“银行同时推进几十个AI场景，大半年过去几乎没有成功落地的。”奇富数科总裁周旭强在近期的行业交流中直言，盲目铺开AI应用往往导致资源浪费、成效不佳。在和几十家中小金融机构沟通调研后，他总结出制约中小机构AI落地的三大核心卡点：前期成本投入压力、高质量数据环境不足、以及容错机制与责任承担机制亟待变革。

针对这些痛点，周旭强给出的解题路径务实且具体。算力方面不必一味自建，可采用租赁模式，通过私有云、公有云混合部署压低前期投入；场景选择上，他建议银行聚焦主要痛点局部突破，先在一个方向上做透、见效，再推进第二个、第三个；人才方面，采用“若干名业务人员+4至5名AI技术专家”的敏捷小组模式，让技术专家深入业务一线。河南某城商行的实践印证了这一路径的有效性——奇富数科为其定制的普惠小微信贷方案，仅用一年时间便推动该行新增投放普惠小微贷款突破20亿元，业务产能较原有产品体系提升3至4倍。

在周旭强看来，中小银行AI转型的真正考验不在技术本身，而在于能否算清账、选对路、找对人。他特别提醒，中小银行不必被大行的“军备竞赛”牵着鼻子走，真正的胜负手在于将有限资源精准投放到最痛的点位上，“用AI加固长板，而非修补所有短板”。

从行业视角看，中小银行的智能化转型正在从“要不要做”进入“怎么做”的深水区。周旭强的“聚焦+共建”方法论提供了一条可操作的路径：场景聚焦降低试错成本，FDE模式弥合技术与业务之间的鸿沟。当大行凭借资源优势全面铺开时，中小银行的差异化竞争力恰恰在于深耕本土、吃透客群——AI不是让它们变成缩小版的大行，而是让它们把已有的长板磨得更锋利。