（来源：贝壳财经）

新京报贝壳财经讯（记者黄鑫宇）去年春节期间，DeepSeek 的大火点燃了全球对 AI（即人工智能）的追捧。AI 深度重塑银行业生态、带来效率提升的同时，也引发业者对岗位等 "AI 焦虑 " 的讨论。

6 月 30 日，在第十一届 " 融城杯金融科技创新案例评选 " 启动仪式上，邮储银行原行长刘建军对于 AI 浪潮下银行业务发展及内部管理逻辑，给出了自己的观察与思考。

邮储银行原行长刘建军。主办方提供

以银行零售业务为例，刘建军认为，行业竞争重心已经从抢占渠道转向守住客户信任。面对变化，人工智能成为破解零售经营痛点的核心抓手。在他看来，银行 AI 竞争的核心不在于是否拥有大模型，而在于能否打造高密度、可落地、能产生实际效益的业务场景。其中，智能客服、营销推荐、风险预警、运营提效四类场景落地门槛低、受 AI 幻觉干扰较小，适合全行优先铺开。

针对行业普遍存在的 "AI 焦虑 "，刘建军提出，需要厘清三大认知误区。排在首位的即为 "AI 会大规模替代人工 " 的讨论。

在他看来，实际上机器仅替代标准化重复工作，客户经理维系客户信任、提供情感陪伴的核心价值无可替代，市场对高技能金融人才需求持续上涨。

其次，关于强求 AI 投入短期回本现象，刘建军认为，银行智能化转型的最大成本并非算力、模型，而是组织适配成本，涵盖流程集中改造、合规体系搭建、人员培训运维等，" 分散化网点部署很难发挥 AI 价值，信贷审批、贷后催收集中运营才能放大技术效用。" 他解释道。

再次，不可否认的是，银行业当前也存在迷信通用大模型万能的现象。

" 银行闭环数据训练的垂直金融小模型适配性更强，业务落地必须按风险分级管控。" 具体来看，刘建军认为，低风险场景应交由 AI 自动化处理，中风险场景 AI 出具参考意见、人工复核校验，高风险信贷业务则应以人工最终决策兜底，AI 仅作为辅助研判工具。

从实际落地情况来看，他提出，银行业的 AI 投入应当遵循 " 方向押注，发展留白 " 原则，锚定智能化长期主线，同时预留适配未来技术迭代的调整空间，配套完善全流程监督机制。

当前，AI 已经深度渗透到银行业的每一个角落，因此 AI 在金融业的实际应用案例，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，第十一届案例评选的征集工作已于 6 月 30 日开启，两个月后，即 9 月将进入初选、复选与终选答辩环节；最终，10 月举行的第八届 " 外滩年会 " 将公布 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以本届评委会评审专家的身份参与本次评选活动。