交通銀行副行長錢斌：金融業AI正從試點探索邁向規模化應用，成為整個行業重塑核心驅動力

專題：2026外灘年會——科技、地緣與全球經濟

　　10月23日金融一線消息，2026外灘年會「科技、地緣與全球經濟」於2026年10月19日至22日在上海市黃浦區召開。交通銀行副行長錢斌出席併發言。

　　錢斌表示，金融業AI正從試點探索邁向規模化應用，成為整個行業重塑的核心驅動力。從資金投入看，AI已成為金融機構戰略投入的「主戰場」。AI投入已不再是簡單的「工具採購」，而是深層次「能力建設」，圍繞算力、模型、數據、平臺、智能體和業務系統改造進行系統性地組合投入。

　　從技術底座看，AI已升級為金融機構的核心技術能力。AI已經不是簡單的上層應用，而是底層、核心的基礎能力平臺，正呈現組件化、模塊化、公共基礎設施化的特徵，成為底層的公共基礎能力，為各類業務系統提供支撐和服務，它已經全方位地嵌入到整個金融科技管理體系，為經營決策和業務提供價值。

　　從應用規模看，中國金融機構的AI建設已進入「規模化價值兑現」階段。2026年上半年銀行業AI建設呈現三個顯著特徵，一是國有大行場景數量普遍達到五百個以上。二是詞元（Token）消耗從「百萬級」進入「百億級」。三是智能體由試點走向體系化部署，進入全方位的應用。

　　從政策環境看，2026年6月18日，金融監管總局印發《關於銀行業保險業人工智能安全開發應用的指導意見》，指導整個金融行業告別自由生長、自由試錯，重發展輕安全的初級階段，逐步從「能用」走向「可管、可控、可追溯」的新里程碑。

　　錢斌表示，當前金融AI在多個領域成效明顯。在風險防控與授信審批方面，AI在貸前、貸中、貸后得到全方位應用。以交通銀行為例，交行研發的有關貿易背景審查的智能體，實現了整個流程的極簡。單筆的福費廷業務所需要的人工環節由9個壓降到了4個，交易耗時，由原來的2小時下降到現在的30分鍾以內。反洗錢預警率也有了明顯改善。在市場交易與運營效率提升方面，AI被廣泛用於外匯詢價、貨幣市場詢價、債券交易對手推薦、交易報告生成；集約運營方面，AI用於單據智能識別與錄入、業務審覈、憑證處理；科技研發運維方面，大模型技術使我們的研發能力獲得了很好的提升。AI還被更多地應用在營銷、客户服務、智能體服務這些領域上。他認為，智能體未來和支付的結合，空間巨大、前景廣闊。尤其是在跨境、反洗錢、國際收支申報、匯率、利率等方面應該説未來有非常大的空間。無論如何，AI對金融行業帶來的改變是根本性的，帶來了巨大的成本壓降和效率提升。

　　談及金融AI推進中的風險，錢斌提出有三大風險需要特別關注。

　　第一，有沒有高質量的數據集和專業知識資產的沉澱？如果金融機構缺乏依託於自身業務體系的專業知識積累作為底座，模型輸出很容易脱離風險標準、業務規則和經營導向。金融機構誰的AI能力運用得好，關鍵在於能不能建立高質量的數據集和依託於自身業務體系的專業知識的有效積累。因為算力可以購買，模型可以借鑑，但高質量的數據集沒有辦法由其他人來提供。

　　第二，AI能不能發揮更好的作用，關鍵要建立端到端、體系化、工程化的實施能力。因為AI探索試點和規模化應用，是完全不同的兩種形態，如果沒有統一、完備的工程化的實施能力，很容易帶來災難與風險。比如説智能體，如何管控它能訪問的數據、系統、平臺和相關的操作權限？能否對權限進行有效的管控和全生命周期的治理，這至關重要。

　　第三，如何建立更加有效的AI治理生態？因為任何技術，都是一把「雙刃劍」，它會帶來有利的一面，但一定會帶來風險的一面。

　　錢斌認為，金融機構要從四方面加強相關工作。第一，要為AI的創新設立合理、清晰的邊界。即要給它「方向盤」和「紅綠燈」機制，使得AI在規定的跑道上進行探索嘗試。第二，在AI安全治理上，要建立雙軌思維，既要把AI納入安全治理的範疇和對象，同時又要藉助AI的能力提升安全治理的能力和水平。第三，AI演進速度和應用規模，已達到傳統認知難以企及的水平。但在高風險領域，他個人觀點，最終的風險判斷、責任承擔和最后的價值選擇，應該由人完成，而不是簡單的機器代替人。第四，金融行業必須建立生態共治的體系。因為金融的本質是資金、資源、信息的交換與流通，它天然具有傳染性、跨市場跨機構的特徵，所以必須建立行業的聯防、監管的統籌和全球的協同，來建立這種生態體系，提高應對風險的韌性。

　　他同時提到，AI的應用不能成為「數字鴻溝」的新推手，應該為金融公平和資源平等使用創造條件，成為重要力量。因為金融原本就是一個稀缺資源，所以怎樣讓金融更加普惠、便利、公平、可得，AI應該在這個領域上發揮更大作用。

　　針對AI帶來的系統性風險，錢斌稱，AI未來給金融行業可能帶來的系統性風險包括網絡安全、數據安全。除此之外，隨着AI的應用，還可能會帶來市場風險和流動性風險，在金融海嘯來臨時，任何一個單一機構不可能獨立支撐、獨立面對，所以一定需要全球的協同和聯動。他提出，未來必須加強人在AI使用的有效管理，未來人的工作重心必須要增加一些內容，即訓練AI、監測AI，同時對AI的異常進行處置、干預，包括最后複覈AI的決策，並承擔最終的決策責任。

責任編輯：張文