刘建军：人工智能成为破解零售经营痛点的核心抓手

记者 胡艳明

“当前零售业务正承受多重冲击，刘建行业竞争重心已从单纯的军人解零渠道抢占转向客户信任的坚守。面对变局，工智人工智能（AI）已成为破解零售经营痛点的为破核心抓手。”2026年6月30日，售经在第十一届“融城杯金融科技创新案例评选”启动仪式上，营痛中国邮政储蓄银行原行长刘建军指出，核心AI浪潮正在深刻重塑零售银行的抓手发展逻辑。

资深金融领袖的刘建行业洞察

刘建军在银行业深耕多年，履历涵盖国有大行与股份制银行核心岗位。军人解零他曾先后担任中国建设银行山东省分行潍坊分行副行长、工智济南分行副行长、为破德州分行行长，售经招商银行济南分行副行长，营痛招商银行总行零售银行部总经理、核心零售综合管理部总经理、总行业务总监兼零售金融总部常务副总裁、信用卡中心理事长，以及招商银行执行董事、副行长、董事会秘书等职。2021年，刘建军出任中国邮政储蓄银行行长，直至2025年底因达到法定退休年龄辞任。

竞争核心：场景落地优于模型拥有

面对席卷全行业的AI浪潮，刘建军认为，银行业的AI竞争关键不在于是否拥有大模型，而在于能否打造高密度、可落地、能产生实际效益的业务场景。

他建议，以下四类场景因落地门槛低、受“AI幻觉”干扰较小，适合全行优先铺开：
1. 智能客服
2. 营销推荐
3. 风险预警
4. 运营提效

AI带来的三重实质性机遇

刘建军表示，零售业务最大的潜力，往往隐藏在过去因人力和数据约束而被放弃的客户与场景中。AI为零售银行带来了三重实质性机遇：

• 重构人力结构：催收、基础征信等重复性工作由AI承接，释放出的资源使得财富、信贷等专业客户经理的需求持续扩容，倒逼全员技能升级。
• 实现规模化精细经营：依托AI客户画像与需求识别能力，银行可同时满足高端客户的定制化财富管理需求与长尾客户的普惠服务需求，打破传统人力服务的覆盖瓶颈。
• 激活细分客群潜力：AI能够激活过往受人力、成本约束无法触达的细分客群与小众场景，充分释放零售业务增长潜力，同时助力金融机构落地金融“五篇大文章”，精准赋能实体经济。

厘清“AI焦虑”：三大认知误区

针对行业普遍存在的“AI焦虑”，刘建军强调需厘清以下三大认知误区：

误区一：AI会大规模替代人工
实际上，机器仅替代标准化重复工作。客户经理在维系客户信任、提供情感陪伴方面的核心价值无可替代。相反，市场对高技能金融人才的需求正在持续上涨。

误区二：强求AI投入短期回本
银行智能化转型的最大成本并非算力或模型，而是组织适配成本，涵盖流程集中改造、合规体系搭建、人员培训运维等。分散化的网点部署很难发挥AI价值，唯有通过信贷审批、贷后催收等集中运营，才能放大技术效用。

误区三：迷信通用大模型万能
银行闭环数据训练的垂直金融小模型适配性更强。业务落地必须按风险分级管控：
* 低风险场景：交由AI自动化处理；
* 中风险场景：AI出具参考意见，人工复核校验；
* 高风险信贷业务：以人工最终决策兜底，AI仅作为辅助研判工具。

战略建议：方向押注，发展留白

刘建军认为，AI投入应当遵循“方向押注，发展留白”的原则。一方面要锚定智能化长期主线，另一方面需预留适配未来技术迭代的调整空间，并配套完善全流程监督机制，以确保转型行稳致远。

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