对AI的鼓噪都是外行自媒体胡说八道出来的

寂静回声

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把文章内容总结一下就是

第一种场景的价值在于通过简单表述，将需要的信息从银行海量的信息库中抓取到，并准确反馈给用户，这一场景突出的是理解的准确，检索的准确，反馈的体验。
第二种场景的价值在于突破“人”在历史业务管理中的惯性思维，从而形成新的解题方法以及新的经营模式。
今天大部分银行聚焦的其实是第一种场景，我们把他描述为“替代检索的AI应用”，无论是线上渠道内的AI助手，还是客户经理的CRM辅助工具，知识体系的塑造，语义的深度理解，“准确性”成为这种场景中最重要的考量因素，要把“人”表述不太准确，但脑子里想要的一个具体结果，精准的理解、匹配、反馈回来。AI再迈一步只是将检索的意图识别出来，用推理备注的方式尝试激发起客户/用户的更多检索需求，从而形成更多互动活跃。但检索模式的内核并非AI而是检索本身，AI只是优化了体验，补全了推理的过程信息。
这种场景模式下看似是AI能力的升级，其实不如说是“知识检索能力的升级”，AI是完成知识理解过程中的辅助能力。
银行发展历史悠久，发展至今营销逻辑基本仍遵循存贷汇逻辑，对客户的理解虽然演变出分层分群各种划分逻辑，但业务营销匹配逻辑并没有真的改变。在客户经理服务头部客户以及二八定律之下，虽然这几年银行大数据有了一些探索，但人工经验仍是最主要的模式支撑。
AI之于检索是通用能力，若不是模型本身有巨大差异，检索本身难以构建竞争优势，毕竟模型没有太大差异的情况下，任何机构都可以提炼所谓的专家知识经验，这种经验很难横向对比价值。
AI的出现是一次突破“人工经验主义”的绝佳机会，破局点在于供给侧要素生产模式的变化。从经营目标到行动之间，如何应用大模型推理能力形成看似不符合经验主义的设计思路，将产品、内容、活动各类要素再组织再封装成为客户可读可懂可快速互动的传播内容，如同从产品到商品的改变，从食材到菜肴的改变，并向下延伸在更底层形成要素的个性化生产，乃至于更微观原子化能力的创新应用。
AI更大的魅力来自于超出你想象的生成，那这就不是检索的逻辑，而是设计生成的逻辑，比“生产指令的执行”还要更有生命力。
而AI作用于要素以及要素关系规则的生产，推动AI对客户服务全流程的介入深度，介入复杂度发生改变，推动人在业务流程中的角色，工作方式发生本质改变，或许才是构建银行机构AI差异化的基础。
让AI生成的要素，在风险可控的管理框架下形成经营的自循环，机构能够为AI生成的工作流程背书，让员工从对自己的操作行为负责，转变为对喂养AI的生产质量负责，才有可能形成真的“新质生产力”，并从AI的业务渗透深度中获得竞争优势。
在这一出发点上再向后延展，才是适配模型的不断更新，使用行内数据知识进行充分训练，让行内落地模型最理解这家银行的整体细节，让算力可以支撑起应用的深度广度。
两种场景是不同的应用理念，但如果以检索的心态来做第二场景，幻觉与风险总会成为发展中的思想掣肘，人与AI就容易成为责任的对立面，AI的应用就会面临各种各样的问题，有些问题是真问题，更多问题是因恐惧而形成的人为思想问题。
此外，生产领域的应用也是有限制的，部分要素的AI设计生成不代表可以作用到顶层设计决策生成，战略维度顶层设计若是靠AI生成的论文来牵引，无论是科学性的论证不足，还是人沦为AI决策实施的机器，那恐怕又会让AI走入另一个失序应用的极端。
总而言之，人在操作层面以及有标准信息加工方法的推理，理论上AI都可做到。正因如此，AI的应用可以五花八门，但很多应用只是看起来很绚，最终却是昙花一现，因为企业级应用脱离价值创造，脱离商业化目标就走不长远，如果在意AI五花八门的应用场景案例，或是去追求挑战那些纷繁变化的市场中金字塔尖的模型能力，银行体系的AI焦虑只会越来越多。
如果银行AI应用无法为进入生产领域承担信息创造风险，那AI的深层次应用就可能是个伪命题，只局限于搜索能力和拼装能力的演进，那距离新质生产力的释放还将非常遥远。

当他谈到第一种应用场合时，还有点道理。之后就是胡说八道，完全无视金融行业合规性和审计性的要求。


仔细看是这个公号电子银行网是整篇转载，而这个电子银行网居然是中金金融认证公司的官号，当然中金现在也祛魅了。
而且这个官网大量转载原作者腰腰金融的文章，再看腰腰金融。


半年也没写几篇文章，最关键的是文章下边都是售书的链接。
售书也就罢了，还是他本人写的。就那公号文章写的跟狗屎似的，谁敢信他出的书是什么德行。
一个中金认证公司的官号，天天转发这家伙的文章。这属于公器私用了，也许这个腰腰是个什么领导吧。

还真找到这家伙的简介了，尹楠 （笔名：金腰子） 现供职于某大型银行总行个人金融部，曾任职中国工商银行总行网络金融部。中国人民大学科技金融MBA。自媒体作者，未央网、支付圈、九卦金融圈等平台专栏作者。具备十余年大型银行从业经验，覆盖公司、渠道、零售类业务。参与过多个大型银行数字化经营转型项目。 2016年主导创建“腰腰金融”自媒体，持续关注银行数字化转型的痛点问题，对银行应对互联网冲击，开展数字化转型方面的切身体会进行分享，累计发布文章200余篇。
一看这简介用词，就是一股传销人员满嘴跑火车的味道。
果然是公器私用了，关键写的还很差。


这家伙是用通用互联网 AI 的叙事逻辑来套银行业，只谈技术可能性，完全无视金融行业 “风险为本、合规为纲、权责明确、可审可溯” 的底层运行规则，很多论断看似有洞见，实则脱离行业实际，甚至违背金融治理的基本常识。
文章开头部分内容谈到银行 AI 应用划分为信息检索类和信息生产要素生成类两个层级，指出当前绝大多数银行 AI 仍停留在 “优化检索体验” 的浅层应用，如智能客服、知识库问答等，真正的差异化竞争需要向业务生产流程渗透。但这本来就是当前银行业 AI 落地的普遍共识，他只能算拾人牙慧。
之后他展开阐述时就露了马脚了，比如说“操作层面与标准推理 AI 都能做”，这是把技术可行性等同于业务合法性。
纯从技术理论上说，规则清晰、流程标准化的操作与推理任务，大模型确实可以模拟执行。但银行业的第一性原则从来不是 “技术能不能做”，而是“监管允不允许、出了风险谁承担、审计能不能通过”。
比如反洗钱可疑交易甄别、信贷资料审核、账户开立校验，技术上完全可以实现全自动，但监管规则明确要求可解释、可追溯、有人工复核与明确责任主体。金融监管的存在，恰恰就是为了约束 “技术上可行但风险不可控” 的行为。拿 “理论上能做” 当成落地依据，等于完全无视行业的刚性约束。

再比如“突破人工经验主义”的想法，这是误把风险沉淀当成落后桎梏。
银行的客户经营、风控审批、业务流程里的 “人工经验”，不是主观臆断的经验主义，而是行业上百年风险损失、监管迭代沉淀下来的规则体系，是经过真实市场校验的风险防线。AI 的正确定位是辅助、延伸、优化人工经验，比如从海量数据里发现人工难以察觉的关联风险，而非 “突破” 经验体系。突破经过验证的风险规则，本质就是主动敞口风险。对银行业而言，稳定性、确定性永远优先于创新性，推翻经验主义不是进步，是对风险的漠视。

最搞笑的是这句，“超出想象的生成更有生命力”。
这是把创意行业逻辑搬进了金融风险行业，这是最典型的场景错位。
在内容创作、创意设计领域，“超出预期” 是核心价值。
但在金融生产环节，可解释、可复现、可追溯、合规可控才是铁律。
一笔授信决策、一份合规报告、一套合同条款，所有输出都必须有明确的事实依据与规则支撑，能向监管、审计、客户交代。
“超出想象的生成” 对应的就是大模型的幻觉、发散与不可控，放在内容里叫创意，放在金融业务里就是合规事故与操作风险，金融业恰恰最排斥 “超出想象”。

当然最后那句，“承担信息创造风险”，是表述混乱，违背 AI 责任的基本现实。
这句话是全文最经不起推敲的论断，存在两层硬伤：
如果按字面解读为 “AI 要创造风险才有价值”，显然违背金融常识。
银行的本职是经营和管控风险，而非制造风险。如果解读为 “银行要主动承担 AI 生成带来的风险”，也完全站不住脚。

如果理解成想让AI应用承担责任，那AI 不具备法律主体资格，无法独立承担任何民事、行政或刑事责任，所有 AI 输出的后果，最终必然由使用它的机构和自然人兜底。而当前行业现实是，AI 厂商普遍以 “赋能工具” 自居，在服务协议中几乎都设置免责条款，不对输出结果的准确性、合规性负责。在这种前提下，让银行 “为 AI 的信息创造承担风险”，等于让机构与员工为黑箱工具的不可控输出无条件背锅，在公司治理与内控逻辑上完全不成立。

银行业是强监管行业，从数据使用、算法透明性到业务问责，都有明确的监管要求（如生成式 AI 服务备案、算法备案、金融消费者权益保护等），不是技术跑通就能上线。
金融业务全流程必须责任到人，AI 无法成为责任主体，这就决定了 AI 永远只能是辅助工具，不可能形成所谓 “经营自循环”，更不可能让员工从 “对操作负责” 变成 “对喂养 AI 负责”，最终责任依然在人。
银行 AI 的核心价值，从来不是 “突破想象”，而是在严格的风险边界内，提升效率、降低差错、释放人力，是 “更稳、更准、更高效”，而非 “更有想象力”。
所以你说这个叫尹楠的家伙，是真的在银行业摸爬滚打十余年了吗，怎么责任风险意识比我还差呢。