帮助读研报、看产业链外，AI还能帮银行做什么？

界面新闻记者 | 林倩冰

人工智能、帮助报看帮区块链等前沿技术的读研爆发式增长，正在深刻重构金融服务的产业底层逻辑与行业生态格局。

近日，链外赛迪智库中小企业研究所联合网商银行发布的帮助报看帮《AI时代小微经营者观察》报告指出，在AI时代，读研普惠金融的产业发展显得尤为迫切。行业需聚焦金融、链外制造、帮助报看帮零售等垂直领域的读研痛点，将成熟经验沉淀为可复用、产业可推广的链外标准方案，以形成示范效应。帮助报看帮在公共服务层面，读研应强化公共算力、产业普惠工具及培训体系的支撑，同时完善数据治理、安全规范及责任认定机制，确保AI在可信、有序的环境中释放最大价值。

读懂生意：AI赋能信贷风控与经营洞察

网商银行党委书记、董事长金晓强调：“小微企业的经营形态千差万别，服务他们的第一步并非单纯解读财务报表，而是真正‘读懂’其生意逻辑。”

在此背景下，AI展现出多维度的赋能潜力：
* 深度洞察：辅助银行人员阅读研报、梳理产业链，精准定位企业在行业中的生态位。
* 多模态核实：通过电话、视频等非结构化数据交互，核实真实经营状况，帮助客户经理构建更全面的企业经营能力画像。

网商银行行长冯亮进一步分享了AI在普惠金融中的具体应用场景。除提供财税管理、票据处理及日常经营辅助外，AI还能深度赋能信贷服务，通过对客户当下生产经营数据的实时分析，做出更精准的风险判断。

挑战与局限：幻觉风险与场景割裂

尽管前景广阔，但AI在理财、农业等专业细分领域的普适性应用仍面临挑战。

网商银行副行长、首席信息官高嵩在接受界面新闻等媒体群访时坦言，若仅将AI用于对话或事务性办理，其产生的“幻觉”尚属可控范围；但若让AI直接参与核心决策，风险则显著增加。目前，银行尚未找到一套能打通所有服务领域的通用“钥匙”，主流策略仍是在通用基础模型之上叠加特定领域数据，并构建更精准的评测层，“采取‘一场景一方案’的独立开发模式。”

可信身份：数据浓度下降下的新命题

芝麻企业信用总经理吴丹丹指出，AI时代对“可信身份”的定义正在扩展。它不再局限于传统的人与企业识别，更涵盖了“人-Agent”、“Agent-企业”以及“Agent-Agent”之间的身份互认。

随着大模型引发内容生成的几何级数增长，可信数据的相对浓度正在下降。在此背景下，如何建立高效的数据评价服务体系，并基于此提供更具可信度的企业经营服务，成为行业亟待解决的核心命题。

吴丹丹强调，可信身份必须实现充分数字化。这意味着身份数据需具备快速调用、精准识别与深度理解的能力，从而大幅降低交互摩擦成本。

组织变革：AI倒逼金融机构内部重构

AI不仅赋能前端业务，更在反向重塑金融机构的内部运营体系。

冯亮表示，从内部管理视角看，AI的引入促使银行建立更清晰的评测标准，以量化和判断AI交付成果。同时，AI工作流对高质量数据及上下文信息的依赖度远超以往。在大数据时代，关注点多集中于结构化数据与表格；而在AI时代，与客户沟通中产生的上下文信息，往往对最终的业务决策产生决定性影响。

此外，随着智能体（Agent）逐步替代部分人工工作，传统的员工考核方式也面临重新定义的需求。

冯亮警示，若缺乏匹配的组织变革，AI新工具仅能沦为辅助客户或员工的“助理”，难以根本性改变主营业务部门间的生产关系与工作习惯。当前生产力变革对组织敏捷性的要求，甚至高于移动互联网时代。

监管与责任：核心决策的“最后一公里”

尽管应用广泛，但银行业在将AI用于核心决策层面仍面临巨大阻力。

高嵩在回应相关提问时指出，金融系统具有极高的严谨性要求。一旦AI决策出现错误，责任归属（即“谁为错误买单”）在技术归因、监管合规及内部经营层面均存在模糊地带。“这不仅是技术难题，更是监管难题，也是自身经营管理的难题。”

(责任编辑：百科)