AIに聞く · 銀行はAIアプリケーションにおけるデータプライバシーの課題にどのように対処しているのか？かつては数時間並んで複雑な書類を記入する必要があった融資業務が、今では携帯電話のバンキングアプリを軽くタップするだけで、数分以内に正確に限度額と金利が提示される。銀行の窓口では、窓口係とAIアシスタントがリアルタイムで対話し、業務の課題を解決している。「シリコン基の同僚」が一線の従業員にとって欠かせない仕事のパートナーとなっている。国有大手銀行から地方銀行まで、トップレベルの戦略的配置から一線でのシーン展開に至るまで、AIは全方位で浸透し、銀行を「人治」から「技治」へと推進している。最近開催された各大銀行の業績発表会では、幹部たちがAI戦略に言及することが多く、AIが主導する業界変革がすでに全面的に展開されている。この変革は銀行のビジネスモデルと協力方法を再構築するだけでなく、金融サービスを本質に戻し、サービス半径を無限に引き延ばし、サービスの粒度を細かくすることを推進している。しかし、機会と挑戦が共存する中、AI競争が深水域に入ると同時に、データ孤島、プライバシー保護、規制適合などの問題は依然として解決を急ぐ必要がある。「ツール」としての役割から「シリコン基の同僚」へ銀行業務の複雑さが継続的に向上する中で、AIアシスタントは「知識の孤島」を解消し、一線サービス能力を向上させる鍵となっている。2025年度の業績発表会で、建設銀行の副行長である雷鳴は一組のデータを明らかにした：2025年末までに、建設銀行の窓口での問題応答の過程において、AIアシスタントのカバレッジ率は99.42%に達し、日平均アクセス数は10万人を超えた。これは、従業員が業務の難題を本社や管理部門に求める際に、ほとんどの場合、人工知能が最初に解決策を提供することを意味する。この「最強の脳」を持つスーパーチューターは、常に待機し、非常に忍耐強く、年中無休であり、銀行内部の協力モデルを変えつつある。工商銀行の「工銀智涌」大モデル技術体系においても、変革は特に顕著であり、同行は30以上の業務分野で500以上のAIアプリケーションを大規模に展開し、AIデジタル従業員は年5.5万人年の業務負荷を担っている。これらの報酬を必要としない「従業員」は「7×24時間」途切れることなく作業し、大きな業務の負担を分担している。招商銀行は大モデル技術を活用して財務報告の質と効率を向上させ、昨年末までに140.85万件の無紙化報告書を処理し、前年比23.76%増加した；興業銀行のAIプログラミングアシスタントは90%の開発者をカバーしている；晨夕会のスマートエージェントアシスタントは1500以上の部門および機関の窓口をカバーしている。AIは銀行の各ラインの従業員にとって欠かせない「仕事のパートナー」となっており、招商銀行はリテールラインでリテールシリーズの「小助」を構築し、顧客管理、ビジネス分析、資産運用研究などのシーンで顧客マネージャーと中台チームに継続的に力を与えている。ホールセールラインは「CRM小助」を構築し、法人顧客マネージャーの顧客サービスの質と効率を向上させる。リスクラインは「リスク小助」を構築し、作業プロセスに埋め込んで、リスク管理をインテリジェントに駆動する。オペレーションラインは「営業小助」を構築し、デジタルアシスタント、運用知識の質問応答、ビジネスのインテリジェントなレビュー、インテリジェントなサービスの実践、リスクイベントのインテリジェント分析などのシーンアプリケーションを実現している。2025年末までに、法人顧客マネージャー、融資担当者、オペレーション担当者がそれぞれの小助を使用しているユーザーのカバレッジ率は80.13%、80.32%、100%に達する。興業銀行も同様に積極的に配置を強化し、160以上のAIオープン能力を構築し、260以上のAIアプリケーションシーンを立ち上げ、AIデジタルカスタマーサービスは13種類のチャネルで7×24時間のインテリジェントなインタラクションを実現し、5500万人以上の顧客にサービスを提供している；AIマーケティング戦略は累計で2139万人以上の顧客に触れている。顧客に直接接するフロントラインでは、AIが「サービス」の境界を再定義している。従来の銀行サービスは人件費に制約されており、真の個別化は難しい。しかし、今や交通銀行は資産運用システムにAI製品の解説やAI支援による投資研究見解の生成などの機能を追加し、多くの顧客の個別化された資産配分のニーズに応えている；平安銀行は「AI+T+Offline」サービスモデルをアップグレードし、AIアシスタント、インテリジェントな音声外呼などのデジタルツールのアプリケーションを強化し、遠隔銀行サービスの効率を向上させている；中信銀行は小モデルと大モデルの能力を活用し、法人の口座開設や変更などの業務を強化し、新たな運営モデルを全面的に構築し、業務の集約効果を2倍以上向上させている。2025年度の業績説明会で、興業銀行の董事長である呂家進の言葉は未来のトレンドを明らかにした。「AI時代において、シリコン基の生命は多くの炭素基の生命の仕事を代替する。いくつかの人工知能体に金融関連の知識を供給すれば、彼らはそれぞれ異なる役割を果たすことができる。今後、顧客マネージャーは法人、リテール、同業などのタイプを区別することはなくなるだろう。」AIの「業界」全域浸透このAI「浸透戦」の核心論理は、銀行が従来の「人治」から高効率の「技治」へと移行することである。国有大手銀行の「航空母艦級」の転身から、株式制銀行の敏捷な突破、地方銀行の精確なポジショニングに至るまで、AIはもはや付加価値のある装飾ではなく、ビジネスの毛細血管に浸透する神経系となっている。トップレベルの設計において、各大銀行は次々と戦略を打ち出している。年次報告書の最新情報によると、工商銀行は2025年にグループレベルで「リードAI+アクション」計画を実施し、投資取引、マーケティング拡大、リスク防止、運営効率向上の四大核心シーンに力を与える；郵政貯蓄銀行は各支店に対して10の項目、24の一般的なAI能力を開放し、「対外全域接触＋対内全員効率向上」の郵政貯蓄銀行「AI2ALL」デジタルエコシステムを形成する。招商銀行は「AI First」理念を提案し、同行の戦略盤上で、AIは「優先、先進、率先」の地位に置かれている。トップレベルの設計の変化は、資源の流れを決定し、小助のリテールラインやホールセールラインにおいて、AIはもはや業務ニーズを待たず、積極的に埋め込まれ、業務プロセスを再構築する。地方銀行も遅れを取らず、年次報告書を公開した多くの銀行がAI戦略に重点を置いている。重慶銀行は「重銀晓AI」ブランドアプリを構築し、全国で初めて大モデル「プライベート化＋金融シーン適応」を実現した都市商業銀行の一つとなった；青島銀行は《青島銀行デジタル転換新三年戦略計画》を策定し、AI能力とデータ価値の「二大インテリジェントエンジン」を構築することを述べている；瑞豊農商行も2025年にオープンソースフレームワークに基づいて全行レベルのAIプラットフォームを構築し、主要な業務ラインをカバーするインテリジェントアプリケーションエコシステムを形成し、AI能力の構築は規模化応用段階に入っていることを明確にしている。AIは業績発表会での高頻度の単語となり、未来に目を向け、次の段階で「数智工行」を構築するための重点業務について、工商銀行の副行長である趙桂德は、引き続き「リードAI+」アクションを実施し、インテリジェント、智慧、智算、智享の四つの側面に焦点を当てることを述べた；金融インテリジェント体を革新し、テクノロジーの位置づけをバックエンドの支援からフロントエンドの駆動へと転換することを推進；「一客一顧問」サービスモデルを構築し、AIを銀行と顧客を最も直接に結ぶ橋として位置づける。交通銀行の副行長である錢斌は、AIを単一のアプリケーションから包括的な統合へと転換させることを推進し、テクノロジー自体の能力構築を強化し、サービスビジネスと従業員を深化させ、サービス市場と顧客をアップグレードし、インテリジェントなリスク防止レベルを向上させることを提案し、AIが銀行のトップレベルの設計に深く埋め込まれ、コスト削減、品質向上、効率向上を駆動する新たな生産力となっていることを明確にした。平安銀行の行長である冀光恒はデジタル従業員、精密マーケティング、精密リスク管理を三大要素として確立し、技術データの基盤能力構築を強化し、主データ管理と外部データの応用を深化させ、人間と機械の協力からインテリジェントな意思決定と自動実行モデルへと進化させることを明確にした。蘇商銀行の特約研究員である武澤偉は、AIの自律的な意思決定、リアルタイム応答、インテリジェントな学習能力が銀行の業務モデルを全面的に再構築することを指摘した。これには顧客体験のアップグレードが含まれ、AIは多モーダルのインタラクションと個別サービスを通じて、銀行と顧客の接続方法を再定義し、全周期の顧客サポート、個別の資産管理、リアルタイムの詐欺監視を実現することができる；リスク管理のアップグレードでは、AIはリスク管理を「事後応答」から「リアルタイムの遮断＋予測警告」に転換し、信用評価の革新、複雑な詐欺の識別、コンプライアンスの自動化を実現し、全プロセスの防護網を構築する；運営効率のアップグレードでは、AIが銀行業務プロセスを「ゼロ接触」と「適応型」に進化させ、組織の生産性を解放し、プロセスの自動化、意思決定の科学化、組織の知識の進化を実現する。これらの課題は解決が待たれる構造の進化、全面的な統合、さらにはインテリジェントな意思決定に至るまで、銀行業界のAI競争は深水域に入っている。銀行が「自己進化」を始めるとき、私たちが目にするのは効率の向上だけでなく、金融サービスの本質が回帰することでもある。銀行の「人海戦術」の時代はすでに過去のものとなっており、各大銀行の舵取り役たちもこのような風景を描いている。技術の実装とシーンの応用が加速しているが、データ孤島、プライバシー保護などの現実的な課題は依然として解決が急務であり、これら二大問題に加えて、銀行は人工知能の配置プロセスにおいて、技術適合、タレント不足、規制遵守などの複数の挑戦にも直面している。技術の応用をより安全で制御可能にすることが、銀行業界のデジタル化転換の中での最も重要な考慮要素となっている。工商銀行の行長である劉珺は業績発表会で技術応用の前提条件を率直に述べた。彼は「工商銀行が使用する技術は比較的新しい技術だが、この技術は市場での検証を経、私たち内部の強力な検証能力での検証を経なければならない。そうでなければ、この技術を急いでシステムに載せることはできない。顧客のプライバシーや情報の安全を保護することが銀行の最も重要な責任だからだ」と述べた。劉珺は強調する。「したがって、工商銀行は先進技術を運営プロセスに組み込む際には、必ずシステム検証を前提条件とする必要がある。」中信銀行の副行長である谷凌雲は、「安全の障壁をより堅固にし、適度に前倒しでインテリジェントな計算能力を配置し、新しい安全技術を導入して、AIアプリケーションの安全性、信頼性、制御可能性を確保する」ことを強調した。趙桂德も、ガバナンスの効率を向上させ、AIアプリケーション全体の安全防御システムを構築し、テクノロジー基盤の安全性、データの安全性、モデルの安全性、アプリケーションの安全性などの分野を効果的にカバーすることを述べた。招聯首席研究員である董希淼は、人工知能の応用が業務、組織、認知の面での積極的な変革を推進しただけでなく、同時に技術、規制、人材の新たな問題ももたらしたと考えている。技術的な側面では、データの断片化されたエコシステムの下で形成される「データ孤島」がモデルの偏差をもたらし、トレーニング過程でのデータプライバシーと安全の保護も解決が急がれる問題である；アルゴリズム側の不透明なモデル決定過程や生成型人工知能の「幻覚」リスクがアプリケーションの難易度を増加させている；ネットワークセキュリティへの脅威も増している。規制の側面では、一方で、現行の金融規制システムは主に従来のビジネスモデルに基づいて設計されており、人工知能技術が駆動する新興業態に対しては効果的な規制手段が不足している；他方で、国際的な金融機関は異なる法的管轄区の規制基準の違いによるコンプライアンスの課題に直面している。「中国の実情から見ると、大型金融機関と中小金融機関の規模や運営方式には大きな差がある。そのため、異なる金融機関が人工知能を応用する道筋と戦略は全く異なる可能性が高い」と董希淼は提案する。「大型金融機関は『ツールの力』から『価値再構築』へと進化し、業務再構築、プロセスの再設計、組織の変革にもっと注目し、新製品、新モデル、新業態を形成するべきである。一方で、中小機関は試行錯誤の能力が不足しているため、新しいホットスポットや高度な技術を盲目的に追求すべきではなく、自身の資源の特性に基づいて、発展の方向性と業務の重点に焦点を当て、差別化された特徴的な転型発展の道を歩むべきである。同時に、大型金融機関はより多くのリーダーシップと力を持つ責任を担い、人工知能技術の研究開発と応用の『ナビゲーター』となり、冗長な技術能力と人材を解放すべきである；中小機関はオープンな協力の姿勢を持って、大手金融機関や外部のテクノロジー会社と協力し、業務の重点となる高頻度のシーンに技術エコシステムを組み込み、『業技融合』の探求を加速すべきである。」北京商報記者 宋亦桐
業績会AIが話題沸騰！銀行が一斉に注目、安全性が先手を取る鍵に
AIに聞く · 銀行はAIアプリケーションにおけるデータプライバシーの課題にどのように対処しているのか？
かつては数時間並んで複雑な書類を記入する必要があった融資業務が、今では携帯電話のバンキングアプリを軽くタップするだけで、数分以内に正確に限度額と金利が提示される。銀行の窓口では、窓口係とAIアシスタントがリアルタイムで対話し、業務の課題を解決している。「シリコン基の同僚」が一線の従業員にとって欠かせない仕事のパートナーとなっている。国有大手銀行から地方銀行まで、トップレベルの戦略的配置から一線でのシーン展開に至るまで、AIは全方位で浸透し、銀行を「人治」から「技治」へと推進している。最近開催された各大銀行の業績発表会では、幹部たちがAI戦略に言及することが多く、AIが主導する業界変革がすでに全面的に展開されている。この変革は銀行のビジネスモデルと協力方法を再構築するだけでなく、金融サービスを本質に戻し、サービス半径を無限に引き延ばし、サービスの粒度を細かくすることを推進している。しかし、機会と挑戦が共存する中、AI競争が深水域に入ると同時に、データ孤島、プライバシー保護、規制適合などの問題は依然として解決を急ぐ必要がある。
「ツール」としての役割から「シリコン基の同僚」へ
銀行業務の複雑さが継続的に向上する中で、AIアシスタントは「知識の孤島」を解消し、一線サービス能力を向上させる鍵となっている。2025年度の業績発表会で、建設銀行の副行長である雷鳴は一組のデータを明らかにした：2025年末までに、建設銀行の窓口での問題応答の過程において、AIアシスタントのカバレッジ率は99.42%に達し、日平均アクセス数は10万人を超えた。
これは、従業員が業務の難題を本社や管理部門に求める際に、ほとんどの場合、人工知能が最初に解決策を提供することを意味する。この「最強の脳」を持つスーパーチューターは、常に待機し、非常に忍耐強く、年中無休であり、銀行内部の協力モデルを変えつつある。
工商銀行の「工銀智涌」大モデル技術体系においても、変革は特に顕著であり、同行は30以上の業務分野で500以上のAIアプリケーションを大規模に展開し、AIデジタル従業員は年5.5万人年の業務負荷を担っている。これらの報酬を必要としない「従業員」は「7×24時間」途切れることなく作業し、大きな業務の負担を分担している。招商銀行は大モデル技術を活用して財務報告の質と効率を向上させ、昨年末までに140.85万件の無紙化報告書を処理し、前年比23.76%増加した；興業銀行のAIプログラミングアシスタントは90%の開発者をカバーしている；晨夕会のスマートエージェントアシスタントは1500以上の部門および機関の窓口をカバーしている。
AIは銀行の各ラインの従業員にとって欠かせない「仕事のパートナー」となっており、招商銀行はリテールラインでリテールシリーズの「小助」を構築し、顧客管理、ビジネス分析、資産運用研究などのシーンで顧客マネージャーと中台チームに継続的に力を与えている。ホールセールラインは「CRM小助」を構築し、法人顧客マネージャーの顧客サービスの質と効率を向上させる。リスクラインは「リスク小助」を構築し、作業プロセスに埋め込んで、リスク管理をインテリジェントに駆動する。オペレーションラインは「営業小助」を構築し、デジタルアシスタント、運用知識の質問応答、ビジネスのインテリジェントなレビュー、インテリジェントなサービスの実践、リスクイベントのインテリジェント分析などのシーンアプリケーションを実現している。2025年末までに、法人顧客マネージャー、融資担当者、オペレーション担当者がそれぞれの小助を使用しているユーザーのカバレッジ率は80.13%、80.32%、100%に達する。
興業銀行も同様に積極的に配置を強化し、160以上のAIオープン能力を構築し、260以上のAIアプリケーションシーンを立ち上げ、AIデジタルカスタマーサービスは13種類のチャネルで7×24時間のインテリジェントなインタラクションを実現し、5500万人以上の顧客にサービスを提供している；AIマーケティング戦略は累計で2139万人以上の顧客に触れている。
顧客に直接接するフロントラインでは、AIが「サービス」の境界を再定義している。従来の銀行サービスは人件費に制約されており、真の個別化は難しい。しかし、今や交通銀行は資産運用システムにAI製品の解説やAI支援による投資研究見解の生成などの機能を追加し、多くの顧客の個別化された資産配分のニーズに応えている；平安銀行は「AI+T+Offline」サービスモデルをアップグレードし、AIアシスタント、インテリジェントな音声外呼などのデジタルツールのアプリケーションを強化し、遠隔銀行サービスの効率を向上させている；中信銀行は小モデルと大モデルの能力を活用し、法人の口座開設や変更などの業務を強化し、新たな運営モデルを全面的に構築し、業務の集約効果を2倍以上向上させている。
2025年度の業績説明会で、興業銀行の董事長である呂家進の言葉は未来のトレンドを明らかにした。「AI時代において、シリコン基の生命は多くの炭素基の生命の仕事を代替する。いくつかの人工知能体に金融関連の知識を供給すれば、彼らはそれぞれ異なる役割を果たすことができる。今後、顧客マネージャーは法人、リテール、同業などのタイプを区別することはなくなるだろう。」
AIの「業界」全域浸透
このAI「浸透戦」の核心論理は、銀行が従来の「人治」から高効率の「技治」へと移行することである。
国有大手銀行の「航空母艦級」の転身から、株式制銀行の敏捷な突破、地方銀行の精確なポジショニングに至るまで、AIはもはや付加価値のある装飾ではなく、ビジネスの毛細血管に浸透する神経系となっている。
トップレベルの設計において、各大銀行は次々と戦略を打ち出している。年次報告書の最新情報によると、工商銀行は2025年にグループレベルで「リードAI+アクション」計画を実施し、投資取引、マーケティング拡大、リスク防止、運営効率向上の四大核心シーンに力を与える；郵政貯蓄銀行は各支店に対して10の項目、24の一般的なAI能力を開放し、「対外全域接触＋対内全員効率向上」の郵政貯蓄銀行「AI2ALL」デジタルエコシステムを形成する。
招商銀行は「AI First」理念を提案し、同行の戦略盤上で、AIは「優先、先進、率先」の地位に置かれている。トップレベルの設計の変化は、資源の流れを決定し、小助のリテールラインやホールセールラインにおいて、AIはもはや業務ニーズを待たず、積極的に埋め込まれ、業務プロセスを再構築する。
地方銀行も遅れを取らず、年次報告書を公開した多くの銀行がAI戦略に重点を置いている。重慶銀行は「重銀晓AI」ブランドアプリを構築し、全国で初めて大モデル「プライベート化＋金融シーン適応」を実現した都市商業銀行の一つとなった；青島銀行は《青島銀行デジタル転換新三年戦略計画》を策定し、AI能力とデータ価値の「二大インテリジェントエンジン」を構築することを述べている；瑞豊農商行も2025年にオープンソースフレームワークに基づいて全行レベルのAIプラットフォームを構築し、主要な業務ラインをカバーするインテリジェントアプリケーションエコシステムを形成し、AI能力の構築は規模化応用段階に入っていることを明確にしている。
AIは業績発表会での高頻度の単語となり、未来に目を向け、次の段階で「数智工行」を構築するための重点業務について、工商銀行の副行長である趙桂德は、引き続き「リードAI+」アクションを実施し、インテリジェント、智慧、智算、智享の四つの側面に焦点を当てることを述べた；金融インテリジェント体を革新し、テクノロジーの位置づけをバックエンドの支援からフロントエンドの駆動へと転換することを推進；「一客一顧問」サービスモデルを構築し、AIを銀行と顧客を最も直接に結ぶ橋として位置づける。
交通銀行の副行長である錢斌は、AIを単一のアプリケーションから包括的な統合へと転換させることを推進し、テクノロジー自体の能力構築を強化し、サービスビジネスと従業員を深化させ、サービス市場と顧客をアップグレードし、インテリジェントなリスク防止レベルを向上させることを提案し、AIが銀行のトップレベルの設計に深く埋め込まれ、コスト削減、品質向上、効率向上を駆動する新たな生産力となっていることを明確にした。
平安銀行の行長である冀光恒はデジタル従業員、精密マーケティング、精密リスク管理を三大要素として確立し、技術データの基盤能力構築を強化し、主データ管理と外部データの応用を深化させ、人間と機械の協力からインテリジェントな意思決定と自動実行モデルへと進化させることを明確にした。
蘇商銀行の特約研究員である武澤偉は、AIの自律的な意思決定、リアルタイム応答、インテリジェントな学習能力が銀行の業務モデルを全面的に再構築することを指摘した。これには顧客体験のアップグレードが含まれ、AIは多モーダルのインタラクションと個別サービスを通じて、銀行と顧客の接続方法を再定義し、全周期の顧客サポート、個別の資産管理、リアルタイムの詐欺監視を実現することができる；リスク管理のアップグレードでは、AIはリスク管理を「事後応答」から「リアルタイムの遮断＋予測警告」に転換し、信用評価の革新、複雑な詐欺の識別、コンプライアンスの自動化を実現し、全プロセスの防護網を構築する；運営効率のアップグレードでは、AIが銀行業務プロセスを「ゼロ接触」と「適応型」に進化させ、組織の生産性を解放し、プロセスの自動化、意思決定の科学化、組織の知識の進化を実現する。
これらの課題は解決が待たれる
構造の進化、全面的な統合、さらにはインテリジェントな意思決定に至るまで、銀行業界のAI競争は深水域に入っている。
銀行が「自己進化」を始めるとき、私たちが目にするのは効率の向上だけでなく、金融サービスの本質が回帰することでもある。銀行の「人海戦術」の時代はすでに過去のものとなっており、各大銀行の舵取り役たちもこのような風景を描いている。技術の実装とシーンの応用が加速しているが、データ孤島、プライバシー保護などの現実的な課題は依然として解決が急務であり、これら二大問題に加えて、銀行は人工知能の配置プロセスにおいて、技術適合、タレント不足、規制遵守などの複数の挑戦にも直面している。
技術の応用をより安全で制御可能にすることが、銀行業界のデジタル化転換の中での最も重要な考慮要素となっている。工商銀行の行長である劉珺は業績発表会で技術応用の前提条件を率直に述べた。彼は「工商銀行が使用する技術は比較的新しい技術だが、この技術は市場での検証を経、私たち内部の強力な検証能力での検証を経なければならない。そうでなければ、この技術を急いでシステムに載せることはできない。顧客のプライバシーや情報の安全を保護することが銀行の最も重要な責任だからだ」と述べた。劉珺は強調する。「したがって、工商銀行は先進技術を運営プロセスに組み込む際には、必ずシステム検証を前提条件とする必要がある。」
中信銀行の副行長である谷凌雲は、「安全の障壁をより堅固にし、適度に前倒しでインテリジェントな計算能力を配置し、新しい安全技術を導入して、AIアプリケーションの安全性、信頼性、制御可能性を確保する」ことを強調した。
趙桂德も、ガバナンスの効率を向上させ、AIアプリケーション全体の安全防御システムを構築し、テクノロジー基盤の安全性、データの安全性、モデルの安全性、アプリケーションの安全性などの分野を効果的にカバーすることを述べた。
招聯首席研究員である董希淼は、人工知能の応用が業務、組織、認知の面での積極的な変革を推進しただけでなく、同時に技術、規制、人材の新たな問題ももたらしたと考えている。技術的な側面では、データの断片化されたエコシステムの下で形成される「データ孤島」がモデルの偏差をもたらし、トレーニング過程でのデータプライバシーと安全の保護も解決が急がれる問題である；アルゴリズム側の不透明なモデル決定過程や生成型人工知能の「幻覚」リスクがアプリケーションの難易度を増加させている；ネットワークセキュリティへの脅威も増している。規制の側面では、一方で、現行の金融規制システムは主に従来のビジネスモデルに基づいて設計されており、人工知能技術が駆動する新興業態に対しては効果的な規制手段が不足している；他方で、国際的な金融機関は異なる法的管轄区の規制基準の違いによるコンプライアンスの課題に直面している。
「中国の実情から見ると、大型金融機関と中小金融機関の規模や運営方式には大きな差がある。そのため、異なる金融機関が人工知能を応用する道筋と戦略は全く異なる可能性が高い」と董希淼は提案する。「大型金融機関は『ツールの力』から『価値再構築』へと進化し、業務再構築、プロセスの再設計、組織の変革にもっと注目し、新製品、新モデル、新業態を形成するべきである。一方で、中小機関は試行錯誤の能力が不足しているため、新しいホットスポットや高度な技術を盲目的に追求すべきではなく、自身の資源の特性に基づいて、発展の方向性と業務の重点に焦点を当て、差別化された特徴的な転型発展の道を歩むべきである。同時に、大型金融機関はより多くのリーダーシップと力を持つ責任を担い、人工知能技術の研究開発と応用の『ナビゲーター』となり、冗長な技術能力と人材を解放すべきである；中小機関はオープンな協力の姿勢を持って、大手金融機関や外部のテクノロジー会社と協力し、業務の重点となる高頻度のシーンに技術エコシステムを組み込み、『業技融合』の探求を加速すべきである。」
北京商報記者 宋亦桐