张宁：银行业人工智能落地的现实路径与关键挑战

张宁 北京宇信科技集团股份有限公司首席技术官（CTO）

北京宇信科技集团股份有限公司首席技术官（CTO）张宁围绕“银行业人工智能落地的现实路径与关键挑战”分享了实践观察。他指出，当前银行AI建设呈现“概念热、落地冷”的特征，投标项目中真正聚焦业务场景的AI应用仍然较少，更多集中在算力、平台、知识库等通用和底层领域。其根本原因在于，大模型在金融业务中的效果边界、投入产出比和验收标准尚不清晰，传统以明确指标为核心的招标与验收机制在现阶段难以适配AI项目。张宁认为，银行AI更适合通过“共研式”模式推进，由科技方与银行业务、风控等部门深度协同，在具体场景中持续迭代，而非前期设定高度不确定的目标。随着应用深化，AI正从知识问答、客服等浅层场景，向信贷审批、风险管理、财富顾问等专业化、核心业务渗透，其价值不在于展示Demo，而在于真正提升业务处理的效率和专业性。他进一步指出，中小银行在算力与预算约束下面临更大挑战，难以依赖满参数大模型，需通过小模型、知识外化、上下文约束等方式提升可解释性与稳定性。