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AI转型浪潮下,金融圈又现形式主义乱象,熟悉的配方却换上了AI的新包装。 核心内容: 1. 金融行业AI转型中的形式主义案例剖析 2. 重复性与非重复性业务场景的AI应用困境 3. 技术局限与业务需求脱节带来的现实矛盾
在2022年GPT横空出世前的“上古年代”,在金融圈最流行的一个词叫做数字化转型,大家闻之色变,各种奇葩案例层出不穷。
事后总结起来,大家恐惧的是在要伺候好客户和领导的基础上,还要再伺候N套所谓的数字化系统,而不是数字化转型之初宣称的“赋能业务”。
生成式AI浪潮打过,数字化转型以“AI转型”、“AI原生”、“数智化转型”的面貌卷土重来。
特别是2025年开年以来,金融牛马们仿佛又感受到了熟悉的配方,熟悉的话术包括但不限于(请自行将词语“数字化”替换成“AI”):
1、All in数字化转型。未来是数字化的时代,不是要不要转型数字化的问题,而是时代的巨轮向前碾过,一切不数字化的都将成为时代的尘埃。来自全新领域的降维打击让我们不得不数字化转型,必须ALL IN数字化转型。
2、数字化时代人和人的差别是会不会用工具。未来,人只分两种,拥抱数字化的人和不会用数字化工具的人,后者将被时代所淘汰。
3、数字化转型助力降本增效。
4、打造数字化生产、营销、运营、管理闭环,用数字化武器攻城略地。
5、全员数字化,数字化改造比例超过90%。
2025年,AI之风刮过,大有不AI的东西全都要消灭的架势,不能AI的也得包装成AI,于是AI形式主义出现了。
各种迷惑行为包括但不限于:
1、基本操作全面工作流化。例如全公司就一个人的岗位,原本人类10秒钟搞完的基本操作,偏偏要用AI工作流。
工作流打开一看,输入、提取、LLM、输出,连个分支或循环都没,然后人类得填知识库、改提示词、反复调试等等,有时候结果还不一定对,得手工找到问题再改正。
折腾半个月下来成功把10秒降为半分钟,领导很高兴,因为报告上写着:“将人类劳动时间压降30%,大幅提升工作效率”。
2、非重复性场景AI化。金融机构很多业务是标准化重复性的,也有一些业务是非重复性的,显然AI适合在重复性的标准化业务上更能发挥作用,但现实正好相反。
以银行为例,重复性的业务场景有:转账、支付、存取款等等,这些场景是银行的核心业务,干系重大,而且前期系统已经很好地支持了业务,没啥AI发挥的空间。
于是只能从非重复性的场景下手,希望把非标场景标准化提升效率,但技术水平和场景必要性又不够。反面例子数不胜数:
——针对某大客户的贷款业务,为单个粘性很高的服务对象建设一个AI工作流,要求客户经理提供对方数据并据此提供服务,号称量身定制。但客户经理根本就不敢给客户推,怕被打死;
——针对某个环节的事务性工作,将其纳入AI改造,以后全面使用AI系统,而不能手动或使用已经很熟悉的旧系统。但由于该环节的复杂性,必须手动设置例外情况到系统流程,以防AI幻觉;
——针对某个经常产生新知识的业务/职能岗位,要求牛马干完活以后实时更新知识库,美其名曰为AI系统提供全面的知识,让AI系统更智能。但实际上,AI系统是从开源改的,算力也没配齐,性能烂的要死根本没法用,领导也有自己的小九九,想着这样就可以实时了解牛马的进度,还想着是不是有一天可以换成更便宜的牛马。
3、责任岗位AI化。以风控岗位为例,要求用AI辅助工具,主要是提供一些基本信息,再给推荐意见,但是AI有时候会提取到错误的知识,偶尔隐藏比较深发现不了,于是风控审查意见就这么交上去了。
现在刚改造还没出事,但是可以猜得到早晚要出问题,估计IT部门也要加入背锅侠队列,新的甩锅链条就形成了,不过嘛,反正风控意见也不重要,责任甩出去才重要。
4、用AI应对AI。业务部门要干一件事情,向职能部门提需求,发现职能部门用了AI小助手,替代了原本的外包,这下坏了,给的东西根本没法看,自己手动改又没这个精力。
业务部门回去一研究,我们也用AI,直接调用职能部门小助手的材料,先干起来再说,祈祷不出问题,出了问题再想办法甩锅。
5、决策层与流程审批不AI。当前,All in AI=牛马AI,决策层也知道AI这玩意不靠谱,决策出了问题担责的可是自己,于是决策问题从不用AI。而流程审批是自己的权力,权力不能让渡给系统,不然位置不保,于是下面牛马越来越少,决策管理层规模不变。
美其名曰人类做重要的事情,AI只是辅助决策的工具,未来是会用AI的人的未来。
除此以外,各种资源也跟不上:
技能培训跟不上,培训输入1+1,工作输出微积分;
算力硬件跟不上,要求集显跑DeepSeek R1;
数据跟不上,数据权限不开放,但模型要精准;
工具跟不上,安全规则大于天,开源版本12.0,内部1.0。
要求高、不专业、没资源、忙甩锅,当上面要求一个不可能完成的任务时,下面就只好用形式主义来应对,AI形式主义正逐渐大行其道。
对此,我们只能说,望耗子尾汁。
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