在探索人工智能（AI）从理论模型迈向实际应用领域的征途上，一场深度对话近日在新网银行的“AI构造力”直播间热烈展开。此次对话邀请了新希望金融科技联合创始人及执行总裁高斌、迪洛斯人工智能科技创始人及董事长汤浩，以及新网银行的科技专家李开宇，共同探讨如何跨越AI技术落地的“最后一公里”障碍。
面对AI技术日新月异的创新步伐，企业和个人已置身于一个必须抉择的十字路口——不仅是是否接纳AI的问题，更是关乎生存竞争力的紧迫课题。高斌分享了他的洞察：“仅仅几年间，AI大模型的应用就从试验阶段迅速推进到实战需求，金融机构如不在此潮流中主动出击，将面临被时代淘汰的风险。”
汤浩通过数据进一步阐述了行业的焦虑情绪：历史上，AI经历了多次起伏，而当前这一波浪潮若不能在短期内证明其对生产力的显著提升，恐将重蹈覆辙，陷入长期的低迷。李开宇则从技术迭代的角度指出，随着DeepSeek新版发布和AI教育的普及，智能体已具备处理复杂任务的能力，新网银行因此调整了战略方向，全力推进AI在客户服务等多个场景的应用。
三位嘉宾一致认为，AI的成功落地并非一蹴而就的革命，而是从细微处着手的渐进式变革。高斌以新希望金科为例，阐述了他们如何通过数据分析等“小切口”项目，逐步构建AI应用的闭环系统，实现局部效果的可追踪和全面赋能。汤浩也强调了选择员工实际需要的场景作为切入点的重要性，通过解决具体痛点，建立团队对AI的信任基础。
在探讨AI安全与效率之间的平衡时，嘉宾们提出了“分而治之”的策略。汤浩指出，全本地化部署虽能避免数据泄露风险，但限制了模型的迭代能力；而云端部署虽高效，却可能因“幻觉”问题导致决策失误。李开宇分享了新网银行的实践：行外利用云端大模型处理非敏感信息，行内则在本地部署处理敏感数据，形成了“云端算力+产业知识+场景验证”的协同生态。
高斌进一步阐述了这一生态的构建逻辑，他认为AI时代需要“智能云”、“产业云”和“场景云”的有机结合，企业无需从头开始，只需聚焦自身业务痛点，即可快速组装出适用的AI工具。李开宇则强调了知识和认知体系的重要性，认为这是未来企业和个人核心竞争力的关键。
直播的尾声，三位嘉宾共同展望了一个由AI辅助、人类主导的未来。他们一致认为，AI的目标不是取代人类，而是让人类从重复劳动中解放出来，有更多时间专注于创造和情感交流。在中国丰富的产业场景下，行业级AI的应用前景广阔，将为社会带来深远影响。
