邮储银行前行长解析AI应用：银行业不应忽视的三大认知误区

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去年春节期间，全球范围内对人工智能的狂热触及了顶点，以DeepSeek为代表的科技大火引发了广泛的关注。这一科技不仅深刻地改变了银行业的生态系统，增强了效率，同时也带来了关于工作岗位的‘AI焦虑’。6月30日，邮储银行前行长刘建军在‘融城杯金融科技创新案例评选’启动仪式上，就AI时代下银行业的业务成长和内部管理进行了深入剖析。

他特别以银行零售业务为例，指出行业竞争的焦点已经从渠道争夺转向了客户信任的维护。在此背景下，人工智能跻身破解零售业务难题的关键手段。刘建军强调，AI在银行业的竞争关键不在于拥有大模型，而在于能否打造高效、可行的业务场景。对于业界广泛存在的‘AI焦虑’，刘建军提出了三大认知误区。首先是关于‘AI大量级替代人工’的担忧，他觉得，机器主要替代的是标准化和重复性工作，而客户经理在维系客户信任、提供情感支持领域具有不可替代的价值。

其次，刘建军指出，银行智能化转型的最大成本并非在于算力和模型，而是在于组织适配成本，涵盖流程集中改造、合规体系搭建、人员培训运维等。他强调，分散化网点部署难以发挥AI价值，而信贷审批、贷后催收集中运营则能够最大化科技的效用。再次，刘建军觉得，银行业存在过度迷信通用大模型的苗头。他觉得，垂直金融小模型更适合银行业务，且在业务落地时必须按照风险等级进行管控。

低风险场景应交由AI自动化解决，中风险场景则需求AI出具参考意见并由人工复核，而高风险信贷业务则应以人工决策为主。从实际落地情形来看，刘建军提出，银行业的AI投入应当遵循‘方向押注，成长留白’的原则，即在智能化长期成长的主线上，预留出适应日后科技迭代的调整空间，并健全全流程监督机制。现阶段，AI已深入银行业各个领域，因此在金融行业应用AI的实际案例一直受到新金融联盟‘融城杯’金融科技案例评选活动的关注。

据悉，第十一届案例评选活动已于6月30日启动，将于9月进行初选、复选和终选答辩，并在10月的第八届‘外滩年会’上公布15个脱颖而出的案例。刘建军及北京大学国家成长研究院院长黄益平等也将担任本届评选活动的评审专家。

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