“抢饭碗”还是“造金碗”？银行AI人才的未来走向，学界和业界这样说
在全球AI芯片竞争日益激烈的背景下 ，国产大模型DeepSeek的崛起正在重塑技术发展的底层逻辑。随着其访问量迅速攀升 ，DeepSeek已成为最快突破3000万日活跃用户量的应用程序之一 。
如何深度理性看待AI热潮？又如何评估洞察DeepSeek技术的真正潜力？近日，在一场由新网银行和西南财经大学管理科学与工程学院联合主办的沙龙活动上 ，围绕“DeepSeek如何改变AI的游戏规则？AGI的高门槛正在消失？ ”这一主题 ，新网银行副行长李秀生 、西南财经大学管理科学与工程学院计算金融系主任王俊教授及新网银行风控科学部负责人卫浩对DeepSeek背后的技术奥秘及其在银行业的应用前景进行了深入探讨 。
据中国银行业协会发布的《2024年度中国银行业发展报告》，金融与人工智能有天然的契合点 ，AI大模型技术能够充分挖掘银行业的海量数据 ，而银行业具有适用AI大模型技术的丰富场景。当前AI大模型正推进我国银行业服务 、营销、产品等领域的全面革新，催化“未来银行 ”加速到来 。
本场沙龙从技术模式 、市场影响 、场景应用等多个维度 ，深入探讨了DeepSeek及AI技术对银行业的深远影响 。其中 ，在大模型时代背景下，未来银行需要怎样的AI人才，也成为嘉宾们热议的焦点话题。
据介绍 ，新网银行近年来已在强调互联网思维 ，并将在未来重视人工智能思维 。在业务产品设计、客户营销 、日常经营活动以及构建整体经营管理体系时，都在融入人工智能思维 。因此 ，银行将评估员工是否具备这一能力 、基础或潜质 ，以培养适应未来银行发展所需的人才。
伴随银行对大模型的广泛应用，对科技人员的技能也提出了更高的要求 。李秀生认为 ，在互联网应用行业 ，互联网思维助力了互联网大厂的成功 。随着人工智能时代的来临，对人才的需求转变为具备人工智能思维的金融和科技复合型人才。
“人工智能技术的不断进步给银行从业者带来了挑战 ，但也提供了新的机遇。面对变革 ，从业者需要保持冷静，不断学习 ，紧跟时代变化 ，找到自己在社会和企业中的位置 。”李秀生表示，技术人员需要调整自己，应用人工智能技术提升自身能力 ，而业务人员则不必过于担心被替代 ，因为人工智能技术的应用门槛降低了，即使不懂计算机的人也可以利用人工智能工具构建流程和应用 ，发挥自己的价值 。在他看来 ，只要勇于学习，紧跟技术变化 ，银行从业者就不会被淘汰 ，反而能更好地适应时代技术的进步。
卫浩则从风控业务角度强调，动手实践是掌握人工智能的关键 。他说 ，在风控领域 ，人工智能技术的应用需要更高的人才要求，不仅需要对技术原理有深入地了解 ，还需要对模型的优势、能力边界和风险有充分的认识 ，以确保技术的正确应用 。因此，风控人员需要具备深厚的技术功底和广泛的知识面。
“我们在课程设置上进行优化，让学生在本科阶段就能接触人工智能相关知识 。 ”王俊介绍 ，高校目前也在致力于培养“AI+ ”专业领域的复合型人才 ，在课程设置上纳入了数据分析 、数据挖掘 、机器学习、深度学习和多模态数据等课程，并增加了实训项目和实验课程 ，鼓励学生参加金融科技大赛等比赛 ，将知识转化为实践能力 。王俊表示：“此外，我们也希望与业界加强产学研合作 ，通过联合实验室、专家讲座等形式 ，让学生更深入地了解业界需求和业务，从而激发他们的学习动力和培养符合业界需求的人才。”
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