文 | CFN 大河

“月薪”8000元，24小时在岗，不用工位、不交社保，2到4周培训就能上岗，产能顶4个传统人工岗位。

已有超过20家银行的AI数字员工正式“入职”。工商银行的AI数字员工等效产能达到5.5万人年，覆盖500余个高频业务场景。招商银行的智能客服“小招”日均对话超100万次，相当于替代3000名座席的工作量。2025年，招行全年实现AI替代1556万小时人工效能。中信银行智能模型增效超1.7万人年。

这些数字让不少银行人夜不能寐。

但如果你去听听银行业高管们最近在说什么，会发现一个高度一致的结论：AI是辅助工具，而非岗位替代者。

谷澍的定调：AI省下来的人，去做AI做不了的事

农业银行董事长谷澍说得最直白。

在2026年陆家嘴论坛上，他公开明确：银行业的AI定位是辅助工具，而非岗位替代者。“从某种程度上讲，AI应用是为了节省更多的人力资源，去从事现阶段AI做不了的事情。”智能化改造释放的人力产能，将集中投入尽职调查、线下贷后走访等现阶段AI无法完成的、强依赖线下场景与人际信任的高价值工作。

谷澍还点出了AI的三大风险：模型黑箱、模型幻觉、模型自主思考和决策带来的不确定性。他主张“不追求风险的绝对消除，而是要建立与风险共生的治理体系”。在信贷方案、用信条件等关键内容审核中，必须由人类主导，确保“结果可控”。

工商银行行长刘珺跟谷澍的看法一致。他在2026年APEC工商领导人中国论坛上表示，金融机构使用AI“一定要强调安全性”，而且“一定要考虑到人力资源方面做充分的匹配”。下一步，工行将致力于“在技术维度之上实现财务、数据及人力资产的深度构建”。

刘建军的三个“别想多了”

邮储银行原行长刘建军说得更细。

6月30日，在第十一届“融城杯金融科技创新案例评选”启动仪式上，他给行业泼了三盆冷水。

第一盆：别以为AI会大规模替代员工。 机器只能替代标准化重复工作，客户经理维系客户信任、提供情感陪伴的核心价值无可替代，市场对高技能金融人才的需求持续上涨。

第二盆：别指望AI投入能短期回本。 银行智能化转型的最大成本不是算力、不是模型，而是组织适配成本——流程集中改造、合规体系搭建、人员培训运维。“分散化网点部署很难发挥AI价值，信贷审批、贷后催收集中运营才能放大技术效用。”

第三盆：别迷信通用大模型万能。 银行要用垂直金融小模型，业务落地必须按风险分级管控。低风险场景由AI自动化处理；中风险场景AI出参考意见、人工复核；高风险信贷业务以人工最终决策兜底，AI仅作辅助研判。

刘建军说得更直白：银行零售业务的竞争重心已经从“抢占渠道”转向“守住客户信任” 。信任这件事，AI搞不定。

监管划的红线：谁使用、谁负责

高管们说话有分量，但真正有约束力的是监管文件。

2026年6月18日，金融监管总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，从治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理等七大方面提出32项指导性意见。

核心原则四个字：谁使用、谁负责。

《指导意见》要求压实金融机构作为人工智能技术使用方的主体责任，明确人工智能开发应用各方分工和权责义务。董（理）事会要指定专门委员会对AI开发应用管理负责。在高风险应用关键环节，必须建立人工监督和干预机制，明确紧急停用及模型退出条件。

金融监管总局有关司局负责人说得更直白：金融机构“应摒弃‘为新而新、为用而用’的倾向”。

监管的态度很明确：AI可以用，但出了事，银行得负责。

杨凯生的警告：AI幻觉是与生俱来的结构性问题

工商银行原行长杨凯生把问题说得更深。

6月30日，他在同一场活动上指出，“AI幻觉”并非可修补的程序漏洞，而是AI与生俱来的结构性问题。这一风险将传导至金融全流程，而业内目前“既缺少成熟的认知框架，也缺乏有效的规避与处置手段，大量潜在风险场景尚难预判”。

他还抛出了一个更深刻的命题：AI不再单纯是人类辅助工具，正演化为独立的硅基认知主体。碳基与硅基的协同共存，将彻底冲击传统金融“人与人交互”的固有认知。

这句话的意思是：AI确实越来越强，但它跟人的关系不是“替代”，而是“协同”。

周小川的难题：出了事找谁？

中国人民银行原行长周小川看到的是另一个维度的问题。

在2026清华五道口全球金融论坛上，他坦言，AI给监管带来两大挑战：一是模型不可解释，安全难以验证；二是出问题后无法明确追责主体。

他预测，未来银行必然从“流程银行”演进为“AI原生银行”。一个训练有素的大模型可能融合五六个岗位的能力，产生“超级员工”。但监管如何适应“黑箱”模型、如何建立新的责任体系，是必须破解的核心难题。

换句话说：AI再强，也得有人为它的错误买单。

全行业的共识：人机协同，不是机器换人

中国金融网梳理发现，全行业已形成统一共识：金融AI的核心是人机协同，技术不能替代人工核心决策。

国有大行把合规安全和金融稳定性放在首位。部分股份行把AI落地成果纳入量化考核指标——招行有一个“AI贡献比”（AI处理业务的对应工时和人类员工实际投入工时之比），从2025年底的1:13.5提升到2026年5月的接近1:9。但这个指标本身也说明：AI在干活，但人类干的还是它的九倍。

建设银行副行长雷鸣用一组数据展示了AI的渗透：截至2025年末，建行AI助手在网点柜面问题响应中的覆盖率已达99.42%，日均访问量超过10万人次。但建行董事长张金良的表态是：“乘势而上，加快推进集团数智化转型”——AI是工具，转型的主体是人。

花旗英国首席执行官Tiina Lee说得更简洁：“策略是以人为主导。通过自动化重复性工作，让同事们专注于更具战略性、高价值的工作。”

AI是副驾驶，飞行员还是你

银行的AI应用已经走出概念炒作阶段，进入工程落地阶段。

竞争的焦点不再是“是否拥有大模型”，而是能否把AI场景做密、做深、做出实效。

但无论场景做得多密、多深，有一条底线没有变——最终决策，是人做的。

谷澍说得对：AI省下来的人，要去做AI做不了的事。刘建军说得对：客户信任和情感陪伴，AI替代不了。周小川说得对：出了事找不到AI负责，最后还得找人。杨凯生说得对：AI幻觉是结构性问题，风险传导至金融全流程。监管说得更对：谁使用、谁负责。

与其担心被AI替代，不如想想怎么跟AI搭班子。

正如中国金融网董事长何世红所说：“AI不会完全替代人，但不懂AI的人将被懂AI的人替代。”

AI在驾驶舱里坐着副驾驶的位子。方向盘，还在你手里。