北京
记者 胡艳明
“当前零售业务正承受多重冲击，行业竞争重心已经从抢占渠道转向守住客户信任。面对变化，人工智能成为破解零售经营痛点的核心抓手。”2026年6月30日，中国邮政储蓄银行原行长刘建军在第十一届“融城杯金融科技创新案例评选”启动仪式上表示，AI（人工智能）浪潮重塑零售银行发展逻辑。
刘建军深耕银行业多年，曾先后担任中国建设银行山东省分行潍坊分行副行长、济南分行副行长、德州分行行长，招商银行济南分行副行长，招商银行总行零售银行部总经理、零售综合管理部总经理、总行业务总监兼零售金融总部常务副总裁、信用卡中心理事长，招商银行执行董事、副行长、董事会秘书等职务。2021年，刘建军出任中国邮政储蓄银行行长，2025年底因达到法定退休年龄辞任。
当下，AI浪潮席卷各行各业，银行业同样面临着竞争和挑战。刘建军认为，银行AI竞争的核心不在于是否拥有大模型，而在于能否打造高密度、可落地、能产生实际效益的业务场景。其中，智能客服、营销推荐、风险预警、运营提效四类场景落地门槛低、受AI幻觉干扰较小，适合全行优先铺开。
刘建军表示，零售业务最大的潜力，藏在过去被人力和数据约束放弃的客户与场景里。AI给零售银行带来了三重实质性机遇：一是重构人力结构，催收、基础征信等重复性工作由AI承接，财富、信贷专业客户经理需求持续扩容，倒逼全员技能升级；二是实现规模化精细客户经营，依托AI客户画像与需求识别能力，同步满足高端客户定制化财富管理、长尾客户普惠服务的多元需求，打破传统人力服务覆盖瓶颈；三是激活过往受人力、成本约束无法触达的细分客群与小众场景，充分释放零售业务增长潜力，同时助力金融机构落地金融“五篇大文章”，精准赋能实体经济。
针对行业普遍存在的“AI焦虑”，刘建军认为，需要厘清三大认知误区。
误区一：AI会大规模替代人工。实际上机器仅替代标准化重复工作，客户经理维系客户信任、提供情感陪伴的核心价值无可替代，市场对高技能金融人才需求持续上涨。
误区二：强求AI投入短期回本。银行智能化转型最大成本并非算力、模型，而是组织适配成本，涵盖流程集中改造、合规体系搭建、人员培训运维等，分散化网点部署很难发挥AI价值，信贷审批、贷后催收集中运营才能放大技术效用。
误区三：迷信通用大模型万能。银行闭环数据训练的垂直金融小模型适配性更强，业务落地必须按风险分级管控：低风险场景交由AI自动化处理；中风险场景AI出具参考意见、人工复核校验；高风险信贷业务以人工最终决策兜底，AI仅作为辅助研判工具。
刘建军认为，AI投入应当遵循“方向押注，发展留白”原则，锚定智能化长期主线，同时预留适配未来技术迭代的调整空间，配套完善全流程监督机制。
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