上证报中国证券网讯3月12日至13日，在上海静安举行的亚洲银行家2026上海国际金融创新峰会，吸引来自25个国家和地区的80余家金融机构、近300位行业嘉宾齐聚，嘉宾分别来自政府部门、金融机构、科技企业等领域，围绕AI战略落地、技术路线规划、产品创新实践等核心议题，深度研讨如何解锁金融与AI创新生态。

上海市静安区人民政府副区长胡勇在会上表示，当前人工智能技术正加速迭代升级，与金融业的融合发展成为行业变革的核心方向。静安作为上海金融与数字经济发展的核心高地，正依托金融产业集聚、数字技术领先的双重优势，持续推动AI与金融的深度融合。

未来，AI应该如何与金融业融合发展?北京智源人工智能研究院副院长兼总工程师林咏华认为，金融机构无需参与大模型竞争，应聚焦积累专业技能，打造领域知识库。同时，行业需构建普适普惠的算力生态，保障数据可信，通过开源协作推动AI与金融深度融合。

针对传统银行向AI银行转型的话题，与会专家们认为AI银行并非替代数字银行，而是全新的金融形态，AI应用分工具辅助与变革替代两个阶段，需结合人类判断与智能决策，并强调人文关怀在金融服务中的不可替代性。

AI已经成为赋能银行业务的重要工具。中国工商银行软件开发中心零售AI负责人吕承泽表示，零售金融行业已进入深度调整阶段，需以客户定制化需求为核心，从市场需求与主体关系突破，深化用户联结;工行全栈自营大模型平台、五大核心技术及智能体工厂，已落地4000多个智能体，2025年AI赋能实现等效8万人效率提升。

摩尔线程高级副总裁、创始团队成员董龙飞认为，智能模型迭代呈指数级增长，算力成本将持续降低，金融行业需跳出工具化应用思维，构建算力、数据、信任为核心的基础能力，开放API体系实现机器间协同，银行家应回归客户关系与战略构建，依托AI完成基础工作。

“企业落地AI智能体面临准确率、稳定性、高成本和复杂任务处理四大挑战。”京东云基础云解决方案部总经理赵建新说，这些挑战可通过场景化微调、强化学习、模型蒸馏技术解决，多智能体框架是处理复杂金融业务的关键，而长周期记忆能力则是智能体高效工作的核心因素，金融行业还需拓宽知识边界并重视AI可解释性。