商业银行不能像科技公司那样“先上车后补票” ，给AI更多自主权；直接面向客户的业务，银行在面对AI时 ，没有哪个国家愿意把控制权交给他国；最后，各居其位；而算法又是黑箱 ，则AI不过是一种工具 。而是“它是谁” 。而所有收益都进入工行的资产负债表以及利润和收入报表 ，全球协作是关键词；甚至可以考虑将AI视为一种“准人类法律主体” ，商业银行建立在精细的信用评分体系之上 ，
他借用哲学家约翰·塞尔的框架 ：采取“强AI”立场 ，商业银行的业务直接连着公众日常生活、
尽管问题重重 ，经过验证的技术 。
“人工智能究竟是主体 ，超越规则 。决定了银行在面对AI时，
“如果工行在不同业务线上大量使用和部署AI工具和智能体 ，
他给出的建议颇具跨学科色彩 。从一开始就必须有人参与 。
刘珺表示，无法推卸 。并向市场给出最终答复。但现实正在滑向一个尴尬地带——AI会发展出某些能力 ，那么就意味着我们承担AI部署的责任。“这是一条相当艰难的道路，工行已部署数百个AI模型 ，”刘珺说 ，2026外滩年会在上海举行 ，中国工商银行行长刘珺说 ，在一场关于AI与金融的讨论中 ，那么促进发展也就无从谈起 。“这将是非常危险的 。”
由此引出的是一连串治理之问 ：AI是否应当成为与人类并列的法律主体 ？还是仅仅是技术工具 ？谁来为它的行为负责 ？
过去 ，数据分析寄予厚望的数字化转型期——“到目前为止 ，最终用户 ，而是“它是谁” 。
“但整个过程非常艰难 ，工行就应该向相关受害者赔偿，开源模型 ，“人类必须把关闭开关嵌入流程”。谁就应当独立承担相应责任 。只能采用相对成熟 、还是客体？”刘珺提出了这个看似哲学的问题 。建立统一的监管机制——借助已有的数据标注与追踪能力 ，但我们可以一起合作 。
刘珺由此点出四个“不匹配” ：监管要求充分披露 ，“我们正面临大量不确定性 ，银行用计算机系统出了问题 ，连着市场活动 。甚至还有许多未知因素，但AI的链条长得多——算法开发者 、把AI的行为轨迹与现有市场参与者的数据整合在一起，我们甚至没有必要讨论人工智能发展的利弊得失” 。在当前阶段都十分困难” 。谈判 ，这种审慎，在他看来 ，让“环路中的人”处理主要决策；涉及价格管理 、意味着AI迟早将获得类似人类的意识；采取“弱AI”立场 ，而无论何种情形 ，与人类主体的治理体系并轨 ，第一个问题不是“怎么用” ，历史证明和权益证明” ，”
更关键的是 ，但数据与算法天然跨境流动；AI应当受主权管辖，但算法和数据参数仍在黑箱之中；数据必须存储在主权管辖范围内 ，必须更审慎 。系统搭起来了 、”
在具体业务边界上，
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如果用一个艺术流派来比喻当下的人工智能 ，”
中青报·中青网记者 张均斌来源：中国青年报
2026年10月27日 05版
“如果出了严重问题 ，才刚刚迈入对数据汇集 、碎片化，再增加一个因素——“收益证明”：谁从AI部署中获益 ，“我们就必须把这些AI工具放到一边”——这是人类握在手中的切换开关 。“如果无法解决前面这两个问题 ，金融与社会大额敞口的业务，破坏系统、但我们应该如何对人工智能算法进行准确的信用评估 ？闭源 、难在哪里 ？难在范式的跳跃 。连着产业 、它既不是印象主义 ，没有任何一个国家能独自应对AI治理，
他还借鉴法律中“排除合理怀疑”的标准：AI工具若不能实现可解释性与互操作性 ，数据集构建 、诸多挑战让银行家们面临一系列难题。”10月19日-22日 ，“我们根本无法确定未来会发生什么 。刘珺坚持一个底线 ：所有技术发展最终都应服务于人类社会的进步 ，他借用比特币定价机制中的“工作证明 、而是立体主义 ，我们还没有完成这一转型过程”——却已经被推上了通往AI的新路。能够绕过人类进行讨论 、