AI不会替代银行人,但会替代不会用AI的银行人
2024年,六大行金融科技投入合计超过1200亿元,同期六大行员工总数连续第二年净减少。把这两条曲线画在一张图上,很多人得出一个结论:AI在换人。我的判断正好相反——AI没有换人,是会用AI的人正在拉开差距,而被拉开的那一边,正在被淘汰。
科技投入的账,不能只算一头
先说一个容易被误读的数字。工行2024年金融科技投入在280亿元上下,建行、农行也在200亿元以上量级。但你去翻年报的投入明细就会发现,大头是分布式核心改造、信创替代、云基础设施这些"看不见"的工程,真正跟大模型直接相关的预算,占比并不高。说实话,把"科技投入"直接等同于"AI替代人",是把会计科目当成了战略。
人员减少的部分我也看了几家年报的口径,减的主要是柜面和集中运营岗。这个趋势从2015年手机银行渗透率过半就开始了,跟大模型没有因果关系——大模型2023年才真正热起来,柜员减少已经持续了十年。
被替代的从来不是"人",是"可以被规则描述的工作"
智能客服是最典型的例子。工行、建行公开口径的智能客服替代率都在90%以上,人工座席规模大幅压缩。但我注意到一个反向指标:留下来的人工工单,平均处理时长反而在上升。因为能被机器人解决的都是标准问题,剩下的全是征信异议、跨账户资金归集、多产品纠纷这类硬骨头。
后台集中作业也一样,凭证录入、影像切片、要素识别,OCR加规则引擎做得比人又快又准,这块人是真的在减。凡是能把工作拆成"输入—规则—输出"的岗位,都不用等AI,五年前的RPA就能干。
同一个岗位上的两个人,差距是怎么拉开的
我了解到一家城商行,对公客户经理三十来人,管户数差不多,考核也是一套指标。会用工具的那几个,把工商信息变更、股权冻结、司法涉诉、票据违约做成了每日自动比对,系统先把异常推给他,他只处理异常。还在手工操作的那几个,每周固定花半天时间一个个平台去查。
交叉核验这件事,人做是抽样,机器做是全量。一个季度下来,前者的新增预警户数和提前退出户数是后者的两三倍。到了年底考核,你说行里会保谁?
这不是技术问题,是产能问题。同一条起跑线上,一个人的有效管理半径是另一个人的三倍,这个差距靠加班补不回来。
信贷的最后一公里,AI暂时走不完
授信审批的签字责任在人和机构,不在模型。《银行保险机构信息科技外包风险监管办法》把模型服务商纳入外包管理框架,意味着供应商出事,责任还是落到银行头上。2023年8月施行的《生成式人工智能服务管理暂行办法》,对生成内容的真实性、标识都有明确约束。更现实的是幻觉。信贷场景里,模型编出一条流水、一个关联关系,翻译过来就是一笔不良。我见过一个做智能信贷的团队,模型在测试集上准确率做到95%以上,最后还是加了人工复核岗。不是技术不行,是没人敢在授信审批表上只签"AI审批"四个字。
过一个做智能信贷的团队,模型在测试集上准确率做到95%以上,最后还是加了人工复核岗。不是技术不行,是没人敢会校验结果,这点最要命。懂1104报表口径、懂五级分类迁徙、懂风险加权资产怎么算的人,才能一眼看出AI给的数是错的。不懂的人,AI给什么就交什么,交上去就是风险事件。
0个字段按行内口径归类,异常项单独列出,并标注数据来源"。前者拿到的是废话文学,后者拿到的是能进流程的东西。会校验结果,这点最要命。懂1104报表口径、懂五级分类迁徙、懂风险加权资产怎么算的人,才能一眼看出AI给的数是错的。不懂的人,AI给什么就交什么,交上去就是风险事件。
会担责任。工具不担责,签字的那个人才担责。
我的判断和给你的建议
这一轮变化不会以"裁员"的形式出现,它会以"考核标准悄悄上调"的形式出现。管理户数从400涨到800,报告时效从三个工作日压到一个,行里不会发文件说明原因,只会把指标调高,然后看你接不接得住。
所以我建议你把手上重复度最高的那件事,花两周时间拆开看看:哪些环节是规则驱动的,哪些环节必须靠判断。规则驱动的部分尽快交出去,判断的部分做深。这不是学技术,是重新分配你每天八小时的注意力。
另一件事,别再指望行里的系统会把所有事都替你做好。总行的智能工具永远先服务大客户和标准场景,你所在的那个细分市场,大概率要自己动手补位。
AI替代不了银行人。但会用AI的银行人,正在替代不会用的那一个。这个替代不需要行里发文件,它每季度都在考核表上发生一次。
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