周小川指出，银行AI正从岗位智能化转向AI原生重构，监管黑箱问题仍需破解。

周小川在2026年清华五道口全球金融论坛上指出，银行AI正从“岗位智能化”向“AI原生重构”演进，但监管面临“黑箱”难题：模型不可解释、责任难以追溯，吕仲涛表示，当前银行AI应用受限于强监管环境，只能局部嵌入既有流程，两人共识是，未来银行必然走向“AI原生重构”，但需解决监管体系与责任分配两大关键问题，确保金融安全与创新效率的平衡。

在2026年清华五道口全球金融论坛上,一场关于银行人工智能应用的深度对话引起了业内广泛关注，5月18日，成都的论坛现场，第十二届全国政协副主席、中国人民银行原行长周小川与中国工商银行原首席技术官吕仲涛坐在一起，围绕着AI如何在银行业落地生根，提出了一个核心命题：银行AI正在从“岗位智能化”的初级阶段，向着“AI原生重构”的未来迈进，但监管面临的“黑箱”难题，如同一道尚未解开的结，悬而未决。

周小川的开场白直指问题核心,他指出，当前绝大多数银行对AI的应用，仍停留在“工具化”的层面——在具体岗位上引入智能化系统，比如风险评估、贷款定价、客户信用判断等环节，这些AI工具像一个个“插件”，被嫁接到原有的业务流程中，但银行整体的组织结构、决策链条并未发生根本性变化，他强调：“如果你把银行比作一辆车，过去我们只是在车上加装雷达和传感器，让司机开得更轻松，但方向盘和发动机还掌握在人手里，而AI的真正潜力，绝不仅仅是在这里‘打补丁’。”

为了说明这个问题,周小川以自动驾驶技术为参照作了一个形象的类比，早期的电动汽车开发思路，是将自动紧急制动、车道保持、泊车辅助等模块逐步叠加，最终拼凑出一套辅助驾驶系统，而新一代的做法，比如特斯拉的端到端方案，直接依靠海量的真实驾驶数据和大型神经网络，一步到位输出驾驶决策，中间经历了什么、模型如何推理，对开发者来说都像个“黑箱子”。“这种模式的冲击力是巨大的——它不再需要人逐项分解任务，而是直接用数据‘训练’出一个能自己做决定的智能体。”周小川坦言，这套方法论一旦移植到金融体系，意味着AI的潜力远远不止服务于一个岗位，它未来甚至会逐步替代人类的思维功能和机构职能，重塑银行内部从风控到运营的全链条组织架构。

但他同时警告,这种颠覆式的演进，却将监管机构推到了一个进退两难的境地。“第一，模型不可解释，当AI自主做出一个贷款审批或风险定价决策时，银行没有办法向监管清晰地解释：它为什么这样判断？它的推理路径是什么？对监管部门来说，安全性和合规性都难以得到验证，第二，当问题发生后，我们需要追责，但‘黑箱’里谁该负责呢？是说模型设计的数据团队，还是用了这个模型的业务部门，还是给模型下指令的前台人员？”他认为，这两大挑战若不解决，即便技术上能做到“AI原生重构”，金融稳定也将面临不可控的变量。

作为长期深耕银行数字化领域的专业人士,吕仲涛从产业一线的视角回应了这一观点，他描述了一个现实困境：在强监管的金融环境下，中国的银行体系对AI的应用不得不保持“小心翼翼”，很多时候，AI不是从零出发去孵化全新的应用场景，而只能局部分段嵌入到既有的、经监管部门认可的流程里，做效率上的优化。“你想像海外的金融科技初创公司那样，用一种‘野蛮生长’的方式，拿数据训练一个模型去打穿整个信贷流程，在我们这里几乎不可能——因为每一环节的责任主体、监管边界、内控逻辑都必须清清楚楚。”

不过吕仲涛也认为,长远来看这条路是非走不可的，他预测，未来的银行必将从经典的“流程银行”进化为“AI原生银行”。“现在的银行组织讲究分工，风控是你的岗位，运营是她的岗位，财务是另一个岗位，各管一段，但当大模型足够成熟，一个训练有素的AI可能直接融合了三到五个岗位的能力，诞生一种‘超级员工’的模式，它能干的事是一个传统员工团队的数倍，前中后台之间的边界会变得越来越模糊，甚至在很多领域直接消失。”他特别强调，这并非天方夜谭，而是技术与组织进化相互作用的必然趋势，不过关键是“怎么走稳”——既不能损害金融安全，也不能错失效率提升的窗口。

在讨论的后期,两位专家达成了一种共识：银行AI的最终走向是端到端的结构重构，但这条路上现在横着两个过不去的坎——一是监管如何接纳并建立针对“黑箱”模型的有效管理体系；二是如何在这个体系中重新分配责任权利，建立既不影响创新又不失风险可控的责任网络，他们指出，这不仅仅是技术规则的更新，更是金融监管哲学和银行业态的一次考验。

结合当前行业背景来看,国有大行及股份制银行近两年已陆续发布企业级AI大模型应用平台，在智能客服、财报分析、反欺诈等环节启动了从“人工+机器”向“模型驱动”的转变，业内数据显示，部分头部银行通过AI替代部分标准化作业环节后，业务处理效率提升了40%以上，坏账在案例层面也有显著降低，但从监管角度看，“解释性”和“可追责性”始终是金融创新的红线，国内外尚无成熟的统一标准来应对大模型的合规审计，如果这一问题得不到解决，银行在AI原生重构的投入迟早会遇到天花板。

周小川与吕仲涛在论坛上的一致发声,既是一次行业共识的公开表达，也是一个严肃的信号：AI向银行深水区的进发已经进入了“承认问题、直面挑战”的新阶段，银行业的未来不是“人机协作”那么简单，而是“机人融合、组织再造”的更深层演变，如何在一片“黑箱”迷雾中保持金融系统的安全和韧性，决策制定者、监管机构以及大型金融机构，都亟待一起找出背后的解法。