邮储银行前行长解析AI应用：银业界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成了顶点，以DeepSeek为代表的工艺大火引发了广泛的关注。这一工艺不仅深刻地改变了银业界的生态系统，提高了效率，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，围绕AI时代下银业界的业务发展和内部管理进行了深入剖析。

他特别以银行零售业务为例，指出业界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，人工智能成为化解零售业务难题的关键手段。刘建军重申，AI在银业界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大体量替代人工’的担忧，他认为，机器核心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、提供情感支持层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，包括流程集中改造、合规体系搭建、人员培训运维等。他重申，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工艺的效用。再次，刘建军认为，银业界存在过度迷信通用大模型的现象。他认为，垂直金融小模型更适合银业界务，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自动化应对，中风险场景则需要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。从实际落地状况来看，刘建军提出，银业界的AI投入应当遵循‘方向押注，发展留白’的原则，即在智能化长期发展的主线上，预留出适应今后工艺迭代的调整空间，并完善全流程监督机制。眼下，AI已深入银业界各个层面，因此在金融领域应用AI的实际案例向来受到新金融联盟‘融城杯’金融科技案例评选活动的关注。

据获悉，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发展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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