作者：金融界银行研究院院长陈国汪

农村中小银行的根本使命是支农支小。截至2025年末，全国农村中小银行法人机构2933家，较上年末净减少670家，减量提质改革持续推进。从贷款结构看，金融监管总局《2025年银行业金融机构普惠型涉农贷款情况表》显示，截至2025年四季度末，农村金融机构普惠型涉农贷款余额约7.16万亿元，占银行业金融机构合计14.19万亿元的一半以上，是支农金融服务的主力军。

在AI技术加速渗透金融业的大背景下，农村中小银行如何利用AI提升核心竞争力，不能脱离"支农支小"主业空谈技术先进性。结合机构类型差异，农商行应重点聚焦普惠金融和养老金融两大领域，村镇银行则应集中资源深耕普惠金融。但在推进过程中，三个深层瓶颈制约着AI技术真正落地见效。

三大核心瓶颈

（一）数据瓶颈：单机构数据量不足与全国共享机制缺失

AI模型的效果高度依赖数据量和数据质量，农村中小银行在这两个维度上都存在先天不足。

单机构数据量不足是首要制约。AI风控模型尤其是大模型训练，需要足够规模的样本数据才能达到可用的精度。但单家县域农商行客户基数有限，不良贷款样本更是稀缺——一个县一年新增的不良贷款可能只有几百笔，训练出来的模型泛化能力差。常熟农商银行之所以能做出"灵燕"信审大模型、实现85%的审批自动化通过率，前提是其2025年末集团贷款户数达58.66万户，其中100万元以下贷款户数55.26万户、占比94.20%——绝大多数县域农商行根本不具备这样的数据规模。

更突出的问题是全国层面涉农数据共享机制缺失。涉农信用数据分散在多个政府部门——土地确权、农机补贴在农业农村部门，纳税记录在税务部门，市场主体登记在市场监管部门——各部门信息化程度不同、数据标准不统一、缺乏共享的制度安排和授权查询通道。人民论坛网2024年6月刊发的研究文章指出，基层政府部门在涉农数据共享方面存在"不愿、不敢、不能"的问题，各省涉农数据归集共享无法满足金融机构的实际需求。经济日报2026年5月22日的报道也指出，农村信用信息碎片化严重，土地确权、农机补贴、种植收益等关键数据分散在不同部门、难以汇聚，银行建立的信用评估模型"喂不饱"，精准度大打折扣。

政策层面已有部署。2026年中央一号文件提出"推动农村信用体系建设，加强涉农信息归集共享"；金融监管总局2026年4月8日发布的《关于做好2026年金融支持乡村全面振兴工作的通知》明确要求"加强涉农信息归集共享，将土地确权、农机补贴、经营流水、纳税记录等关键数据纳入共享范围，支持银行保险机构对接"。但从政策要求到实际落地还有很长的路要走——目前全国层面尚未建立统一的涉农数据共享平台，各省各自为政，数据标准和接口不统一，银行对接成本高、数据可用性差。

从国际经验看，德国储蓄银行集团之所以能共享集团层面统一训练、统一部署的AI模型，前提是集团整合了全德数百家储蓄银行的交易数据；韩国农协银行的AICC项目能将AI直接处理任务从45项扩展到180项，也是依托全国农协体系的海量通话和业务数据。我国农村中小银行的数据分散在近3000家法人机构手中，没有全国性或区域性的数据整合，AI模型就成了无米之炊。

（二）平台瓶颈：省级AI平台建设滞后与战略覆盖不均

省联社改革后，省级农商行或农商联合银行本应承担全省农信系统AI能力建设的枢纽角色。但从全国看，各省进展极不均衡，部分省份甚至尚未将AI上升为省级战略。

第一梯队是已经形成明确AI战略并落地的省份。江苏农商联合银行绘制人工智能"4+1+N"发展蓝图，构建"算力、数据、平台、应用"四层协同的架构体系，2026年6月主办全省农商银行人工智能青年创新大赛，7月在常州设立AI研发中心，由江南农商行牵头聚焦场景孵化。广东农信上线"悦农AI"智能服务门户，累计推出智能助手30余个，覆盖通用问答、综合办公、风险合规、业务经营四大方面，累计服务超52万次，财报分析助手将分析时间从平均1小时缩短至5分钟。广西农商联合银行2026年1月投产新一代数智核心系统群，34个新建系统与52个配套改造系统同步落地，迈向以"人工智能+分布式+国产化"为底座的数智化发展新征程。江西农商联合银行在2026年2月的年度工作会议上明确提出实施"人工智能+"行动，构建新一代核心系统群与人工智能基础底座。

第二梯队是有数字化规划但AI尚未单列的省份。陕西农信经过7年多发展，构建起"数据底座+模型大脑+产品服务+渠道供给+生态培育"的一体化数字农信普惠金融服务体系，数字普惠贷款累计授信超550万户、金额达9300亿元，但尚未出台专门的AI战略规划。

第三梯队是AI平台建设基本空白的省份——部分中西部省份的省联社改制尚未完成，省级科技力量薄弱，AI平台建设还停留在规划讨论阶段，县级农商行只能各自为战。

对比德国储蓄银行集团——全德数百家储蓄银行共享同一个集团AI平台和OSPlus核心系统，单家储蓄银行零成本即可使用。我国目前只有少数省份达到了类似的"省级集中AI平台"水平。省级平台建设滞后，直接导致县域农商行"用不起、用不好"AI技术。

（三）组织瓶颈：传统条线架构对AI应用的体制性阻碍

技术可以采购，但组织架构的适配需要深层变革。农村中小银行传统的"总分行—部门条线"架构，正在成为AI应用落地的最大障碍。

第一，业务与技术"两张皮"。传统银行瀑布式的开发模式与部门墙，使得AI应用难以实现业务知识的有效注入。现实中常出现这样的情况：业务人员无暇配合AI项目，科技人员不懂业务，导致"工具思维"盛行——AI仅被用于智能客服、OCR识别等边缘场景，而未能触及信贷风控、客户经营等核心决策环节。

第二，部门墙导致数据割裂。AI智能体需要跨业务条线调用数据才能发挥作用——一个完整的客户画像需要整合零售、对公、风控、运营等多个部门的数据。但传统银行按产品和条线划分部门，各有数据系统和数据口径，数据不打通，AI模型就只能做局部优化。金融科技平台Backbase的分析指出，大多数银行仍围绕产品孤岛组织架构，而非围绕AI智能体需要跨越的客户旅程来设计，跨部门流程一旦出错往往无人担责，这种结构才是阻碍代理型AI落地的根本原因。

第三，考核机制不匹配。调研反馈显示，不少银行中层管理者并不排斥AI，但困惑在于：现有KPI考核体系如何与AI协作能力挂钩？农村中小银行更是如此——传统考核按存贷款规模、利润指标分解到各支行和客户经理，AI系统带来的效率提升如何计入考核？AI替代了部分岗位后人员如何安置？这些问题不解决，一线员工和中层管理者对AI的接受度就上不来。

第四，科技治理模式落后。兴业银行董事长吕家进2026年5月在数字中国建设峰会上提出，金融机构推进智能化需要"组织革新"——将科技研发从瀑布式转向敏捷化，将系统建设从项目制转向产品制，将组织架构从专业分工转向业技融合，将文化理念从经验判断转向数据驱动。但对农村中小银行而言，这四个"转向"几乎是对现有组织的彻底重构，难度极大。

政策建议：围绕三大瓶颈系统破局

（一）破解数据瓶颈：构建全国性涉农数据共享基础设施

数据问题不能单靠银行解决，必须上升到国家层面的基础设施建设。

第一，建立全国统一的涉农数据共享平台。建议由中国人民银行征信中心牵头，整合农业农村、财政、税务、市场监管等部门的涉农数据，建立全国统一的涉农信用信息数据库。征信中心已于2024年10月25日上线全国中小微企业资金流信用信息共享平台，按照开放共享、实时互动、按需调用的原则搭建跨机构共享的"高速公路"，截至2025年8月已为6000多万户企业建立资金流信用信息档案。下一步应将涉农数据纳入这一框架，明确共享的范围、标准、授权方式和安全责任。

第二，推动省级涉农数据归集标准化。各省农商行或农商联合银行作为区域枢纽，负责对接本省涉农数据平台，将土地确权、农机补贴、经营流水、纳税记录等关键数据归集到省级数据中台。江苏、广东等先行省份已在做类似工作，但数据标准不统一、接口不规范的问题普遍存在。建议监管部门或中国银行业协会出台涉农数据共享标准规范，统一数据格式、接口协议和安全要求，降低各银行对接成本。

第三，建立行业级模型训练数据共享机制。由农信银资金清算中心或银行业协会牵头，整合全国农商行脱敏后的信贷数据，形成行业级的联合建模数据集。单家农商行的不良样本不够，但数百家农商行的数据集中起来就足以训练出可靠的风控模型。这一机制既解决了单机构数据量不足的问题，又通过"数据可用不可见"的隐私计算技术保护了各机构的数据隐私。

（二）破解平台瓶颈：推动省级农商联合银行AI平台全覆盖

省级农商联合银行是农村中小银行AI能力建设的最优组织载体，应从国家层面推动省级平台全覆盖。

第一，将AI平台建设纳入省联社改革验收标准。建议在改革方案中明确：已完成改制的农商联合银行，必须在三年内建成覆盖智能客服、智能风控、智能营销、智能办公四大基础场景的省级AI平台；尚未完成改制的省份也要明确时间表，不得长期滞后。浙江、江苏、广东、广西、江西等先行省份的经验应总结成模板，向中西部省份推广。

第二，建立省级平台的成本分摊机制。省级AI平台建设成本动辄数亿元，不能让省联合银行独自承担。建议一是通过央行支农再贷款或科技创新再贷款给予利率优惠，支持省联合银行科技投入；二是各成员行按资产规模或使用量缴纳平台服务费，形成可持续的运营机制。德国储蓄银行集团机构保护方案成员共同缴费、互助共济的模式可以借鉴。

第三，对后进省份给予技术援助。鼓励浙江、江苏、广东等先行省份通过技术输出、人才派驻、联合开发等方式，支援中西部科技能力薄弱的省份，避免"数字鸿沟"扩大。监管部门可将技术输出情况纳入先行省份的监管评级加分项。

（三）破解组织瓶颈：建立业技融合的敏捷组织架构

技术工具再先进，组织不适配也无法发挥作用。农村中小银行的组织变革可以从三个层面推进。

第一，建立跨部门的AI推进委员会。由董事长牵头，行长和分管副行长以及零售、对公、风控、科技、运营等部门负责人共同参与，统筹AI项目的优先级排序、资源分配和效果评估，改变"科技部门单打独斗"的局面，让业务部门从一开始就深度参与AI场景设计。

第二，试点业技融合的敏捷团队。参考兴业银行"从专业分工转向业技融合"的方向，选择重点业务条线试点"业务+科技"联合项目组——每个AI应用场景由业务专家和技术人员组成小团队，端到端负责需求定义、模型开发、上线运营和效果迭代。

第三，调整考核激励机制。将AI应用成效纳入部门和支行考核——不仅看节省了多少人力成本，更看客户体验提升、审批效率提高、不良率下降等业务指标；对主动拥抱AI、提出创新场景的员工给予奖励。同时做好人员转型规划——AI替代的重复性岗位人员，应转岗到客户关系维护、复杂业务处理等AI做不了的岗位，避免简单裁员引发抵触情绪。

主业聚焦：两类机构的差异化AI应用方向

（一）农商行：普惠金融+养老金融双轮驱动

普惠金融领域的AI深化。普惠小微贷款是农商行的核心业务，AI应用空间最大。常熟农商行的"灵燕"信审模型已经证明了路径——AI流水解析将流水解读时间从3小时压缩至3分钟，日均审批200笔、自动化通过率85%。下一步，省级农商联合银行应将这一模式标准化后向全省推广，重点开发三类应用：一是小微企业信贷智能审批模型，替代人工财报分析和抵押担保判断；二是农户信用评级模型，整合土地确权、种粮补贴、农业保险等涉农数据，实现农户贷款线上化、自动化审批；三是智能预警模型，提前识别潜在风险客户，减少不良生成。

养老金融领域的AI赋能。农商行的客户群体与老龄化人群高度重合——县域和农村地区老年人口占比高，养老金融是天然的蓝海。浙江瑞安农商银行搭建"产品+场景+网络"三层养老金融体系：截至2026年6月末，50周岁及以上理财客户10197户、存续余额21.97亿元、占全行53.74%，60周岁以上理财投资者近4400名、较年初增幅达10%，60周岁及以上定期存款客户逾8.68万户、存款余额294.36亿元。山西高平农商行2026年以来与兴业银行合作推出针对老年群体的封闭式和开放式理财产品；山阴农商行针对老年客户定制专属养老储蓄产品，优化存款期限、利率设置及支取规则。

AI在养老金融领域的应用方向包括：一是智能适老客服——针对老年客户特点开发语音放大、方言识别、语速可调的AI客服系统，参考韩国农协银行AICC将语音识别准确率提升至97%的经验，让老年客户用方言就能办理业务；二是养老资产配置顾问——利用AI根据老年客户的年龄、风险偏好、家庭结构，智能推荐储蓄、理财、保险组合方案；三是养老场景生态对接——通过AI整合社区、医院、养老机构数据，提供金融+非金融的综合服务。

（二）村镇银行：聚焦普惠金融的轻量化AI

村镇银行资产规模小、人员少、服务区域集中，AI战略必须走"最轻"的路线——不做任何自研，完全依托主发起行、省级农商行或农商联合银行的平台能力，聚焦普惠金融主业。

从数据看，村镇银行的支农支小定位非常清晰。以武胜中银富登村镇银行为例，其2025年度信息披露报告显示，截至2025年末贷款余额4.48亿元、2459户，户均贷款仅18.21万元；其中小微企业贷款余额3.32亿元、1279户，农户贷款余额2.79亿元、1827户，小微企业与农户贷款合计占总贷款余额的92.90%。这种"小额、分散"的业务特点，决定了村镇银行最需要AI解决效率问题——客户经理管几百户贷款，靠人工根本管不过来。

村镇银行的AI应用优先级应该是：第一，智能客服和远程银行——解决人员不足问题，让客户不跑网点就能办理常见业务；第二，移动展业辅助工具——客户经理下村走访时，用手机端AI工具自动录入客户信息、生成调查报告、初步测算授信额度；第三，反欺诈和风险预警——依托主发起行或省级平台的共享模型，自动识别异常交易和潜在风险客户，弥补自身风控能力不足。

总之，农村中小银行的AI转型，本质上不是技术追赶问题，而是三大基础设施的建设问题：数据基础设施——解决"模型喂不饱"的问题；平台基础设施——解决"小机构用不起"的问题；组织基础设施——解决"好技术落不了地"的问题。这三个问题不解决，再先进的AI技术也只是空中楼阁。

最终目标是让AI真正服务于支农支小主业——农商行在普惠金融和养老金融两大领域做深做透，村镇银行在小额分散的普惠金融领域做精做细，用AI提升服务效率、降低风控成本、拓展服务半径，让农村金融客户享受到与城市客户同等质量的金融服务。这才是农村中小银行AI转型的根本意义所在。

主要数据来源：金融监管总局《2025年银行业金融机构普惠型涉农贷款情况表》及2026年4月8日《关于做好2026年金融支持乡村全面振兴工作的通知》；2026年中央一号文件；人民银行征信中心资金流信用信息平台介绍（2025年8月）；常熟农商银行2025年年度报告；武胜中银富登村镇银行2025年度信息披露报告；江苏省委金融办（2026年6月）、广东农信官网（2026年5-6月）、人民网（2026年1月）、江西农商联合银行、中国金融新闻网（2026年9月、5月）、浙江日报（2026年7月）、新华网山西（2026年8月）相关报道；Backbase分析文章；人民论坛网（2024年6月）、经济日报（2026年5月）相关文章。