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【央视新闻客户端】

　　来源：金融人事mini

　　昨天，银行人事介绍了平安银行零售业务掌舵人的调整。与此同时，招商银行零售条线多部门也出现人事变动。

　　银行人事了解到，招商银行私人银行部总经理赵悦，已不再兼任零售金融总部总经理；总行零售金融总部副总经理陆小荣，升任零售金融总部总经理。

　　此外，自去年12月周天虹正式出任首席信息官后，招商银行总行信息技术部“一把手”也出现调整，信息技术部副总经理夏雷也获得提拔，升任信息技术部总经理。

　　零售干将获提拔

　　私人银行部总经理赵悦，不再兼任零售金融总部总经理。

　　赵悦，毕业于中欧国际工商学院，获工商管理硕士学位，1994年7月加入招商银行，曾任广州分行行长助理、副行长，海口分行行长。2020年，赵悦接替王菁任总行私人银行部总经理；2021年2月，赵悦任零售金融总部总经理，王晏蓉接任私人银行部总经理；2024年1月，赵悦又兼任私人银行部总经理。此外，赵悦还是招商永隆银行、招商信诺董事。

　　总行零售金融总部副总经理陆小荣，升任零售金融总部总经理。

　　陆小荣，曾任招商银行信用卡中心信用风险管理部总经理兼数据分析中心主任，2019年7月起任招行信用卡中心总经理助理，2022年8月升任信用卡中心副总经理。

　　此外，招行信用卡中心信用风险管理部总经理庞正宇，升任信用卡中心党委委员。

　　招商银行将零售金融板块定位为“财富生态的大平台、资产业务的压舱石、飞轮效应的驱动力、价值创造的领航者”，2024年上半年，招行零售金融营收、利润贡献占比均超过55%。

　　去年三季报显示，截至2024年9月末，招商银行零售客户存款余额38，465.35亿元，较上年末增长10.06%；零售贷款35，738.33 亿元，较上年末增长3.95%，增量不及上年同期，主要是信用卡贷款和个人住房贷款规模受市场需求偏弱的影响有所回落。

　　截至2024年9月末，招商银行管理零售客户总资产（AUM）余额143，449.47亿元，较上年末增加10，238.16亿元，增幅7.69%；零售客户数2.06亿户（含借记卡和信用卡客户），较上年末增长4.57%。

　　其中，金葵花及以上客户（月日均全折人民币总资产在50万元及以上）506.57万户，较上年末增长9.16%；私人银行客户（月日均全折人民币总资产在1，000万元及以上）159，581户，较上年末增长7.22%。

　　截至2024年9月末，招行管理金葵花及以上客户总资产余额117，016.53亿元，较上年末增长8.15%，占招行AUM的81.57%。

　　科技条线变动

　　总行信息技术部副总经理夏雷，升任信息技术部总经理；曾任招商银行总行研发中心副总经理，零售应用研发中心总经理。

　　俞吴杰不再担任总行信息技术部副总经理。

　　据公开信息梳理，俞吴杰，曾在国际知名支付公司PayPal任职，2011年加入支付宝，主导搭建了支付宝的用户保障体系，后出任蚂蚁金服首席信用数据科学家、芝麻信用副总经理。加入招商银行后，担任信息技术部副总经理兼数据资产与平台研发中心总经理。

　　为了从“线上招行”向“智慧招行”转型，招商银行科技架构也在不断调整。

　　2019年，招行总行成立“金融科技办公室”，负责全行金融科技的统筹管理与推动部门。2022年，招行又设立了二级部门“云数据中心”，是银行业务流程智能化的重要引擎。2024年3月，为了顺应新一代人工智能技术的崛起，招行将金融科技办公室更名为“数字金融发展办公室”，并更新了职责范围（见下图）。

　　招商银行金融科技布局

　　在DeepSeek热潮的蔓延下，金融机构大模型越发受到关注，招行也较早进行了布局。

　　去年末，信息科技部副总俞吴杰在接受采访时曾透露，招行已开启智算平台建设，其中包含训练平台和推理平台，这是招行目前针对人工智能/大模型布局的重点。

　　俞吴杰表示，通用大语言模型在专业领域数据处理能力较弱。招行的做法是，选择较好的通用模型，将足够的专业知识“喂”给大模型，主要是银行业务方面，未来可能拓展至保险、证券、基金等与银行关联性大的行业。截至2024年10月，招行大模型应用场景已超100个。

　　去年8月，时任信息科技部副总的夏雷也曾表示，银行需要的是高度准确、针对特定领域的大模型，而不是通用的全能模型。金融机构需要私有化部署大模型，并解决数据精度、并发处理等问题，以适应自身的金融业务需求。

　　另一方面，招商银行是信息科技投入规模最大的股份行。2023年，招行信息科技投入为141.26亿元，占营业总收入的4.59%。

　　2023年主要大行科技投入规模对比

　　招行也十分注重数字化人才储备、培养，截至2024年6月末，研发人员达10，653 人，占集团员工总数的9.23%。

　　目前，招行正加强对AI技术人才的招揽，官网招聘信息显示，正在长期招聘智能科学研发岗（大模型方向），要求具备大规模预训练模型、多模态学习等领域深厚的理论基础和丰富的实现经验，有量化/蒸馏等推理优化经验优先。