银行业：All in AI有点早，AI in All做不到，AI First最适合

人工智能（AI）正深刻改变银行业的运营模式、客户服务和风险管理方式。对于如何选择合适的AI战略对银行至关重要。

三种策略——“All in AI”（全力投入AI）、“AI in All”（AI融入一切）和“AI First”（AI优先）——提供了不同的AI应用路径。其中“All in AI 有点早”指目前的AI能力不足以说服银行决策者在全面投入所需的巨大资源（如算力、资金和人才）后是否能创造相匹配的价值，如果All in AI很可能导致得不偿失；“AI in all 做不到”是因为银行业务复杂，AI目前仅能替代简单任务，难以全面覆盖所有场景。

本文以银行业为对象，试图分析这三种策略的内涵、潜在影响、优劣势及实践场景，并在“AI First”部分引入谷歌成功案例，探讨AI First为何是银行业最适合的战略。一家之言，仅供参考。

一、All in AI：全力投入AI的内涵与影响

01策略内涵：“All in AI”指银行将战略重心完全转向AI，投入巨大资源（包括算力、资金和高端AI人才）开发和部署AI技术，试图以AI为核心重塑所有业务流程。这意味着搭建成本高昂的算力基础设施，引进更多的高端AI人才，在银行的客户服务、风险管理、产品设计和后台运营均以AI为主导。例如，某国际银行可能尝试构建一个全AI驱动的平台，基于AI处理复杂客户交互、自动化风控和算法驱动的金融产品设计。

02优势：

1) 技术领先：集中资源推动AI应用，可能在高技术领域（如高频交易、反欺诈）建立优势。

2) 数据洞察：AI深度挖掘银行海量数据，提供精准预测。

3) 前瞻性定位：All in AI可能让银行在数字化浪潮中抢占先机。

03挑战--AI能力不足，资源倾斜得不偿失：

1) AI能力不足：当前AI在复杂金融场景的泛化能力有限（即难以适应未训练过的场景，如经济危机中的客户行为预测），可能因数据偏差或模型局限导致失误。例如，2020年某国际银行的AI交易算法因市场异常导致重大损失；AI在跨境合规审查中因各国监管差异而难以准确适用。

2) 资源投入过大：All in AI需要巨额算力、资金和专业人才，中小银行难以承受。资源过度倾斜可能导致传统服务或网点升级等关键领域被忽视，得不偿失。

3) 监管与伦理问题：AI的“黑箱”性质难以满足银行业严格的可解释性要求（如中国银行业监管的规定），客户对全AI服务的信任度可能下降。

4) 组织阻力：全面转向AI需要重塑组织架构、文化和员工技能，实施难度大。

04银行业实践场景：某国际银行在反欺诈领域尝试All in AI，部署AI系统实时分析交易数据，实现95%以上的欺诈检测率。由于AI在复杂场景（如多币种跨境交易）的泛化性有限，全面All in AI导致算力和资金过度投入，忽视了人工服务的价值，整体回报低于预期。

二、AI in All：AI融入一切的内涵与影响

01策略内涵：“AI in All”与“All in AI”不同，旨在将AI技术嵌入银行的每一个业务环节。从前台客户服务到后台运营形成全面的AI化体系，不能够完全依赖AI，应试图让AI成为所有流程的标配。由于银行业务复杂，AI目前仅能替代简单任务（如基础查询处理），难以全面覆盖所有场景，AI的全功能替代率并不高。

02调整生物钟：

1) 全面数字化：AI的广泛应用提升银行整体数字化水平。

2) 技术复用：AI可在多场景复用，降低开发成本。例如，NLP技术可用于客服和合规审查。

3) 生态协同：AI融入所有环节有助于构建开放银行生态。

03挑战--AI能力不足，难以实现： 

1) 业务复杂性与AI局限：银行业务涉及多种场景（如高净值客户财富管理、跨境合规），AI目前仅能替代简单任务（如账户查询，及各种业务助手），在复杂场景（如个性化投资建议或情感需求理解）表现不佳，泛化能力有限。例如，AI在高净值客户财富管理中难以捕捉客户的情感需求，导致推荐方案不被接受。

2) 数据整合难题：银行数据分散，格式不一，难以支持AI的全面应用。

3) 维护成本高：广泛部署AI需要持续更新模型，增加算力和维护成本。

4) 偏见风险：AI可能放大算法偏见，例如在贷款审批中因历史数据偏差歧视某些群体。 

04银行业实践场景：

某国内银行在客服、风控和营销中广泛应用AI，试图实现AI in All。例如，AI推荐系统将理财产品销售转化率提升约15%，由于AI在复杂场景（如高净值客户财富管理）的能力不足，强制融入所有环节导致资源分散，效果不佳。 

三、AI First：优先考虑AI的内涵与影响

01策略内涵：“AI First”倡导在战略、产品设计和运营中优先考虑AI的可能性，但不强制AI成为唯一解决方案。它强调在适合的场景优先部署AI，并保留人工或其他技术的补充作用，以弥补AI能力不足。例如，某国内银行可能优先使用AI客服处理简单查询，但在复杂问题上转接人工；或者在风控中结合AI预测与人工审核。 

02非银行业案例--谷歌的AI First战略： 

谷歌的“AI First”战略是一个典型的非银行业案例。2016年，谷歌CEO桑达尔·皮查伊提出“AI First”，强调优先考虑AI在产品开发中的应用，不应该完全依赖AI： 

1) 谷歌搜索：AI优先优化搜索结果的精准性，提升准确率约20%，传统的算法仍用于处理特定查询，确保稳定性。

2) 谷歌助手：AI驱动的语音助手优先处理用户请求，在复杂场景（如多轮对话）结合云端计算和人工优化。

3) 谷歌云：AI优先提供数据分析服务，客户可选择传统方案，满足多样化需求。

谷歌的AI First战略通过优先部署AI提升了产品性能，并保留非AI方案以应对AI能力不足（如泛化性或可解释性问题）带来的风险。银行业可借鉴其经验，优先在高频、标准化的场景（如客服、欺诈检测）应用AI，并保留人工服务以平衡效率与客户信任。

03优势：

1) 灵活性：AI First根据场景选择最优解，弥补AI技术尚未成熟的短板。例如，某国际银行在风控中结合AI和人工审核，既高效又合规。

2) 成本效益：优先投资高回报AI应用（如反欺诈），降低试错成本。

3) 客户信任：人工干预弥补AI的冷漠感，增强体验。

4) 监管适应性：AI First注重可解释性，更易满足监管要求。

04挑战：

1) 战略清晰度：需要明确哪些场景优先AI，对管理层决策能力要求高。

2) 技术整合：AI与现有系统的兼容性可能存在挑战。 

3) 人才需求：需要一定AI技术能力，中小银行可能依赖外部供应商资源。

05银行业实践场景：

某国内银行采用AI First战略，优先用AI优化客服查询（处理80%简单咨询）、实时欺诈检测（提升90%准确率）和个性化理财推荐（销售转化率提高约15%），吸引年轻客户，同时在复杂贷款审批和高净值客户服务中结合人工审核，确保合规性和客户满意度。 

四、结论

在银行业，AI能力不足使得“All in AI”因算力、资金等资源投入过大而得不偿失；“AI in All”因业务复杂性和AI仅能替代简单任务而难以实现；“AI First”通过优先考虑AI、结合人工和其他技术，提供了兼顾创新与稳健的路径。谷歌的AI First案例展示了其在非银行业的成功，某国内银行和某国际银行的实践也证明其在银行业的潜力。

未来，银行业可通过AI First战略，优先投资于高回报场景（如智能客服、反欺诈、客群经营、客户体验等），并逐步构建数据基础设施和AI人才团队，为更广泛的AI应用奠定基础。

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