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3月11日，中国人民银行召开2026年科技工作会议，明确提出“积极稳妥、安全有序推进金融领域人工智能应用”。前面八个字，落在不同体量的银行身上，却是完全不同的重量。

当工商银行、建设银行等大型银行竞相发布千亿参数金融大模型时，四川资中农商行正因九项违规合计被罚453.5万元，其中就包括“违反金融科技管理规定”，其信息科技部负责人也因反洗钱问题被追责。

而在今年3月，四川新网银行这家以科技立身的互联网银行，因三项违规被罚33.7万元，同样涉及到金融科技管理问题。

一边是创新加速，一边是合规踩雷，金融AI的“断层”正在中国银行业悄然裂开。

根据企业预警通统计，仅2025年至今，已有45家银行因“违反金融科技管理规定”收到罚单，其中农商行、农信社、村镇银行等中小机构占比近八成。

金融科技罚单里的"众生相"

2025年的罚单数据，勾勒出一幅令人警醒的图景。

以2026年3月最新披露的罚单为例：四川新网银行因“违反账户管理规定、违反金融科技管理规定、违反信用信息采集、提供、查询及相关管理规定”三项违规，被央行四川省分行警告并罚款33.7万元。这家以“新网”为名、主打金融科技的互联网银行，其罚单更具象征意义——科技能力并不等同于合规的能力。

2025年的罚单则更为密集。

例如7月，黑龙江宾州农村商业银行因七项违规被警告、通报批评并罚款98.1万元，其中包括“违反金融科技管理规定”“违反信用信息采集、提供、查询及相关管理规定”“与身份不明的客户进行交易”。

5月，乌海银行因五项违规被警告并罚款163.8万元，其中包含“违反金融科技管理规定”，而在大多数仅笼统表述为"违反金融科技管理规定"中，乌海银行的罚单明确指出了"未上报网络安全事件"这一具体违法行为。

值得关注的是，“违反金融科技管理规定”往往不是孤立出现的。在统计的罚单中，它常与“违反金融统计管理规定”“违反账户管理规定”“违反反洗钱规定”等相伴而生。

这里反映出的是，中小银行在系统建设、数据治理、合规内控等方面的系统性短板。而罚单金额从数万元到数百万元不等，对资产规模有限、盈利能力受限的小银行而言，这可能是技术部门半年的预算。

对比之下，股份制银行虽然也有涉及“金融科技管理规定”的罚单，但数量和金额均相对有限。渤海银行武汉分行因“违反金融科技管理规定”等被罚74.3万元；广发银行合肥分行被罚82.5万元。对于营收数百亿的股份行而言，这类罚单更多的是合规成本的体现。

中小银行成“踩雷专业户”？

表象是合规意识不足，根子却在资源禀赋。

央行此次会议强调“深化业技融合”，但“业技融合”需要——钱、人、时间。

这些恰恰都是中小银行最缺的。

首先是资金投入的鸿沟。 当大行自研大模型、建设私有云时，中小银行还在为反洗钱系统的升级发愁。福建龙岩农商行2025年底的罚单中，一项违规是“留存记录网络运行状态的相关操作日志少于六个月”——这直接指向系统存储资源的不足。四川资中农商行被罚453.5万元，涉及九项违规，从金融统计到账户管理，从反假币到反信用信息采集等相关管理，几乎覆盖了所有业务条线。——这正是系统老化、人工干预过多的典型症状。

其次是人才储备的断层。从乌海银行的罚单中，时任金融科技部总经理因“未上报网络安全事件”被罚款6000元。这一细节折射出更深层问题：很多中小银行的科技部门还停留在“系统维护”阶段，远未建立起“安全治理”的意识和能力。信息科技部总经理被追责，意味着技术负责人不仅要懂代码，还要懂合规、懂报告、懂应急处置——这对县域金融机构而言，几乎是“全栈式”的人才要求。

再次是合规能力的差距。多家银行都涉及到了“违反信用信息采集、提供、查询及相关管理规定”且“与身份不明的客户进行交易”，这两个问题。当AI应用需要调用海量客户数据时，技术部门必须同时是合规部门——从数据采集的授权合规，到数据使用的隐私保护，再到数据存储的安全防护，每一个环节都可能成为罚单的来源。而中小银行的技术团队，这样一套流程很难周全。

还有一个不容忽视的因素：监管检查的“放大镜效应”。同样的违规行为，在大型银行可能被视为偶发事件，在中小银行则可能会带来内控失效的问题。2025年被罚的农商行中，多家同时涉及反洗钱、金融统计、支付结算等多领域问题，反映出监管对中小机构系统性风险的警惕。

监管的“远中近”目标

央行在此次会议上提出，要“统筹‘远中近’目标，谋深谋实‘十五五’时期科技工作”。

这意味着监管层已经预见到，金融AI的普及不会是齐步走，而是一个分层推进的过程。

与中小银行的频频踩雷形成鲜明对比，大型银行在金融科技领域正加速领跑。

工商银行早在2024年建成并发布"工银智涌"企业级千亿参数金融大模型技术体系，形成十余个大模型、两千多个传统模型的协同应用矩阵，目前已应用于20多个主要业务领域的200余个场景。

建设银行则通过“建行云”构建了完整的金融科技基础设施，截至2025年三季度已赋能347个业务场景，推出优化"帮得"客户经理AI智能助理、授信审批AI助手等标杆应用。

浦发银行构建"算力+算法+平台+知识"四位一体智能基座，建成千卡异构算力集群，形成大小模型协同的"浦银智启"服务矩阵。落地10余个重点应用，覆盖智能审录、对公授信AI赋能、"浦惠来了"AI应用等场景。

这些头部银行的共同特征是：巨大的科技投入、成建制的技术团队、完善的合规体系。当央行提出“积极稳妥、安全有序推进金融领域人工智能应用”时，它们能够迅速调整，在创新与合规之间找到平衡。

对于数量庞大的中小银行而言，这条领跑者的路径几乎是无法复制的。

然而，监管的"分层推进"思路并非要让中小银行掉队，而是要在风险可控的前提下，为不同规模的机构设计差异化的发展节奏。

大银行的探索为行业树立了标杆，但真正的挑战在于如何让技术红利惠及整个金融体系，而非加剧马太效应。这既是监管层"统筹远中近目标"的深意所在，也是下一阶段金融AI落地需要破解的核心命题。

结语

银行2026年科技工作会议的定调，既是一份路线图，也是一道分水岭。

那些拥有资源、人才、合规体系的大行将继续领跑，而众多中小银行则面临着掉队的风险。

当然，这个断层线并非不可跨越。“积极稳妥、安全有序”这八个字，既是给先行者的提醒，也是给追赶者的护身符。

2025年以来的40余张“违反金融科技管理规定”罚单，用真金白银为所有后来者画出了雷区：

网络安全不能迟报、数据采集不能违规、反洗钱不能走过场、系统日志不能缺失。

对于那些愿意正视鸿沟、借力突围的中小银行，严监管时代恰恰是重塑竞争力的契机。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！首图来自图虫创意。

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