来源：中国银行保险报
人工智能（AI）加速发展，成为各行业关注的话题。在中国发展高层论坛2025年年会期间举办的人工智能普惠包容发展专题研讨会上，农业银行董事长谷澍表示 ，金融业应用AI技术要不忘温度 ，充分体现人文关怀，既要全力为客户服务 ，不断增强客户满意度 ，也要积极为基层减负，不断提升员工获得感。
“AI赋能金融 ，需要持之以恒的努力 。”谷澍表示 ，人工智能应用于金融需要持续积累，不能只靠单点爆发 ，特别是在IT基础设施建设和数据管理水平积累方面要久久为功 。
2019年以来 ，农业银行启动数字化转型，从客户、用户视角出发 ，聚焦数据采集 、数据标准化 、数据安全、数据应用等四大关键领域 ，实施完成十方面工程，构建了数字化转型的主体框架。2024年，农业银行加快人工智能创新应用 ，发布《“人工智能+”创新实施纲要》 ，规划未来几年主要工作 。在数字化转型和智慧银行建设过程中，农业银行按季度召开全系统专题会 ，及时总结成效经验 ，着力解决突出问题，持续做好组织推动 。
关于金融对AI应用的路径选择问题 ，谷澍认为 ，金融业AI应用的路径选择应注重专业适配，并坚持结果导向。他介绍 ，当前有一种倾向 ，是将人工智能在金融领域的应用等同于建设金融大模型，这两个概念并不完全相同 。一方面 ，大模型作为人工智能领域的一种特定技术 ，为人工智能在各领域的应用提供了新的技术基础 。金融业应用人工智能则是跨技术和金融领域的工作，需要将AI技术与金融业务深度融合。另一方面，当前金融大模型的内涵并不十分清晰 ，实践中容易将金融大模型与金融知识库 、金融数据集等同起来 ，将金融大模型的建设离散独立于金融业务流程的调整与改造 。
“究竟是大模型赋能金融还是建设金融大模型？两者尽管不是泾渭分明的区别，但不同的侧重可能产生不同影响 。比如说 ，应用DeepSeek大模型 ，我们是将DeepSeek接入金融业务，还是要做一个金融版DeepSeek？ ”谷澍强调 ，哪种路线更合理 、更有效 ，需要客观的评价标准，要看是否带来显著的业务提升和优化。当下 ，金融业要讲求AI技术与业务流程、作业模式的适配性 ，才能构建符合自身发展需要的AI应用路径 。
面对庞大的客户规模 、分散的客户群体 、巨额的业务体量，农业银行始终坚持问题导向、结果导向 ，系统分析业务入口过滤 、集中监控等“高耗能点 ” ，适配AI能力特点，针对性调整现有的劳动组合 、作业流程、管理制度等，努力以高效能的“人机协同”统筹各类业务的高质量发展和信贷等各类风险的有效控制 。
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希望本篇文章《农行董事长最新发声！谈到DeepSeek→》能对你有所帮助！
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