不少区域中小银行最近都在纠结同一件事——眼看着AI能把服务小微企业、个体工商户的成本降下来，可自己既没算力储备，也没算法团队，自研大模型根本不现实，难道就要错过这波普惠金融的技术红利？
答案显然是否定的。2026年10月19日，世界银行常务副行长兼首席行政官张文才在2026外滩年会上的表述刚好回应了这个误区：AI扩大金融包容性的核心从来不是模型规模有多大，而是设计是否合理。包容性不会自动发生，选对了路径，哪怕没有自研大模型的能力，中小银行一样能靠AI做好普惠金融。
很直接的一条路径，是放弃“全栈自研”的执念，转向适配本地场景的轻量化AI方案。世界银行此前提出的“小AI”（Small AI）思路完全可以复用在金融领域：不需要庞大的算力中心和前沿大模型，只要针对本地客户的具体需求，用轻量化模型解决特定问题就够了。比如针对县域农户、街边商户这类缺乏传统征信记录的群体，中小银行可以把自己积累的本地经营数据、社区信用信息整理成合规的数据集，对接现成的AI风控工具做本地化微调，一样能实现精准的信用评估，把服务小账户的成本降下来。还可以用AI做本地方言的语音客服、线下网点的智能导办，解决老年客户、个体工商户的使用门槛问题。
比选工具更重要的，是把底层基础打扎实。张文才提到的三重保障里，第一条就是夯实身份核验、支付和数据治理的基础。这恰恰是中小银行的优势所在——它们扎根本地，有大量线下触点，能拿到大银行覆盖不到的一手信息。只要把这些信息按照合规标准梳理清楚，搭好可靠的数字身份核验体系，再接入外部AI能力，反而能做出比大银行更贴合本地需求的普惠产品。毕竟AI只是工具，对本地客户真实需求的理解，才是中小银行的差异化优势。
还要做好“最后一公里”的承接。张文才提到的第二重保障，是要在本地重建工具，用通俗语言解释决策，给用户简便的申诉方式。中小银行不用自己开发模型，但要把AI的决策逻辑翻译成客户听得懂的大白话：贷款被拒了，要告诉客户是哪部分经营数据没达标，怎么补充材料；额度多少，要讲清楚评估的依据是什么。再加上线下网点的面对面服务，反而能补上纯线上AI服务的体验短板，让客户更有信任感。
张文才提到的第三重保障——保护选择权和竞争，其实也给中小银行吃了定心丸。只要能在本地场景里做出差异化，就不会被少数掌控大模型的平台挤压，反而能靠更接地气的服务抢到自己的市场空间。说到底，中小银行做AI普惠金融，根本没必要跟风卷大模型，把本地场景做深，把基础能力打牢，把用户体验做细，用轻量化的AI工具解决实实在在的问题，就是很适合自己的路径。
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