作者：DeepSeek、潘晓俊
春节期间DeepSeek爆火了一把，朋友聚会的时候我也兴奋的把人工智能的未来发展憧憬画面描绘了一番，因为熟悉银行相关行业，预测AI在数字营销和数据分析上的前景广阔。但有个在国有大行的支行任职的朋友泼了一盆冷，说他们行OA上大锤特吹的人工智能是没看见，但用的系统人工智障是经常发生。最简单的，都是AI时代了，最基础的业务绩效统计报表都要手工统计，DeepSeek距离银行太远，Excel才是身边的最爱。
银行业作为数据密集型行业，以其天然的金融场景需求首当其冲地成为大模型应用落地的重要领域。的确在2024年半年报中，各家银行均提及了大模型的研发进展，以及在场景落地应用上的阶段性成果。有说加快大模型技术在数字客服领域应用推广的、有说投融资运营管理平台建设的、还有说建成智能大脑能为员工打造多种智能办公助手的，甚至还有数字员工和AI制作咖啡的，但这种炫技形式创新大部分意义都不是很大，很多都是直接套用的AI公司成熟产品，拿来主义的生搬硬套说是自己的。
银行在吹AI的牛皮之前，敢不敢把手工报表清零？即使不能清零，能不能把大部分的报表都用人工智能替代一下，而不要都是人工手动。花了大价钱的系统，不只是用来看的，而是要实用的，大行们应该在解决一线压力的报表上下硬功夫。
人工智能的真正价值不在于替代人类，而是精准切除业务流程中的“低效肿瘤”。银行需摒弃“为AI而AI”的思维，回归一线真实需求。
人工智能和手工报表这一矛盾本质上是由于管理层创新诉求的快速迭代与科技开发能力刚性约束之间的失衡所导致。这一矛盾在基层体现为“系统越升级，手工报表越繁琐”，其背后涉及组织管理、需求机制、资源分配等多维问题
需求膨胀与资源错配
“创新焦虑”驱动需求无序扩张，银行管理层面临同业竞争与数字化转型压力，倾向于通过“快速上线新功能”展现创新成果，然后重AI的“技术秀”轻“小场景。然而，科技部门资源有限，难以同时响应所有需求，导致部分需求通过“半自动化+人工补录”的临时方案落地，最终由基层承担数据缝合任务。
此外还有需求优先级模糊，业务部门（或领导）提出的需求缺乏统一评估标准，科技部门被迫“接单式开发”，系统功能堆砌但核心流程未打通。业务与科技之间还有巨大的“语言鸿沟”，业务部门提出的需求常以“结果描述”而非“技术可执行方案”呈现（如“实时监控风险”需拆解为数据接口、计算逻辑、可视化规则等）。双方沟通不畅时，系统输出与预期偏差大，需人工二次加工甚至是完全手工。而且领导关注“立竿见影”的报表指标，科技部门则需兼顾系统稳定性与扩展性。妥协方案往往是新建独立功能模块而非优化底层架构，进一步加剧系统碎片化。
这些问题的本质是考核机制与权责倒挂，首先是考核导向偏差，管理层将“系统覆盖率”“功能上线数量”作为KPI，却未同步考核数据流转效率或基层体验，导致科技投入与基层获得感脱节。其次是责任转嫁链条，当系统功能无法满足监管或管理要求时，风险往往通过“层层加码”的报表要求向基层传导。
科技开发优先级需要向听得见炮声的一线倾斜，先把手工报表问题解决了吧。
问题说说容易，解决起来还是很复杂的。当前许多银行的AI投入未能触达本质问题，往往源于技术应用与业务需求的错位，需要构建“需求-资源-价值”的平衡三角。以解决手工报表为例，可以考虑建立需求管理“漏斗机制，引入“需求价值矩阵”，从战略匹配度、技术可行性、基层影响三个维度筛选需求，优先落地高价值、低复杂度的需求（如替代手工报表的自动化接口），而非盲目追求功能数量。例如某银行将需求分为“监管合规类”“客户体验类”“内部效率类”，设置不同优先级和资源配额，避免科技资源被边缘需求挤占。此外最小可行产品（MVP）迭代模式是个好方法，对复杂需求（如绩效考核）采用分阶段开发，首期输出核心功能报表，替代部分手工统计，后续逐步扩展，而非一次性追求“完美系统”。此外还建议搭建“业务-科技-数据”铁三角协作模式，嵌入式BP（业务伙伴）机制。科技部门派驻人员到业务部门联合办公，将业务需求转化为技术语言，同时向科技团队反馈基层痛点（例如手工统计的重复环节）。建立设立更多数据产品经理角色，设立专岗负责协调报表需求，梳理指标逻辑、数据来源及频次，推动系统间数据拉通，减少“多头取数”和手工拼接。最核心的还是优化考核与资源分配，从“功能上线量”到“流程减负率”考核，将基层手工报表减少比例、系统数据直采率纳入科技部门考核，倒逼需求设计时考虑端到端自动化。*设立“需求ROI（投入产出比）”公示制度，定期向管理层汇报需求落地后的基层效率提升数据（如某报表自动化节省XX人天/月），强化资源投入的精准性。
银行需认识到。科技系统不是“许愿池”，而应是“精算模型”。管理层需克制“过度创新”冲动，通过需求治理机制、跨职能协作与价值导向考核，将有限的科技资源聚焦于真正替代人工、提升效率的场景。唯有如此，才能打破“系统越多，手工越多”的恶性循环，实现科技投入与基层减负的双赢。
