邮储银行前行长解析AI应用：银产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达到了顶点，以DeepSeek为代表的技术大火引发了广泛的关注。这一技术不仅深刻地改变了银产业的生态系统，提升了效率，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，针对AI时代下银产业的业务壮大和内部管理进行了深入剖析。

他特别以银行零售业务为例，指出产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，人工智能变成解决零售业务难题的关键手段。刘建军指出，AI在银产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大规模替代人工’的担忧，他以为，机器首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、提供情感支持方面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，含流程集中改造、合规体系搭建、人员培训运维等。他指出，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技术的效用。再次，刘建军以为，银产业存在过度迷信通用大模型的迹象。他以为，垂直金融小模型更适合银产业务，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自动化处理，中风险场景则亟需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。从实际落地情况来看，刘建军提出，银产业的AI投入应当遵循‘方向押注，壮大留白’的原则，即在智能化长期壮大的主线上，预留出适应未来技术迭代的调整空间，并优化全流程监督机制。目前，AI已深入银产业各个方面，因此在金融范畴应用AI的实际案例始终受到新金融联盟‘融城杯’金融科技案例评选活动的关注。

据了解，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壮大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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