“AI+”拐点时刻，中小银行直面四大痛点

轻金融2025-09-13

大模型加速融入千行百业，难以避免的一个现象是推动行业内部的分化加剧。

以大模型应用广泛的银行业为例，大型银行率先建成企业级千亿金融大模型技术体系，全面推动大模型在各类业务场景落地，走在了行业最前列；相比之下，中小银行如何以低成本、低风险的方式快速试错并实现能力跃升，已经成为当务之急。

“AI在金融机构的落地可以说是必须做的一件事情，是必须项。”银行“AI+”正迎来规模化落地、价值深耕的行业拐点。

可以说，“AI+”已经成为银行生存发展的必答题，但大小银行之间的鸿沟正在加大，中小银行还要直面四大痛点。

其一是支撑AI的基础设施构建，需要高昂的前期成本；其二是AI建设的回报具有较大的不确定性，无疑放大了决策风险；其三是实施路径缺失，中小银行难以在同业中找到有效的“作业”可抄，导致试错成本较高；其四是科技投入低以及相关人才短缺，制约了中小银行自建AI的能力。

面对这些痛点，中小银行需要尽快找到成本可控、更快上手的AI布局路径，找到更懂中小银行AI的合作伙伴，搭建适合自身特色的转型方案，从而避免走弯路。唯有如此，中小银行才能避开同质化陷阱，走出属于自己的“AI+”突围之路。

面对四大痛点，中小银行若想“轻装上阵”构建自主的AI能力，需要精准切入，从而构建差异化能力体系。

拐点时刻

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