**关键要点：** - 银行可能会重新思考内部系统，更倾向于使用自家开发的AI，而非外部模型。 - 这一变化促使银行在技术更新过程中重新审视风险方法和合规实践。 - 随着技术的普及，数字金融领域可能会出现工作角色的变化，并产生新的培训需求。 在2025年3月17日的年度技术工作会议上，中国人民银行（PBOC）阐述了其2025年金融技术议程，重点推动大规模机器学习模型在金融服务中的应用。 中国人民银行强调了加强网络安全、强化监管治理以及提升金融技术基础设施的建设。 该行提议提升IT能力，以支持监管职能，并在受控条件下引入先进的金融自动化流程。 **中国在数字金融中推进人工智能整合** 中国人民银行官员表示，人工智能技术将提高安全性、简化操作，并推动数字金融的发展。 该行还计划加强金融数据保护，并增强在技术标准方面的合作。 这一政策发布紧随2024年11月发布的《促进数字金融高质量发展的行动计划》，旨在到2027年将金融体系与中国数字经济的总体目标对接。 随着这些政策的发展，金融机构，尤其是像DeepSeek这样的公司，已经开始将人工智能融入其服务中。 超过20家银行已实施DeepSeek的模型，用于欺诈检测、业务流程优化和客户服务自动化。 金融机构正在利用人工智能增强决策能力和改进风险管理，反映了整个行业向自动化的转型。 例如，中国农业银行已计划到2029年分阶段推出智能系统。 许多金融机构更倾向于开发自有模型，而不是依赖外部供应商，主要是出于安全考虑。 **人工智能在金融服务中日益扩展的角色** 银行不仅在客户服务中部署自动化，也在关键领域如风险评估、欺诈检测和决策制定中加大投入。 这些创新有望提高效率，提供更精准的财务规划。 行业专家预测，人工智能的持续整合将逐步重塑传统银行业务，简化程序并优化战略方法。 在这些变化中，监管机构正在加强监管，确保金融科技符合全球标准和安全要求。 随着行业适应这些变化，读者也被邀请思考这些变化如何影响他们自身的财务决策和长期战略。 **常见问题解答：** **人工智能整合如何改变银行员工的角色？** 向人工智能转型可能促使银行重新分配角色，员工需要学习管理技术输出，同时保持人类洞察力的核心作用。这一转变可能会导致新的培训计划和工作流程的变化。 **银行在采用人工智能时可能面临哪些操作挑战？** 银行可能面临将先进技术与过时系统整合的问题，以及调整工作习惯的困难。确保数据质量和合规性可能需要逐步改革操作实践。 **增强的人工智能是否会改变客户与数字金融的互动方式？** 增强的人工智能可能提供更灵敏的客户界面和更加个性化的服务，但用户可能需要适应较少的人类互动。总体来说，银行可能会看到客户参与方式的变化。