兼顾实用性和长期性 银行业密集采购AI与算力服务
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“整体来看，银行业应用AI与智能体正朝着更重实用的方向演进。”神州信息AI创新中心总经理晋梅此前对记者表示，去年二季度、三季度，银行业主要聚焦AI场景应用；到去年四季度，关注点转向能落地具体场景的AI智能体，这一趋势延续至今年一季度。而进入今年一季度，行业核心关注点变成了适配性，也就是智能体能否匹配银行自身的资源禀赋与发展特点。因此今年业内更看重智能体能否创造实际价值，这也倒逼银行结合自身业务场景找准契合点，从各类痛点里筛选出见效快、价值突出的领域开展落地。去年行业投入相对盲目，今年则变得十分务实：明确上线时间、效果反馈周期，以及对应的考核指标。
不过，中小银行因规模、资源、业务基础小，与大型商业银行相比，在AI竞争中处于“缺钱”“缺人”“缺技术”的情况。北京社科院副研究员王鹏建议，中小银行要走“错位差异化路线”，把AI作为穿透细分市场的精准工具，而非比拼技术体量的门面工程。
具体来看，他建议在战略层面，中小银行可以采用“租用头部金融级AI能力+本地化轻量微调”的模式，把有限预算倾斜到业务端，用“大应用”替代“大模型”；数据层面，深挖本地特色非标数据，整合地缘信息，训练垂直风控模型，在支农支小领域构建通用模型无法复制的壁垒；运营层面，保留中小银行独有的熟人地缘信任优势，用AI实时输出客户经营分析、沟通策略参考，形成“AI提效率+人工保温度”的组合模式；组织层面，利用决策链短的天然优势，组建业务+AI的小型敏捷团队，以周级、月级的短周期迭代轻量AI智能体，针对具体场景快速试错、快速落地，在局部区域快速抢占AI赋能的业务先机。
不过，中小银行因规模、资源、业务基础小，与大型商业银行相比，在AI竞争中处于“缺钱”“缺人”“缺技术”的情况。北京社科院副研究员王鹏建议，中小银行要走“错位差异化路线”，把AI作为穿透细分市场的精准工具，而非比拼技术体量的门面工程。
具体来看，他建议在战略层面，中小银行可以采用“租用头部金融级AI能力+本地化轻量微调”的模式，把有限预算倾斜到业务端，用“大应用”替代“大模型”；数据层面，深挖本地特色非标数据，整合地缘信息，训练垂直风控模型，在支农支小领域构建通用模型无法复制的壁垒；运营层面，保留中小银行独有的熟人地缘信任优势，用AI实时输出客户经营分析、沟通策略参考，形成“AI提效率+人工保温度”的组合模式；组织层面，利用决策链短的天然优势，组建业务+AI的小型敏捷团队，以周级、月级的短周期迭代轻量AI智能体，针对具体场景快速试错、快速落地，在局部区域快速抢占AI赋能的业务先机。
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