上海银行副行长 胡德斌

在中央金融工作会议明确提出“加快建设金融强国”的战略蓝图下，银行业正站在以人工智能为核心的新一轮技术革命的潮头。作为金融科技领域的长期观察者与实践者，我看到：以人工智能(AI)为引领的技术革新，不仅重塑了银行业的服务形态，更开辟了价值创造的新范式。本文旨在从服务模式、技术架构、生态布局、组织形态四个维度，深入探讨AI与银行融合变革的深远影响，以期为银行业的智能化转型提供参考。

一、服务模式：从功能模块向场景化服务的跨越

银行业的服务模式正经历着从功能模块集合向场景化服务的根本性转变。传统模式下，银行提供一系列独立的金融服务功能，客户需主动寻找和选择适合自己的服务。然而，在AI技术的推动下，服务逻辑正逐渐从“人找功能”向“功能找人”演进。银行不再是单一金融功能的提供者，而成为了连接客户与金融服务的桥梁，构建了以客户为中心的共生生态。

这一转变的核心在于构建“人类专家+AI专家”的联合服务模式。AI专家通过全天候的数据洞察，能够基于客户行为轨迹、消费习惯、生命周期事件等多维度数据，自动生成个性化服务方案。例如，AI能够精准分析客户的收入与支出情况，为其推荐最适合的理财产品组合，甚至预测未来资金需求，提供预授信等增值服务。而人类专家则可在AI的基础上，聚焦情感连接与复杂决策，如深入了解客户的家庭风险偏好，并联动医疗、教育资源，提供全方位、个性化的养老保障规划或子女教育基金投资建议。

为了实现场景化服务，银行需要构建开放式的API接口、平台化的服务架构和AI原生开发工作平台，快速响应市场需求。同时，银行还需要加强与外部合作伙伴的协作，共同打造金融生态圈，为客户提供更加便捷、高效、全面的金融服务体验。

例如，一位刚刚收到一笔拆迁款的客户不再像过去那样问“有什么存款产品”，而是问“能不能帮我设计一个方案，要考虑到养老保障、保值增值，还要每月有固定的利息收益用于生活”。客户不再满足于被动选择金融功能，而是渴望获得专属解决方案。上海银行正在探索的AI原生手机银行是一个多智能体的AI专家。客户通过语音与手机银行对话，可享受到更加便捷的服务。无论是理财、保险、养老、旅游还是其他服务，通过训练整合各领域专家能力的AI专家都能够快速提供专业参考建议，突破了传统客户经理的个人知识限制。

二、技术架构：从集中式大脑向分布式神经网络的升级

银行业AI基础设施建设需在创新与合规之间寻求平衡。根据相关政策要求，银行可采用“公有云+私有云+边缘计算”的混合部署模式，支持AI模型训练与推理的弹性扩展，在确保数据安全的前提下，充分利用公共AI能力，通过混合算力架构灵活满足不同计算需求，提升服务响应速度与效率。

数据中台与知识工程是AI在银行的应用能够取得成效的基础。银行需要构建企业级数据中台，实现多源数据的融合和统一管理。通过数据清洗、整合、分析等手段，将隐性知识转化为可调用的AI燃料，为AI模型提供丰富的数据支持。同时，知识工程将专业知识和规则融入大模型中，提高模型的理解与推理能力，使得AI能够更加准确地识别客户需求和风险点。

在AI模型的开发和应用过程中，银行需要构建覆盖模型训练、部署、应用、运营及运维的全生命周期工具链。这有助于银行快速迭代AI模型，确保服务的稳定性与可靠性。

三、生态布局：从规避风险向管理风险的转变

在AI时代，银行的风险偏好需从规避不确定性转向管理不确定性。传统上，银行往往倾向于与大公司合作，以控制风险。然而，在AI技术的推动下，初创公司带来了颠覆性的可能和创新活力。银行需打破以往过度依赖大公司的思维定势，积极探索与初创公司的合作新模式。

其中，“创贷联动”是一个新思路。银行可以利用自身的风控优势，为创新定价，与初创公司共生共荣。通过“创贷联动”模式，银行可以深度参与科创企业的成长，为其提供融资、咨询等全方位服务。这不仅能够推动金融服务与科技创新的深度融合，还能够为银行带来新的增长点和发展机遇。

同时，银行还需要加强与外部合作伙伴的协作，共同打造金融生态圈。通过与不同业态的合作伙伴协作，银行可以拓展服务渠道和客户群体，提升服务效率和客户满意度。此外，银行还可以与其他金融机构进行合作，共同开发新产品和服务，实现资源共享和优势互补。

在生态布局中，银行要特别注重风险管理和合规经营，加强对法律法规和监管政策的学习和理解，确保业务的合规性和合法性。

四、组织形态：从层级结构向扁平化网络的演进

AI不仅是技术工具，更是组织变革的催化剂。它推动了企业组织的扁平化发展，减少了管理层次，重新分配了知识权力。在AI时代，银行需要构建更加灵活、高效的组织形态，以适应市场变化和客户需求。

AI改变了管理层作为知识中介的角色，使基层员工能够直接调用全量数据和知识库，打破了信息垄断。同时，AI将复杂的规则和流程编码为实时决策引擎，使一线员工成为最小决策单元，提高了决策效率和响应速度。管理层则从审批者转变为规则设计者，专注于制定更高层次的战略和规则，为银行的长远发展提供指导和支持。

此外，AI降低了跨部门协作的成本，打破了部门壁垒。通过AI技术的支持，部门之间可以实现信息共享和协同工作，提高整体效率和协同效果。项目组也可以灵活调用不同领域的AI模型实现高效协作，快速响应市场需求和客户变化。这种扁平化的组织形态使得银行能够更加灵活地应对市场变化、满足客户需求，提高整体竞争力和适应能力。

五、政策导向与未来展望

站在建设金融强国的新起点，银行业需以更加开放的姿态拥抱AI变革，既要把握相关政策机遇，加强AI技术的研发和应用;又要在服务实体经济的本源中坚守风险底线，确保业务的合规性和合法性。

监管部门加大对银行业AI技术创新的支持力度，提供政策扶持、监管创新沙盒等政策措施，鼓励银行加强研发投入，推动AI技术的创新和应用;同时，也会加强对银行业AI技术的监管和管理，确保技术的安全性和可靠性。

我们有理由相信，通过技术能力、监管智慧和生态创新的深度融合，银行业必将走出一条具有中国特色的智能化转型之路。在这一过程中，AI不仅是工具，更是连接客户、生态与组织的数字血脉。数字化时代，银行的竞争不再是功能的比拼，而是谁能成为客户旅程中最贴心的数字伙伴。