「人材争奪戦」に参入することで、一定程度インターネット大手の人材資源が分散されている。一方、伝統的にAI人材を吸収してきたインターネット企業の今年の採用需要も依然旺盛だ。例えば、蚂蚁集团（アリババの子会社）の2026年春季採用では、技術職の比率が85％に達し、そのうち70％以上が人工知能に直接関連している。大規模モデルのアルゴリズム、多モーダル生成、データインテリジェンス、基盤プラットフォームの研究開発、AIの安全性などのコア分野に重点を置いている。蚂蚁集团は連続6年、春季採用の技術職比率が80％を超えており、AIへの継続的な投資意欲を示している。
金融業の基礎的ロジックが変化
金融機関がAI人材の蓄積を加速させていることは、AIが金融業務を支える基盤的なロジックが共通認識となりつつあることの反映だ。
「現在、金融業の根底にあるロジックは、『規模駆動』から『技術駆動』への根本的な飛躍を遂げつつあります」と、南開大学の金融学教授、田利輝は上海証券報の記者に語った。AIと大規模モデルは、リスク管理、顧客サービス、商品開発の三つの側面から銀行のコア業務を再構築している。信用審査、投資判断、リスク予警などの重要な段階で、人工知能システムが次第に役割を果たし始めている。
金融業界におけるAIの応用は、すでに戦略レベルに昇華している。最近、多くの銀行が2025年の年次報告書や業績発表会で、AIの変革成果や今後の展望を重点的に言及している。例えば、中信銀行の年次報告書によると、2025年にはAI大規模モデルを用いたアプリケーションが120以上のシナリオに導入され、業務効率の向上に大きく寄与した。AIを活用した量的戦略の研究開発や、投資取引の自動見積もり率が80％超に達している。中信銀行の副行長、谷凌雲は、今後2年でAIをあらゆる意思決定や経営活動に浸透させることを目指すと述べた。
素喜智研の上級研究員、蘇筱芮は上海証券報の記者に対し、「AIツールの爆発的な普及により、金融機関は最先端の業務展開により一層注力し、新技術分野の人材蓄積を加速させている。これにより、従来の金融エコシステムを持つインターネット大手との格差を徐々に埋めつつある」と語った。
複合型人材が「人気の的」
金融業のAI展開は、単なる技術革新だけでなく、組織力と人材蓄積の勝負でもある。
「ビジネスもアルゴリズムも理解している」複合型の専門人材が、金融機関の争奪戦の焦点となっている。普華永道中国のマネジメントコンサルティングパートナー、王建平は、「大規模モデルの微調整や強化学習を行える技術者は金融業界では極めて希少であり、一部の金融機関は『AI研究院』や『特別報酬制度』などを設立し、従来の採用モデルを突破して高級AI専門人材を引きつけている」と述べた。
田利輝は、今後の金融業界における技術人材の需要は、「構造の分化、能力の複合化、需要の前倒し」という三つの大きなトレンドを示すと予測している。基礎的で反復的な技術職の需要は徐々に縮小し、アルゴリズム研究や大規模モデル開発、データガバナンス、プライバシー計算などのコア能力を持つ「尖端人材」が争奪の焦点となる。さらに、「金融を理解する技術者」と「技術を理解する金融人」が高度に融合し、技術人材は「裏方のサポート部門」から「前線の事業ユニット」へと移行し、投資銀行、資産管理、リスクコントロールなどのコア事業に直接組み込まれるだろう。
「未来の金融業界の競争は、結局のところ、技術人材の争奪戦になると予見できる」と、田利輝は語った。