今天，人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的新技术，虽然可以破解地方金融“服务半径有限、风控难度偏大、普惠覆盖不足”的痛点，但也面临着算力、数据、人才、合规等多重现实挑战，既有人工智能技术本身缺陷，也有地方中小银行服务适配性问题。因此，如何面对人工智能在地方金融服务中的新问题，帮助地方中小银行找准破解之策，对于推动地方中小银行高质量服务实体经济具有重要意义。
一、人工智能在地方中小银行服务中的核心之困
挑战一：算力、成本与技术能力不足，服务难有真正落地。
现阶段，人工智能（AI）大模型训练和推导成本较高，城商行、农商行、村镇银行、农信社、农合银行等地方中小金融机构资金实力有限，难以承担高昂的AI技术和设备购置成本，加之自研开发能力又弱，只能依赖大型银行、外部服务商或第三方机构开发业务软件，金融服务的定制化、适配性程度不高，往往与市场需求脱节，出现“模型擅长演示、服务难有落地”尴尬境地，难以真正解决本地化金融服务过程中的各类问题。
挑战二：数据基础薄弱，制约AI服务效能发挥。
人工智能高效落地应用，离不开海量优质数据作为核心支撑。当前地方中小银行普遍存在数据基础薄弱的现实难题，已成为制约人工智能赋能金融服务效能释放的主要瓶颈，主要凸显两大短板：
其一，数据零散割裂，整合互通难度较大。地方中小银行与政务平台、市场经营主体尚未建立常态化数据融合机制，跨领域数据共享壁垒突出。地方中小银行难以全面获取小微商户、个体工商户、涉农经营主体的工商、税务、经营流水等核心经营信息，更难以实现跨区域数据融通，数据覆盖面不全、信息完整性不足。
其二，本地数据质量偏低，标准化程度不足。行业内仍留存大量纸质台账、手写协议等非结构化信息，加之关键信息缺失、数据口径不一等问题，整体数据可信度不高，致使地方中小银行无法搭建精准的业务模型与智能风控，阻碍了人工智能在各类金融服务场景中的常态化落地应用。
挑战三：流程冗余桎梏与治理能力不足，掣肘AI服务快速推进。
一方面，部分地方中小银行业务流程繁琐，合规环节堆砌冗余，与AI技术的高效特性形成突出矛盾，影响AI技术的效能释放。以AI信贷审批为例，部分机构引入AI模型后，未对传统人工审核流程进行优化精简，反而额外增加AI模型备案、多轮人工复核等环节，既推高合规运营成本，造成人力与技术资源浪费，也让AI技术的高效优势难以发挥。
另一方面，部分地方中小银行内部治理体系不完善，缺乏AI与业务流程的协同机制，各部门权责划分模糊、沟通衔接不畅，不仅弱化了银行对算法偏见、模型漂移等AI风险的防控能力，还导致AI模型无法与现有业务流程无缝对接，阻碍了AI技术在地方金融服务中的高效推广。
挑战四：AI人才支撑不足，制约服务提质增效。
人工智能（AI）在地方中小银行的应用，需要一批既要精通AI核心技术（如算法设计、模型构建），也要深谙金融业务逻辑（如信贷投放、风险防控），更要熟悉本地产业发展特点（如实体销售、供应链运营）的复合型人才。
但是，当前地方中小银行的人才供给现状，缺乏专业的AI研发与运营团队，现有员工的AI技术素养普遍偏低，有的不能独立完成AI模型的开发、迭代优化及日常维护工作；有的难以搭建高效的AI线上服务渠道，致使客户办理开户、转账、贷款咨询等业务仍需反复跑网点，浪费时间成本；有的无法利用AI算法精准匹配客户需求，难以推出满足小微企业、农户个性化需求的信贷产品，最终制约了地方中小银行运用AI技术提升服务质量的进程。
挑战五：AI大模型可解释性缺失，直接拖累客户服务体验。
受到AI大模型决策的黑箱特性影响，地方中小银行在信贷审批、风险预警等服务场景中，对借款人资质、风险等级判定的关键权重无法透明掌握，决策逻辑也无法清晰拆解，仅能输出“通过”或“拒绝”的简单结果，无法向借款人清晰说明“为何拒贷”“哪些指标（如经营流水、信用记录）影响审批”“如何改进才能通过审批”。这种可解释性的缺失，不仅无法满足监管“可解释、可申诉、可审计”的合规要求，容易引发监管问责，更直接加剧客户对银行服务的不信任，破坏了客户体验感，甚至会引发服务纠纷，影响金融服务的公平性、透明度和满意度。
挑战六：合规与监管规则滞后，制约AI服务优化落地。
当前人工智能技术在金融服务领域应用迭代加快，配套合规监管体系未能同步跟进。例如，地方中小银行AI应用的专项监管制度、准入门槛、风险边界认定标准经常滞后，适配性不足，存在较多监管空白，直接导致地方中小银行在推进AI服务时“畏手畏脚”，甚至为了规避合规风险，单方面放缓AI服务落地节奏，被迫暂停部分AI服务，导致客户服务稳定性、连续性受到影响，与“技术赋能服务、服务满足客户”核心目标脱节，最终拖累地方中小银行运用AI技术提升服务质量的进程。
二、人工智能在地方中小银行服务中的解决之道
解决之道一：开展联合开发算力，适配AI技术本地化服务。
地方中小银行采用“合作研发+轻量化应用”模式，与省联社、科技企业、地方高校合作，联合开发适配地方需求的AI产品，优先落地智能客服、信贷初审、风险排查等低成本、见效快的本地化服务，避免盲目追求“高大上”大数据模型。
【案例1】
云南省120家市县级农商行、农信社因无力承担A100集群采购成本，无法开展Al信贷、农户风控、合同0CR转化等业务。为破解人工智能在省内落地短板，省联社统筹规划、统一采购，集中投入800万元搭建区域AI算力池(含GPU、存储、网络)，以DeepSeek开源大模型为基础，开展联合训练与本地化微调，向市县农商行、农信社输出API服务。当地中小银行无需自建GPU集群，借助隐私计算、联邦学习技术即可实现跨机构数据共享，AI信贷审批、合同0CR转化、农户风控三大场景的上线周期从6个月压缩至1个月，单家机构AI应用成本也大幅降低70%，高效且低成本地破解了地方中小银行“算力价太高、单体玩不转”的发展困境。（案例来源：云南省地方金融管理局提供）
显然，云南省联社就是通过集中采购算力、共建行业大模型，统一向县域农商行、农信社输出定制化API服务，对接政务平台获取企业、农户数据，打通AI大模型与中小银行核心业务系统，实现跨机构数据共享和大模型本地化部署，摊薄成本，让省级统筹+算力共享+开源模型微调成为中小银行服务的最优选择。
解决之道二：强化数据整合与共享，提升AI服务质效。
要破解地方中小银行AI数据基础薄弱的难题，需要推动与政务部门、产业园区、公用事业部门及第三方数据机构数据共享整合，构建“金融+政务+产业”三位一体数据集，使其成为AI赋能地方中小银行的核心支撑，提升AI服务质效。
【案例2】
“桂信融”平台由人行广西分行联合自治区大数据发展局、财政厅、金融办共建，通过“政务+金融+商业”多维度数据融合，提供全面合规可复用的数据资源。平台由政务与金融两大数据库组成，政务数据库归集工商、税务、住建、社保等26个政府部门共享数据，涵盖65个维度497项指标；金融数据库汇聚广西141家地方中小银行的企业收支流水、信贷记录等数据，涵盖68个维度181项指标，为银行Al建模提供海量、多元、实时的数据样本支撑。
（案例来源：广西壮族自治区金融办提供）
作为全国首个征信数据全覆盖的地方综合数据平台，“桂信融”平台通过数据整合与联通共享，为全区中小银行AI建模提供了海量、多元、实时的数据支撑，打破此前数据分散、壁垒森严、难以支撑AI模型的困境。截至2025年12月末，两大数据库累计归集数据达638亿条，较2024年6月末大幅增长，覆盖了全区800多万家（户）商事主体，有效解决了AI建模“数据不足、数据不准”痛点，推动AI技术在当地中小银行的低成本、高效率应用，也为全国地方征信平台赋能AI金融创新提供了参考范本。
解决之道三：完善服务合规审查机制，提高金融服务安全系数。
地方中小银行需建立贴合地方监管要求的AI应用合规审查机制，重点识别小微企业担保票据合规漏洞、农户信用评级不实、小微企业贷款用途不合规、地方特色产业链信贷资料缺失等问题，及时发现并清除隐患，降低金融服务风险。
更重要的是，结合个人借贷风险特点，地方中小银行还要特别加强搭建AI反欺诈模型，识别虚假申请、冒用身份、多头借贷、资金挪用、电信诈骗转账等异常行为，提升风险预警能力，保护好人民群众的财产安全。
解决之道四：聚焦低成本、高价值场景，走技术集约化服务道路。
对于具备一定条件的地方中小银行，坚持以“本地数据+轻量微调”技术路线，自主研发低成本、高适配、可落地的小模型矩阵，支撑“小步快跑、试点迭代”的业务推进节奏，坚持先试点、再优化、后规模化推广，不盲目照搬通用大模型，杜绝高投入、低产出的“大而全”无效布局，重点覆盖业务咨询、还款提醒、产品推介、合同OCR识别、智能风控辅助、投诉受理等低成本、高复用场景，大幅提升获客效率与服务覆盖面，探索低成本、集约化的技术应用路径。
解决之道五：聚焦大众生活场景，为城乡居民提供普惠服务。
地方中小银行需贴近大众，将AI技术与居民衣食住行、养老医疗等日常场景深度融合，精准对接老百姓水电燃气、物业、学费、话费等日常缴费场景，实现“金融+生活”一站式服务，破解“服务远、操作繁、缴费难”痛点，让普惠金融更便捷、精准、有温度。
同时，依托AI大数据摸排辖区低收入、高龄老人、残障人士等特殊群体，建立电子档案，通过智能推送、语音服务等方式，精准提供小额信贷、养老储蓄理财、信用修复指导、便民代缴代付、线上社保医保查询办理、普惠保险推荐等多元化便民金融服务，走好机构下沉基层、服务直达群众的“最后一公里”。
解决之道六：培育与引进并举，筑牢AI服务核心根基。
人才是AI赋能地方中小银行服务升级的核心，唯有破解农信社、城商行、村镇银行“高端人才引不来、实用人才留不住、综合人才供不足”的痛点，才能推动AI技术落地金融服务场景，助力银行提升服务质效。
1、精准锚定需求，明晰培养导向。地方中小银行需重点引进算法、数据分析、模型训练等实用型技术人才，摒弃重学历轻实操、脱离基层的引才误区，推动人才技术能力快速转化为服务实效，优化客户体验。
2、创新引才路径，拓宽引才渠道。地方中小银行联合本地科研院校、互金公司搭建人才共育平台、共建实训基地，推行“订单式”培养，让学生深度参与智能风控、AI小模型开发、金融舆情分析等真实项目，定向培育懂金融、通AI的复合型人才，保障智能金融服务长效赋能。
三、人工智能在地方中小银行服务中的未来之路
未来，地方中小银行运用人工智能在服务地方小微企业、农户、农村经济组织的过程中，核心锚定“本地化、低成本、渐进式”三大发展方向，彰显出地方中小银行本土价值与普惠底色。
首先，坚持“本地化”服务之路。地方中小银行天然具备熟悉县域小微企业经营、农户生产规律及本地产业肌理的优势，走本地化服务之路更贴合自身属性与资源禀赋。一方面，摒弃盲目照搬大型银行发展AI路子的误区，立足本地经济实际情况，摒弃“大而全”噱头，深耕“小而专”服务，将AI资源倾斜于普惠信贷、小微服务等主责主业，开发适配本地场景、贴合农村实际的AI应用，避免技术走样、服务脱节。另一方面，摒弃跨界跨省市扩张的浮躁心态，将AI服务聚焦于本地金融领域，深耕县域、扎根乡村，打造本地特色AI金融服务模式，凸显“扎根本土、服务本地”优势，避免资源分散、服务虚化。
其次，坚定“低成本”服务之举。地方中小银行服务对象多为抗风险弱、资金需求迫切但付费能力有限的群体，必须将“低成本、普惠性”贯穿服务始终：技术应用上，优先选用适配本地的轻量化、低成本方案，降低运营成本；服务收费上，坚持低费率原则，杜绝因AI赋能提高收费门槛，实现“技术降本、服务让利”，让AI成为普惠金融赋能工具，而非盈利手段。
最后，坚守“渐进式”服务之策。地方中小银行受资金、技术、人才等条件限制，需摒弃AI赋能一步到位的急功近利心态，遵循“试点先行、总结优化、逐步推广”发展思路，稳步推进AI赋能迭代升级。初期，在单一县域开展农户AI授信或特定园区小微企业智能风控试点，积累经验、优化技术，破解“水土不服”问题；中期，结合试点成效扩大应用范围，将成熟技术延伸至智能客服、贷后管理等更多场景；后期，推动AI与地方金融服务全流程深度融合，实现从“单点赋能”到“全面赋能”的跨越，实现地方金融可持续发展。
