文章核心观点 - 以人工智能为代表的新一轮科技革命加速演进，深刻改变生产方式与经济金融运行形态，为提升经济治理效能、推动金融创新发展提供重要机遇 [1] - 工行、农行、建行三家国有大行高管在京沪两地就人工智能集中表态，分别关注AI的边界（能否当主体、出事谁负责）、业态（数字技术如何重构银行经营模式、风控逻辑与生态角色）、落地（智能底座、科技金融、风控中枢是否真能服务实体经济）[1] 农行董事长谷澍：AI重塑金融业态 - 数字技术正在改写三件事：经营模式从"串联运行、标准供给"转向"智能协同、场景定制"；风险管理从"经验判断、响应处置"转向"实时感知、主动干预"；金融生态由"人+渠道+资本"为核心转向数据和算法扮演更重要角色的新生态 [3] - 上述三句话指向重构金融业务流程，串联变协同意味着部门之间的串行关系被打散，响应变干预意味着风控要前置，对网点数以万计的银行而言，这类调整的难点不在技术选型而在组织 [3] - 谷澍以亚洲金融合作协会理事长身份提到，亚金协正积极建设"一带一路"金融服务信息平台、编制发布《航贸金融数据标准》，服务跨境金融机构合作与监管协调 [3] - 谷澍针对各方提出建议：金融机构要加强交流互鉴、降低探索成本，形成行业共识；国际组织要发挥桥梁作用，推动合作从意愿走向行动；监管机构要建立对话渠道，在尊重制度差异的前提下形成共识，更好地以数据要素和智能技术驱动行业深度赋能与生态重构 [3] 工行行长刘珺：先确认AI是主体还是客体 - 刘珺把当前AI发展的阶段形容为"立体主义"，更具有后现代主义特征，面临大量不确定性和未知因素 [5] - 刘珺借用哲学家约翰·塞尔的观点提出第一问：人工智能是否应当成为与人类并列的法律主体，还是仅仅作为一种技术工具 [5] - 第二问是责任由谁承担：过去银行员工用计算机系统办业务责任边界清楚，但AI链条上算法开发者、程序员、部署方、使用方、最终用户各占一环，算法存在黑箱问题，责任认定与核实在当前阶段都十分困难 [5] - 刘珺给出的划线办法借自比特币定价机制，在工作证明、历史证明、权益证明之外增加收益证明：如果工行在不同业务线大量部署AI工具和智能体且所有收益进入工行资产负债表及利润和收入报表，则意味着工行承担AI部署的责任；反之若一家一人公司内部部署大量智能体，则这个人承担最终责任 [6] - 按此划线，工行把AI应用分层：数据密集、结果可量化的业务流程给AI更多自主权；直接面向客户的业务把人工团队嵌进流程，由"环路中的人"掌握主要决策；涉及价格管理且金融、社会敞口较大的业务从一开始就必须有人类参与 [6] - 工行目前已部署数百个AI模型，按领域分类后再拆到各条业务线，逐一确认哪些决策点必须由人处理 [6] - 刘珺列出四组"不匹配"：监管要求银行充分披露信息而算法及其数据参数仍在黑箱之中；数据被要求存储在本国主权管辖范围内而数据和算法本身没有国界；各国都在意"主权人工智能"的控制权归属；银行有成熟的信用评分体系却不知道如何给不同开源程度的模型做信用评估 [6] - 在刘珺的观察中，身份与责任是前置条件，发展和应用是后置结果，如果无法解决身份与责任这两个问题，促进发展也就无从谈起 [7] 建行董事长张金良：900个场景之后话题转向治理 - 建设银行系统推进"人工智能+"布局，构建企业级智能底座，覆盖超900个应用场景，推动业务效率与服务质效同步提升 [8] - 金融机构应统筹发展与安全，健全全生命周期治理体系，强化核心技术自主可控 [8] - 央行副行长陆磊在同场论坛提到三条发展方向：构建与人工智能相适配的经济治理框架，优化中国特色现代货币政策体系；以应用为导向、场景牵引，统筹发展与安全，努力实现人工智能金融应用的安全、可靠和可控；推动制定符合各国国情、兼顾各方利益的国际标准与治理规则 [8] 建行行长张毅：智能化改造服务模式与风控能力 - 智能化的含义不止于简单的业务线上化，数字技术和科技手段要用来改造服务模式、重做风控能力 [9] - 围绕科技金融，建行搭起涵盖股、贷、债、保、租的产品线，覆盖企业生命与技术生命双周期，推出"科技E贷"、科技研发贷、科创贷等产品，配套投行、信贷、结算、存款的综合服务 [9] - 服务环节覆盖科技人才培训、技术创新、成果转化、产业发展等 [9] - 风控端做了"善建科评"评价工具，把人才链、创新链、产业链放在一起看，对科技企业做价值画像 [9]