从‘弯道超车’到‘精耕细作’：中小银行AI战略换挡
在AI技术席卷金融业的当下，中小银行若仍幻想凭借一次‘弯道超车’改写竞争格局，大概率会被高昂的算力账单与匮乏的数据样本拽回现实。4月底，由新金融联盟闭门举办的‘中小银行人工智能应用恳谈会’上，华夏银行首席信息官龚伟华直言：‘历次科技浪潮都在强化“规模红利”与“强者恒强”，与其硬碰硬，不如把长板拉到最长，确保自己始终留在牌桌。’央行、银协及50家金融机构的80余位代表线上线下交锋，共识只有一个——放弃幻想，先补短板，再扬优势。
六块短板，一条生死线
会场梳理出的‘痛点清单’被戏称为‘六脉神剑’——剑剑扎心：
- 人才：既懂金融又懂算法的复合型人力缺口巨大，基层员工‘不会问、不敢用’；
- 算力：GPU集群一次性投入高、后续空转率更高，零散采购毫无规模效应；
- 数据：结构化数据残缺、非结构化数据沉睡，孤岛林立，AI‘燃料’告急；
- 模型：通用大模型在金融场景‘水土不服’，垂类微调缺少样本与经验；
- 机制：顶层设计缺位，业务部门‘单点试水’，难以沉淀为全行能力；
- 合规：大模型黑盒与监管透明要求正面冲突，数据安全、模型风险、责任边界皆悬而未决。
吉林银行首席信息官邹帮山总结，‘这不是买几台服务器、招几个博士就能解决的“技术补丁”，而是数字化与数智化如何并轨的“系统工程”。’
三家样本银行，三条破局曲线
面对同质困境，不同禀赋的银行给出了差异化‘解题思路’。
华夏银行：平台+场景+生态的三级火箭
先做厚‘底座’——自建大模型知识平台，量子级基础模型用更少算料、更短训练时间换来多场景泛化能力；再做深‘应用’——把AI写进软件研发流程，提出‘7-7-5-5-6-6’工程码，界面从GUI迈向CUI；最后做宽‘朋友圈’——联合高校、科研院所、头部企业抢攻国家级课题，把论文写在生产环境。
浙江农商联合银行：省县两级‘AI经理制’
银行把AI ROI算得明明白白：直接业务收益+公共能力溢价=可承受投入边界；同时快速组建‘AI经理’网格，业务侧学‘怎么用得爽’，科技侧攻‘怎么做得稳’，半年内孵化一支‘懂场景、精提示、会迭代’的混血军团。
吉林银行：顶层规划+数据治理双轮驱动
董事会层面出台《人工智能应用三年路线图》，设立智能平台部统一调度科技资源；同步启动‘知识工程’，把散落在信贷、运营、风控里的非结构化文本变为可计算、可推理的图谱数据，为后续模型微调‘备粮’。
科技厂商的轻量化助攻
蚂蚁数科把‘烧钱’拆成两段：先由己方用公开金融语料完成行业预训练，把模型准确率从50%拉到80%；再由银行用私有数据做二次微调，两周即可生成‘小而美’的专属大模型。应用层，蚂蚁提出‘1+N+M’智能体架构——1名员工配备N位‘数字专家’与M位‘智能助理’，让AI先当‘实习生’，再晋升‘合伙人’，而非一上来就抢饭碗。
合规底线：先修路，再飙车
监管人士提醒，‘AI项目的KPI必须先看人效提升、风控增益、业务增长，再看屏幕有多炫。’据悉，人民银行已启动《人工智能大模型金融应用能力评价指南》编制，将把上述三大指标纳入行业自测‘体检表’。专家进一步建议，银行应借AI东风反向夯实数据治理，把监管报送准确率、数据血缘清晰度一次性做到位，‘只有路基夯实，车速才能提起来’。
写在最后
当AI不再只是‘科技秀’而关乎‘生死线’，中小银行最靠谱的策略就是承认差距、丈量边界，然后把有限的子弹集中打在离收益最近、离风险最远的靶心上。‘深耕禀赋’不是口号，而是一场全员参与的耐力赛——谁先跑通‘小步快跑、快速迭代’的闭环，谁就能在下一轮洗牌中保留姓名。