云姨夜话丨我们都在与AI共舞，外滩大会记录着这场“较量”

齐鲁晚报·齐鲁壹点 王赟

9月10日，黄浦江畔，2026 Inclusion·外滩大会在上海正式开幕。今年大会的主题是“共创AI新经济”。

此前一日，一场关于金融和AI的对话格外有力量。

“金融机构不用AI肯定要被淘汰，但AI是必要条件，还不够充分。”9月9日，在2026 Inclusion·外滩大会“AI原生时代·信用经济的应用探索”论坛上，清华大学五道口金融学院金融发展与监管科技研究中心主任张健华表示。

AI在金融业究竟走到了哪一步？

“2025年中国AI+金融总体市场规模达1.8万亿元。金融大模型项目数量与落地金额呈爆发式增长，半数上市银行公开披露部署了大模型应用。”张健华预计，2026年这一市场规模将突破3万亿元，年复合增长率超过30%，金融AI渗透率将达到58.6%。

A股上市银行中约九成披露了AI技术应用及落地成效。工商银行AI在远程服务渠道服务客户1.33亿人次，招商银行AI贡献1388万小时等效人工工时，浦发银行“数字劳动力”承担超过2500人一年的工作量，江苏银行AI应用累计替代120万工时……

不拥抱AI没有未来，拥抱AI也并非一劳永逸。

浦发银行总行首席人工智能科学家郑波也是话语直接，未来三年银行AI的分水岭在于生产能力、价值运营能力与组织进化能力，“领先的银行未必拥有最多的智能体，但一定拥有更快的组织学习速度”。

“当前，金融业不再是纠结要不要用大模型，而是更强调如何结合场景化智能体，产生真正的收益，看投资回报率是否正向。”蚂蚁集团副总裁尹俊说。

值得注意的是，有些股份制银行大模型的成本收入比已达20%左右，即投入20元可带来100元收益。

同日，在北京举行的中国国际服务贸易交易会第八届中国金融科技论坛上，上海银行副行长兼首席信息官胡德斌也道出了他关于金融和AI的“真心话”——

每次谈到AI，总有人问我：机器会不会取代人？我的判断是：在服务客户的体系里，数字员工与人类员工不是替代关系，是伙伴关系、是共同体。机器负责规模，人负责温度；机器负责标准答案，人负责复杂判断；机器负责听懂每一句话，人负责接住每一份托付。人类员工从重复劳动中解放出来，去做机器做不了的事：理解客户的难处，建立真正的信任，负起最后的责任。

胡德斌还“反思”——

2025年，我们发布了AI手机银行的测试版本。今天回头看，那只是一个原型：客户可以通过对话找到功能、咨询问题，本质上更像一个长在手机银行里的智能客服。它证明了机器能听懂话，但办事的能力有限。2026年，我们正在开发智能体驱动的新版本。设计目标不是增加一个聊天窗口，而是把分散在菜单、页面和流程中的知识、功能与服务，按客户需求重新组织。我们梳理了超过4万条专业金融知识，连接100余项功能，建成18个自然语言办理流程。目标是客户不必理解菜单结构，用自然语言说出需求，数字员工理解意图、编排流程、直达办理。从对话找功能走向对话办业务。银行业数字化已走过30年，我们教会了客户使用机器；数智化的路径，是机器学会理解客户。

如他所说，历史走了一个螺旋：从对话沟通出发，绕了一大圈，带着30年积累的全部能力，又回到了对话沟通。

但，这不是回到从前。组织不变，AI项目一定做不下去，这是我们在多个场景中反复验证过的结论。

6年外滩大会，绕不开一杯咖啡

“在上海的银行客户经理，如果不懂点AI和芯片，请客户喝杯咖啡的机会都没有。”上海市人民政府官网上，上海要闻栏目中关于2026 Inclusion·外滩大会的报道文章中有这么一句话。

作为关注外滩大会多年的记者，首先想到的是一段往事——

2020年9月24日，首届外滩大会在上海启动。开幕日活动开场前，会场外有一间名为“inclusion（普惠）”的咖啡馆，蚂蚁集团董事长井贤栋正穿着灰色围裙为嘉宾冲咖啡。在他操作的研磨机里，放着产自非洲卢旺达的咖啡豆，它们通过蚂蚁链溯源，借助数字贸易平台来到了彼时咖啡消费迅速增长的中国。

2023年9月7日，时隔三年，外滩大会重启。这场以“科技·创造可持续未来”为主题的大会，观点激情碰撞之余，一杯咖啡再度冲入了人们的视野。“好喝！”开幕日当天，主论坛外的咖啡区，美国运通全球网络服务总裁穆罕默德·巴迪和其他嘉宾品尝着云南高山豆现磨制的咖啡，同时也被咖啡商家的解说吸引——作为世界市场的“后起之秀”，小小的中国原产咖啡豆现在通过数字技术实现了售卖全球的梦想。

又过了三年，2026年9月的2026 Inclusion·外滩大会上，在星巴克展台，可以体验到一个叫咖啡闹钟的小功能，只要对AI版支付宝“阿宝”说一句“每天早上8点帮我买星巴克冰美式”，它就会每天准时执行到最后一步，然后等你确认付款。

从“一句话办事”到“一句话交代任务”，AI服务开始从即时响应走向持续代劳。这看上去是生活里一个不起眼的细节，却正是AI长进日常的一个切片，它记住的不是一次性的指令，而是一个人的生活习惯。

今年外滩大会的展区，就呈现了一种全新的人机交互方式。在这里，AI版支付宝“阿宝”成为了连接各类智能服务的枢纽。比如打车这件事，今年外滩大会首次搬来一辆无人驾驶出租车，观众可以在测试手机上对阿宝说“我要打robotaxi”或者“我要打无人车”，阿宝便会一路引导观众到服务页面体验完成下单、调度、乘行，直到支付，跑通一个完整闭环。这也是支付宝自动驾驶业务与Robotaxi出行服务的首次线下展会公开亮相。

蚂蚁集团首席执行官韩歆毅给出了这样一个判断：智能体商业将在未来6到12个月内迎来爆发。在他看来，过去二十年，是人学着用机器的语言表达需求；未来二十年，将是机器学着用人的语言理解需求。

9月的外滩大会，展示着“智能跃迁”“经济重构”“人本未来”……AI从“生成”迈向“执行”，源码资本投资合伙人、美国国家工程院外籍院士张宏江在演讲中深化了去年提出的智能体经济概念。他概括Agent进化路线为“从对话到助手，被动到主动，从个体到群体”，指出智能体经济本质上是Token经济，但不同Token价值高下分明，“最具价值的Token，就相当于我们新一代的茅台。”

在“当Agent成为交易主体”的圆桌上，韩歆毅讲了一个小例子：此前一周，他用AI健康应用“阿福”买了一些坚果、海苔这类健康零食，从寻找商品到下单，花了40多元。40元当然算不上什么巨额交易。值得关注的是，一个Agent第一次从“告诉你该买什么”，向“替你把东西买回来”跨出了一步。

热潮之下，行业“冷”思考

AI距离自主发现新科学还有多远？

普林斯顿大学教授王梦迪的判断是，大模型更擅长找到“最可能”的答案，而真正的新发现在长尾里。其团队用大模型做“模拟人生”实验，发现模型明显低估少数情况和长尾分布，这解释了为何AI在数学、Coding领域进展迅速，却在基础科学原创发现上滞后。前者有明确的“验证器”，而现实科研的验证远为困难。

王梦迪认为，AI走向自主科学发现的关键不是让模型知道更多，而是让现实世界变得可验证。

中科大教授陆朝阳则直言：“量子计算虽然很卷，目前其实还很‘菜’。”他强调量子计算并非“加速一切”的超级机器，只有对少数具特殊数学结构的问题才能真正加速，目前尚无科学界公认证据表明其对金融或大模型训练有明确加速，“量子计算不是‘超级GPU’。”

他解释，量子比特叠加态常让人误以为天然并行，但测量后只能得一个结果，加速不会自动发生。目前公认适用方向主要是密码学与量子模拟，最值得重视的则是信息安全，一旦容错量子计算机出现，RSA（一种秘钥算法）等公钥体系都可能面临挑战。距离真正实用，关键在量子纠错：“我们要建成摩天大厦，需要更坚实的材料，这就是量子纠错。”对“量子养猪”等说法，他说在学术界看来“相当匪夷所思”。

AI焦虑下，人怎么办？

技术一路狂奔，人的位置在哪里？

9月10日的主论坛圆桌对话中，作家刘震云和香港大学计算与数据科学学院院长马毅，一个从文学出发，一个从人工智能出发，却谈到了同一个问题——当机器越来越聪明，人真正应该守住什么？

刘震云讲了一个很有意思的经历。今天网上有大量顶着他的脸、模仿他的声音发表观点的视频，“95%都是假的”。AI甚至可以借着《一地鸡毛》《一句顶一万句》继续“替他发言”。

但在他看来，模仿得像，并不等于创造。

“它可以模仿《一地鸡毛》写《一地鹅毛》，但我还没想到、没写出来的作品，AI肯定模仿不了。”

这也给今天最常见的AI焦虑提供了另一个视角。

面对学生和家长关于“学什么才不会被AI替代”的问题，马毅认为，寻找一种AI永远学不会的技能，本身可能就是旧时代的思路。与其躲开AI，不如学会借助AI，把自己原本拥有的能力放大。

真正值得警惕的，或许不是机器变得越来越像人，而是人在使用机器之后，越来越不像自己。

刘震云说，去香港时，他当然可以问AI哪家饭馆好吃，但他更愿意问马毅：“你什么时候请我吃饭？”AI能够推荐饭馆，却不会真的请你吃饭。

一句玩笑，点出了技术始终无法绕开的边界。

是的，机器越来越擅长掌握共性，人反而更需要找到自己的个性。

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