杭州银行1300万远程银行AI能力建设采购项目招标商机： 聚焦AI大模型+国产化全栈适配（*开通会员可解锁*投标截止）

数说之123 数说123之浙江

（注：本文数据和内容来自权威信源，非AI生成）

一、项目核心信息

项目名称：杭州银行股份有限公司远程银行AI能力建设采购项目

采购单位：杭州银行股份有限公司

预算金额：1300万元

建设内容：围绕“服务提质、效率提升、风险防控、价值创造”四大核心目标，引入最新AI技术及大模型能力，引入具备自主可控AI原子能力，实现对大模型、ASR、TTS、NLP、声纹识别等能力的统一管理与高效调用。同步建设高频场景的AI应用：包括智能客服（语音/文本多渠道交互）、智能质检、智能外呼与智能体平台应用，逐步向全流程智能化延伸。

投标截止时间：*开通会员可解锁*9时30分

二、商机分析

本部分内容为根据建设内容及项目经验做的商机分析，仅代表个人观点。

（一）政策与行业趋势支撑，项目需求具备刚性

当前数字经济与金融科技深度融合，银行业数字化转型已进入“智能化深耕”阶段，监管层持续推动金融机构科技自立自强，国产化替代与AI技术赋能成为行业核心导向。《金融科技发展规划（2022-2025年）》明确提出“鼓励金融机构运用人工智能、大数据等技术优化服务流程、提升风险防控能力”，杭州银行此次项目正是对政策导向的落地响应。从行业实践来看，远程银行作为银行服务的重要触点，其智能化水平直接影响客户体验与运营效率，传统人工主导的服务模式已难以满足海量用户的实时需求，AI技术的规模化应用成为必然选择，该项目1300万元的预算规模也体现了采购单位对智能化升级的重视程度，需求具备明确的刚性特征。

（二）AI大模型核心能力落地，多技术协同创造价值

项目核心需求聚焦“AI原子能力统一管理”与“高频场景应用建设”，其本质是构建“技术底座+场景赋能”的一体化AI服务体系，AI大模型在其中扮演核心支撑角色。在技术底座层面，大模型的引入将打破传统AI技术“碎片化”困境——通过大模型的统一调度，可实现ASR（语音识别）、TTS（语音合成）、NLP（自然语言处理）、声纹识别等原子能力的协同调用，例如在智能客服场景中，大模型可先通过ASR将用户语音转化为文本，再借助NLP进行意图识别与语义理解，结合客户画像数据快速生成精准回复，最后通过TTS以自然语音反馈，全流程响应效率较传统模式可提升50%以上。同时，自主可控要求下，大模型的本地化部署与国产化适配成为关键，需确保模型训练、推理过程符合数据安全法规，且能兼容鲲鹏arm/海光c86等国产化硬件架构，这为具备国产化AI技术储备的企业提供了核心切入点。

在场景应用层面，大模型的赋能将实现从“单点智能”到“全流程智能化”的跨越。以智能质检为例，传统质检依赖人工抽样审核，覆盖率通常不足5%，且易受主观因素影响，而基于大模型的智能质检系统可实现100%全量通话/文本记录审核，通过构建金融行业专属语料库，模型能精准识别服务违规用语、风险提示缺失、客户投诉倾向等关键信息，同时自动生成质检报告与整改建议，帮助银行将质检周期从“按周统计”缩短至“实时监测”，风险防控的时效性与准确性显著提升。智能外呼场景中，大模型驱动的智能体可模拟人工坐席的自然对话逻辑，针对信用卡账单提醒、理财产品推荐、贷款逾期催收等高频场景，实现“千人千面”的个性化沟通，不仅能提升外呼接通率与转化效果，还能降低人工坐席的重复劳动强度，据行业数据测算，智能外呼可使单通呼叫成本降低60%以上，人均效能提升3-5倍。

（三）国产化技术路线明确，适配能力成核心竞争力

项目明确要求软件系统满足“鲲鹏arm/海光c86+麒麟v10+Tidb4.5+Tongweb”国产化技术路线，这一要求既是政策导向的体现，也是银行数据安全与系统自主可控的核心保障。从技术适配难度来看，需实现AI模型与国产化硬件、操作系统、数据库、中间件的全栈兼容，例如在鲲鹏arm架构下，大模型的推理性能优化、Tidb数据库与AI原子能力的接口适配、Tongweb中间件对高并发AI服务的支撑等，均需要专业的技术积累。这意味着投标人需具备成熟的国产化适配方案，不仅要完成技术层面的兼容测试，还需提供长期的技术支持与迭代服务，确保系统在国产化环境下稳定运行。此外，项目设置的POC测试环节（*开通会员可解锁*至1月23日），将重点验证投标人技术方案的可行性与适配性，测试结果直接纳入评分体系，这也进一步凸显了国产化适配能力在投标竞争中的核心地位。

（四）全流程智能化延伸空间，后续合作潜力显著

项目明确提出“逐步向全流程智能化延伸”，表明此次采购并非孤立的技术部署，而是杭州银行远程银行智能化战略的起点，后续具备广阔的拓展空间。当前规划的智能客服、智能质检、智能外呼等场景，仅覆盖了远程银行服务的核心环节，未来可基于已构建的AI技术底座，拓展智能营销、智能风控、智能运营等更多场景应用——例如基于大模型的客户需求深度挖掘，实现理财产品的精准推荐；通过语音、文本数据的多维度分析，构建客户信用评估模型，辅助信贷决策；利用AI技术优化远程银行后台运营流程，实现工单自动分配、业务自动审批等。此外，随着银行数字化业务的拓展，AI模型的训练数据量将持续增长，对模型迭代、算力支撑的需求也将不断提升，这为中标企业提供了长期合作的可能，后续可通过技术升级、服务续约等方式持续创造价值。

三、关键洞察（KeyInsights）

本次杭州银行远程银行AI能力建设采购项目，本质是银行业“AI技术底座化+场景智能化+系统国产化”趋势的集中体现，为相关从业者提供了明确的商机导向。首先，技术聚焦是核心竞争力，投标人需围绕AI大模型的自主可控部署、国产化全栈适配、多原子能力协同调度三大核心技术点构建方案，尤其是大模型在金融场景的行业适配能力——需积累足够的银行服务语料库，确保模型能精准理解金融专业术语、客户意图与合规要求，这是区别于通用AI解决方案的关键。其次，场景落地能力是评分核心，POC测试环节直接考察技术方案的实际效果，投标人需提前针对智能客服的多渠道交互、智能质检的精准识别、智能外呼的自然对话等核心场景进行充分测试，确保系统响应速度、识别准确率、稳定性等关键指标满足要求。再者，长期服务能力不可忽视，项目要求5个月内完成投产上线，后续还需支持全流程智能化延伸，投标人需具备完善的项目实施团队与售后服务体系，能快速响应银行的个性化需求与技术迭代要求。最后，国产化生态适配是基本门槛，需深度理解鲲鹏、海光、麒麟、Tidb等国产化软硬件的技术特性，提前完成产品适配与兼容性测试，避免因适配问题影响投标竞争力。总体而言，该项目为具备“国产化+AI大模型+金融场景”综合能力的企业提供了优质商机，同时也预示着银行业AI智能化市场将向“技术深耕、场景落地、生态协同”的方向发展，只有精准把握政策导向、技术趋势与客户需求，才能在市场竞争中占据优势地位。

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