3月23日，中國發展高層論壇2025年年會在北京開幕。中國農業銀行董事長谷澍參加了論壇開幕式和3月24日下午的人工智能普惠包容發展專題研討會。針對人工智能賦能金融普惠包容發展，結合農業銀行智慧銀行建設戰略，谷澍發言談了三點建議：

AI賦能金融，需要持之以恒的努力

人工智能應用于金融需要持續積累，不能只靠單點爆發。特別是在IT基礎設施的建設和數據管理水平的積累方向，更需要久久為功。2019年以來，農業銀行啟動數字化轉型，從客戶、用戶視角出發，聚焦數據采集、數據標準化、數據安全、數據應用四大關鍵領域，實施完成了十方面工程，構建了數字化轉型的主體框架。2024年，農業銀行加快人工智能創新應用，發布《“人工智能+”創新實施綱要》，規劃了未來幾年的主要工作。在數字化轉型和智慧銀行建設的過程中，按季度召開全系統專題會，及時總結成效經驗，著力解決突出問題，持續做好組織推動。

路徑選擇：大模型賦能金融還是金融大模型？

金融業AI應用的路徑選擇應注重專業適配，并堅持結果導向。當前有一種傾向，將人工智能在金融領域的應用等同于建設金融大模型，這兩個概念并不是完全相同的。一方面，大模型作為人工智能領域的一種特定技術，為人工智能在各領域的應用提供了新的技術基礎。金融業應用人工智能則是跨技術和金融領域的工作，需要將AI技術與金融業務深度融合。另一方面，當前金融大模型的內涵并不十分清晰，實踐中容易將金融大模型與金融知識庫、金融數據集等同起來，將金融大模型的建設離散獨立于金融業務流程的調整與改造。

究竟是大模型賦能金融還是建設金融大模型？兩者盡管不是涇渭分明的區別，但不同的側重未來可能產生不同影響。比如說，應用DeepSeek大模型，我們是將DeepSeek接入金融業務中應用，還是要做一個金融版的DeepSeek大模型？

哪種路線更合理、更有效，需要客觀的評價標準，要看是否帶來顯著的業務提升和優化。當下，金融業要講求AI技術與業務流程、作業模式的適配性，才能構建符合自身發展需要的AI應用路徑。農業銀行面對龐大的客戶規模、分散的客戶群體、巨額的業務體量，始終堅持問題導向，結果導向，系統分析業務入口過濾、集中監控等“高耗能點”，適配AI能力特點，針對性調整現有的勞動組合、作業流程、管理制度等，努力以高效能的“人機協同”，統籌各類業務的高質量發展和信貸等各類風險的有效控制。

AI應用要不忘溫度，充分體現人文關懷

在AI應用上更要突出客戶滿意、員工滿意的基本標準，注重人文關懷，一方面全力為客戶服務，不斷增強客戶滿意度。另一方面積極為基層減負，不斷提升員工獲得感。

責任編輯：方杰