近日，一場以“AI融入金融業(yè)務(wù)：重構(gòu)，不只是升級”為主題的對話在新網(wǎng)銀行“AI構(gòu)造力”直播間展開。新華財經(jīng)副總編輯陳冉與三位金融科技領(lǐng)域的專家——新網(wǎng)銀行信息科技總監(jiān)毛航、華為數(shù)字金融軍團首席專家柳元鑫、星環(huán)科技金融行業(yè)助理副總裁張曉明，共同探討了AI技術(shù)如何穿透金融業(yè)表層，直擊業(yè)務(wù)基因重塑的核心命題。

陳冉、毛航、柳元鑫、張曉明（從左至右）在直播現(xiàn)場

智能體崛起：從“技術(shù)工具”到“組織基因”的躍遷

“當智能系統(tǒng)開始自主思考，金融業(yè)務(wù)的底層邏輯是否會被重新書寫？”在三位嘉賓看來，2025年“智能體元年”的爆發(fā)絕非偶然，技術(shù)突破、成本下降、政策支持與場景需求的多重共振，正推動AI從輔助工具進化為組織變革的核心驅(qū)動力。

毛航用“四肢與大腦”的比喻巧妙闡釋智能體與大模型的關(guān)系：大模型提供認知決策的“大腦”，智能體則如“四肢”般連接場景與用戶，兩者形成互補關(guān)系，進而推動智能體普及，實現(xiàn)技術(shù)普惠并加速行業(yè)生態(tài)成熟。據(jù)毛航介紹，新網(wǎng)銀行當前已落地十余個智能體業(yè)務(wù)與辦公場景，推動業(yè)務(wù)與科技部門融合，也催生提示詞工程師等新崗位。

在企業(yè)級應(yīng)用場景中，智能體被視為“數(shù)字員工”進行全生命周期管理——業(yè)務(wù)部門定義崗位權(quán)責、人力部門參與制定管理制度、科技部門搭建能力底座，形成完整閉環(huán)。未來可陸續(xù)建立涵蓋知識庫更新、提示詞優(yōu)化、能力擴展的運營機制。

柳元鑫從智能體的優(yōu)勢與銀行業(yè)務(wù)的特點強調(diào)了兩者的可結(jié)合性。盡管當前金融行業(yè)智能體應(yīng)用仍受限于預(yù)設(shè)流程的固定性及穩(wěn)定性問題，但其整合多崗位資源、實現(xiàn)中心化服務(wù)能力與銀行業(yè)條線化特征高度契合。未來智能體有望通過打破部門壁壘、提升自動化水平，成為金融業(yè)服務(wù)升級的核心推動力。

張曉明則從不同角度提出現(xiàn)階段智能體的瓶頸和突破建議：當前智能體雖模擬人類進行任務(wù)拆解-執(zhí)行-反饋機制，但受限于底層技術(shù)未達AGI水平、跨系統(tǒng)連接標準缺失及AI基礎(chǔ)設(shè)施薄弱三大瓶頸。智能化程度仍局限于簡單任務(wù)，復(fù)雜場景因技術(shù)斷點與生態(tài)割裂難以突破。未來需突破AGI技術(shù)、推動協(xié)議標準化、完善算力與平臺底座，方能釋放智能體在任務(wù)執(zhí)行與系統(tǒng)協(xié)同中的顛覆性價值。

 AI技術(shù)的攻堅路徑：從單點突破到智能化重構(gòu)

如今，各行業(yè)正加速從數(shù)字化向智能化縱深演進，面對人力密集場景的效率瓶頸、數(shù)據(jù)資產(chǎn)的治理挑戰(zhàn)與技術(shù)落地的業(yè)務(wù)適配難題，AI技術(shù)從單點提效工具升級為驅(qū)動全局重構(gòu)的核心引擎。行業(yè)實踐也呈現(xiàn)多維突破：人力密集型流程通過擬人化交互重塑服務(wù)體驗，數(shù)據(jù)資產(chǎn)向知識化躍遷釋放乘數(shù)效應(yīng)，而架構(gòu)級創(chuàng)新正推動AI能力從局部替代轉(zhuǎn)向流程再造。

·“全員AI”：新網(wǎng)銀行的智能化謀略

以金融“五篇大文章”為指引，新網(wǎng)銀行聚焦數(shù)字金融智能化轉(zhuǎn)型，圍繞客服、營銷、貸后等場景構(gòu)建AI應(yīng)用體系。據(jù)毛航介紹，目前新網(wǎng)銀行部署的智能體月均調(diào)用量超120萬次，人力成本降低1/3；營銷端通過大模型實現(xiàn)普惠客戶自動化觸達，覆蓋海量長尾客群；貸后管理升級為擬人化雙向交互，客戶通知轉(zhuǎn)化率顯著提升，同步沉淀客戶畫像數(shù)據(jù)。

在技術(shù)層面，新網(wǎng)銀行組建AI專項團隊，完成從小模型決策向大模型生成的能力遷移，并依托底座模型推進“全員AI”戰(zhàn)略，并計劃將AI深度嵌入產(chǎn)品設(shè)計、風險決策、代碼開發(fā)等全鏈路，為智能化從單點提效邁向全局重構(gòu)奠定基礎(chǔ)。

·“4+1+N”架構(gòu)：推進華為全面智能化戰(zhàn)略

數(shù)據(jù)調(diào)研機構(gòu)IDC近期預(yù)測指出，到2028年將有75%的組合式AI應(yīng)用基于統(tǒng)一平臺構(gòu)建，平臺需具備數(shù)據(jù)統(tǒng)管能力和安全可控特性。華為當前的“All Intelligence”戰(zhàn)略布局正是順應(yīng)這一趨勢，通過打造穩(wěn)定架構(gòu)體系來應(yīng)對大模型技術(shù)的快速迭代。柳元鑫認為，在AI技術(shù)高速發(fā)展的不確定性中，金融機構(gòu)構(gòu)建具備系統(tǒng)化的平臺架構(gòu)至關(guān)重要，既能保障底層資源的統(tǒng)一調(diào)度，又為應(yīng)用提供安全可靠的技術(shù)支撐，最終實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型可持續(xù)發(fā)展。

華為設(shè)計的“4+1+N”技術(shù)架構(gòu)：“4”代表四個級別的項目管理，包括算力層實現(xiàn)異構(gòu)資源彈性調(diào)度，數(shù)據(jù)層構(gòu)建“知識庫+數(shù)據(jù)庫”雙循環(huán)體系，工具層打通一體化流水線及數(shù)據(jù)飛輪，應(yīng)用層沉淀內(nèi)容生成、多輪對話等范式化AI能力；“1”代表一整個項目管理的核心基礎(chǔ)，包括治理域貫穿模型安全、人才培養(yǎng)與制度規(guī)范；從而最終支撐“N”個場景創(chuàng)新。體系以架構(gòu)穩(wěn)定性應(yīng)對技術(shù)不確定性，推動金融機構(gòu)從單點替代轉(zhuǎn)向流程再造，確保技術(shù)迭代與業(yè)務(wù)價值深度融合，實現(xiàn)AI能力的工業(yè)化輸出。

·“Data×AI”：星環(huán)科技的垂直穿透策略

金融業(yè)AI落地的核心痛點在于如何將技術(shù)能力轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)生產(chǎn)力，對于這個問題，張曉明談到，星環(huán)科技破局之道是從底層數(shù)據(jù)治理到頂層業(yè)務(wù)賦能的“垂直穿透”。

公司提出“Data×AI”策略，強調(diào)數(shù)據(jù)與AI的乘數(shù)級協(xié)同價值。在數(shù)據(jù)側(cè)自主研發(fā)TCS語料加工平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的精準提取與知識化重構(gòu)，將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)直接轉(zhuǎn)為可調(diào)用知識資產(chǎn)；在模型側(cè)通過LLMOps平臺托管適配主流大模型，完成算力配置調(diào)優(yōu)與能力驗證；在應(yīng)用側(cè)提供智能體編排與低代碼開發(fā)，聚焦金融場景流程。例如“AI行員”將重構(gòu)客戶經(jīng)理工作流，通過征信報告智能解析、授信報告自動生成、客戶畫像實時構(gòu)建等能力，將40頁報告處理周期從兩周壓縮至小時級。 

未來崗位重定義：效率革命與人文價值的再平衡

“AI是否會取代人類崗位？”三位嘉賓一致認為，AI引發(fā)的職業(yè)重構(gòu)本質(zhì)是“人機協(xié)作界面”的重定義，當下可以從“替代焦慮”的心理轉(zhuǎn)移到“能力進化”的培養(yǎng)。

毛航從“替代-新生-普惠”的路徑揭示了變革本質(zhì)：首先，AI技術(shù)可以賦能基礎(chǔ)性、規(guī)則明確的崗位例如標準化客服、資料整理工作，也同步催生提示詞工程師、智能體開發(fā)等新型技術(shù)崗位，需要具備業(yè)務(wù)能力的復(fù)合型人才。這種變化讓職場競爭邏輯轉(zhuǎn)向人機協(xié)同創(chuàng)新力，資深從業(yè)者借AI工具突破效率邊界，新員工則通過大模型快速彌合技能鴻溝。技術(shù)擴散遵循從創(chuàng)新者到大眾化的規(guī)律，如同智能手機的普及歷程，初期存在適應(yīng)門檻，但最終通過技術(shù)平權(quán)實現(xiàn)社會普惠。

柳元鑫則結(jié)合“微笑曲線”理論指出技術(shù)應(yīng)用的深層規(guī)律。AI雖能替代一些如生產(chǎn)運營、基礎(chǔ)報告生成的標準化工作環(huán)節(jié)，但人類在創(chuàng)新技術(shù)突破與客戶服務(wù)的情感連接兩端仍具不可替代優(yōu)勢。這種“需求導(dǎo)向+能力互補”原則推動職業(yè)體系分化，也讓技術(shù)平權(quán)降低使用門檻，使多數(shù)人共享效率紅利?！凹夹g(shù)演進不會消滅人的價值，而是驅(qū)動個體聚焦創(chuàng)造力、同理心等核心優(yōu)勢，在微笑曲線的兩端開辟更具價值的發(fā)展空間”，柳元鑫表示。

張曉明進一步強調(diào)AI技術(shù)引發(fā)的智能鴻溝本質(zhì)是一場“正和博弈”。雖短期存在崗位替代風險，但通過社會補償機制兜底，讓職業(yè)更替遵循歷史規(guī)律，關(guān)鍵在于個體的技能遷移能力。技術(shù)革命推動社會總價值增長，如同電器普及重塑生活，AI終將融入日常場景，讓人類在動態(tài)變革中激活主觀能動性，以終身學(xué)習(xí)應(yīng)對所有的變化。

三位嘉賓的共識在于：短期陣痛源于崗位賦能與技術(shù)鴻溝，但長期將通過雙向進化實現(xiàn)價值躍遷。這種變革既需宏觀引導(dǎo)構(gòu)建技術(shù)底座，也依賴個體激活主觀能動性，在創(chuàng)新端與服務(wù)端開辟新價值空間，使技術(shù)革命真正成為普惠性生產(chǎn)力工具而非加劇不平等的分裂器。

金融機構(gòu)的AI轉(zhuǎn)型：戰(zhàn)略定力與戰(zhàn)術(shù)彈性的動態(tài)平衡

在AI技術(shù)加速重構(gòu)金融業(yè)態(tài)的當下，三位專家從不同維度揭示了金融機構(gòu)轉(zhuǎn)型的共識與路徑。毛航提出“戰(zhàn)略激進、戰(zhàn)術(shù)保守”的核心策略，認為企業(yè)推進AI轉(zhuǎn)型需兼顧戰(zhàn)略定力與戰(zhàn)術(shù)彈性，強調(diào)戰(zhàn)略層面需以生態(tài)級投入構(gòu)建數(shù)據(jù)基建、業(yè)務(wù)協(xié)同與知識體系構(gòu)建，避免將AI轉(zhuǎn)型窄化為硬件采購；戰(zhàn)術(shù)層面則需通過灰度發(fā)布、場景測試等漸進式創(chuàng)新，優(yōu)先在低風險場景驗證可行性，實現(xiàn)技術(shù)應(yīng)用與安全可控平衡下的平滑轉(zhuǎn)型。

柳元鑫則聚焦能力建設(shè)差異，指出金融機構(gòu)可依托數(shù)據(jù)資產(chǎn)快速推進，而數(shù)字化較為薄弱的部分中小機構(gòu)需同步補足數(shù)據(jù)基建與構(gòu)建三大核心能力——數(shù)據(jù)治理與知識萃取體系、大小模型融合架構(gòu)、提示工程與敏捷開發(fā)機制，通過場景試點形成“技術(shù)驗證-能力沉淀-迭代優(yōu)化”閉環(huán)。若僅聚焦短期試水而忽視能力體系建設(shè)，將錯失AI時代核心競爭力，加劇與頭部機構(gòu)差距。

“金融機構(gòu)AI轉(zhuǎn)型是必答題而非選擇題，需分層級錯位布局”。張曉明提出了錯位發(fā)展路徑，證券業(yè)發(fā)揮高素養(yǎng)技術(shù)人才優(yōu)勢率先突破，銀行業(yè)依托規(guī)模效應(yīng)后追趕，保險業(yè)則加速場景探索。目前中小型機構(gòu)則需強化數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，戰(zhàn)略層面須堅定投入構(gòu)建長期能力，通過分層實踐積累核心能力，在3-5年內(nèi)完成智化轉(zhuǎn)型的不可逆進程。 

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