银行秋招变局：四大行缩招7000余人，金融人才招聘告别“人海模式”

本报（chinatimes.net.cn）记者林佳茹 刘佳 北京报道

9月，银行业集中发布2027年度校园招聘公告、开放网申通道。其中，国有银行的招聘动向备受市场关注。最新统计数据显示，工农中建四大国有银行秋招岗位总量同比缩减7000余个，校招名额已连续三年下滑。

对比近两年校招公告能够看出，本次缩减的岗位以基层网点柜员、综合运营等基础操作类岗位为主，总行及直属机构专业化岗位招录规模整体保持稳定。

受访专家认为，银行校招缩招是经营压力、数字化替代与人才结构调整多重因素共同作用的结果。在整体岗位收缩的同时，银行同步优化招聘结构，金融科技岗位投放保持平稳，既懂业务又掌握技术的复合型人才需求持续存在。

校招总量连续三年回落

据银行招聘网数据统计，工农中建四大行合计释放校园招聘岗位约6.4万个，同比缩减7000余个岗位。四大国有银行校招规模已连续三年回落，2025届岗位总量为7.76万个，2026届降至7.15万个，再到今年的6.4万个，三年累计缩减岗位超1.3万个。

从今年各行招聘体量来看，农业银行、工商银行招聘规模位居前两位，两家岗位数量均约1.86万个，建设银行约1.5万个，中国银行约1.2万个。

记者对比近两年四大行校招公告发现，本轮校招总量收缩主要体现在基层网点柜员、综合运营等基础性、重复性岗位；总行及直属机构专业化岗位招录规模整体保持稳定。

具体来看，工商银行总部计划招录100人左右，涵盖总行管培生、法律专项等核心岗位；建设银行总部拟招110人，以适应建设银行战略发展、业务经营管理和人才储备多样化的需要。农业银行总行及直属机构招录306人，覆盖战略管理、数据分析、风险管理等核心职能，布局金融交易、养老金融、数字风控等新兴业务。中国银行总行及直属机构招录504人，管培生岗位覆盖数字资产、科技运营、远程银行等新型业务板块。

“今年明显感觉银行秋招门槛变高、名额变少，身边大部分同学都在海投，但简历通过率有下降。”北京某高校金融专业应届毕业生告诉记者，往年学长学姐投递基层柜员、综合岗相对容易上岸；今年银行更偏爱有科技、数据分析背景的求职者，纯金融专业应届生的竞争优势有所减弱。

某国有大行总部工作人员向记者透露，“线下业务数字化替代、离柜业务率持续走高，基层重复性操作岗位需求缩减，无需再进行大规模批量招录。”该工作人员表示，当前银行人力成本管控持续收紧，招聘重心全面向科技、风控、新兴业务等高价值岗位转移，“不过基层缩招具备周期性特征，还会随着业务布局动态调整。”

“银行校招缩招是技术替代、经营约束与人才结构重塑等因素叠加的结果，长期的结构性特点更明显。”中国邮政储蓄银行研究员娄飞鹏对《华夏时报》记者表示，一方面，银行面临息差收窄、信贷增速放缓的经营压力，需要持续推进降本增效；另一方面，随着数字技术发展，AI大模型规模化落地直接替代了大量标准化、可重复的岗位；再者，面对数字金融发展，银行积极扩展科技条线人员数量，做好人员的结构性调整。

复合型人才需求延续

在招录总量收缩的背景下，银行招聘的岗位结构同步优化，金融科技类岗位仍保持稳定投放，“技术+业务”的复合型人才导向持续明确。

从各家银行招聘公告来看，工商银行校招设置了“科技菁英”岗位，主要为该行系统开发、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。工行山东省分行在校招公告中明确提出招聘亟需的专业，包括大数据、人工智能、计算机科学、软件工程、网络安全等。

建设银行境内分支机构主要招聘岗位也设置了科技类专项人才，主要从事人工智能、数据挖掘分析、大数据营销、技术研发、系统运营维护等相关工作。

股份行与地方银行的招聘导向同样清晰，明确侧重“技术+业务”复合型能力。招商银行、浦发银行、平安银行纷纷布局AI算法、数据科学、系统研发等赛道，培养可落地业务场景的复合型科技人才。民生银行专门推出“扬帆”计划，定向招录STEM理工及“STEM+金融”复合背景硕士人才；宁波银行招收100名金融科技定向生，覆盖数据开发、算法工程师、系统测算等技术岗位方向。

“计算机、大数据专业的同学岗位选择相对更多。”前述金融专业应届毕业生向记者表示。

某股份行技术条线的工作人员告诉《华夏时报》记者，单纯的技术人才或金融人才，已无法适配银行业发展需求，“能将AI、大数据技术落地到风控、营销、运营场景的复合型人才，是银行现阶段稀缺的资源。”

“伴随银行数字化转型持续推进，银行的校园招聘可能呈现总量稳中有降、结构持续调整的态势。”娄飞鹏表示，在具体操作上，对于柜面、综合运营等岗位的招聘可能持续缩减，而对金融科技、AI算法、数据分析等科技型岗位的招聘可能持续扩招，既懂业务又懂技术的复合型人才可能成为标配。

对此，娄飞鹏建议，金融类应届生应主动向金融+科技复合方向靠拢或者转型。一方面是补齐技术短板，学习掌握数据分析及AI大模型工具等技术；另一方面是拓宽求职的视野，除传统业务岗外，重点关注金融科技、数据分析、数字风控、合规、养老金融等新兴方向。

责任编辑：冯樱子 主编：张志伟