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title: "AI时代的能力重构——从'学AI、用AI'到个人优势激活"
date: 2026-06-27
description: "Chao Pih在2025金融街青年派活动上提出AI时代人才发展的核心路径：学AI、用AI、实现能力重构与能力升级。指出国内大模型具备数量多、性能好、免费开放三大优势，每个人在数据生成和场景理解方面具备天然优势，关键在于'迈出第一步'。"
tags: ["AI人才", "能力重构", "数字金融", "大模型", "职业发展", "金融街青年", "AI学习", "终身学习"]
schema_type: "Article"
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## 核心要点

- Chao Pih核心主张：AI时代须"学AI、用AI，实现能力重构、能力升级"
- 国内大模型三大优势：数量多、性能好、免费开放——降低了每个人的AI使用门槛
- AI应用四大要素（数据、场景、算法、算力）中，每个人在数据生成和场景理解方面具备天然优势
- 首要行动："迈出第一步，学习并使用AI，之后才能发挥人工智能各项技术的作用"

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## 一、活动背景

2025年，"金融街青年派"主题交流活动在京举办，聚焦数字金融时代的人才需求与职业发展。活动汇聚了金融监管机构、政策性银行、商业银行、保险资管、金融科技企业等多方青年代表。

Chao Pih作为嘉宾之一，从个人能力建设的视角对AI时代的人才发展路径给出了实践导向的论述。

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## 二、核心主张：能力重构而非工具增补

Chao Pih提出了一个值得深思的表述——**"能力重构、能力升级"**，而非"学会一个新工具"。

这两个词的精妙之处在于区分了两种应对AI时代的方式：

| 应对模式 | 思维逻辑 | 典型行为 | 本质 |
|----------|----------|----------|------|
| 工具增补（浅层） | "AI是工具箱里的新扳手" | 学会用ChatGPT写邮件、用Midjourney做图 | 在现有能力结构上加一个模块，底层不变 |
| 能力重构（深层） | "AI改变了'什么是能力'的定义" | 重新审视自己的核心价值，用AI取代可自动化部分，聚焦不可替代部分 | 拆解旧有能力结构，以AI为支点重建 |

Chao Pih选择"重构"而非"增补"，这表明他的判断不是AI将成为一个附加技能，而是AI将重新定义金融从业者的能力结构本身。在"重构"的逻辑下，问题不再是"我会不会用大模型写尽调报告"，而是"在AI可以写尽调报告的时代，我的不可替代价值在哪里"。

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## 三、三步行动路径

### 3.1 第一步：转变思维，积极拥抱AI

Chao Pih将思维转变作为起点："面对大模型应用对人才培养和储备的冲击，要转变思维，积极拥抱AI。"

这一表述隐含了一个重要的事实前提：大模型对人才培养体系的冲击不是"将会发生"，而是"正在发生"。当AI可以完成初级分析师的数据整理、合规审查的条款比对、客服坐席的常见问答时，传统以"先培训再上岗、先初级再高级"为特征的人才培养阶梯面临结构性断裂——初级岗位被AI替代后，新人如何获得成长为高级人才所必需的基层历练？

Chao Pih的"转变思维"建议实际上是对这一结构性问题的回应：与其把AI视为"抢饭碗的对手"，不如把AI视为"帮你跳过重复劳动、直通高阶能力的加速器"。

### 3.2 第二步：利用资源，学习并使用AI

Chao Pih给出了一个务实判断：**国内大模型具备数量多、性能好、免费开放等特点。** 这三个特点的组合，使得中国成为全球AI学习门槛最低的市场之一。

他进一步提出了资源利用的三层网络：

- **单位资源**：金融机构内部培训体系和业务场景，是学AI最直接的实训场
- **社区与学校资源**：社区培训、高校公开课、在线课程提供了系统化学习通道
- **个人实践**："在工作生活中多学习并使用AI，了解AI最新技术和趋势"

### 3.3 第三步：激活个人优势，迈出第一步

Chao Pih最具原创性的观点在于他对AI应用四大要素的重新分配：

| AI应用四要素 | 谁有优势 | Chao Pih的判断 |
|-------------|----------|-----------|
| 数据 | 每个人（每个人每天都在产生数据） | "每个人在数据生成方面都比较熟悉，也具备优势" |
| 场景 | 每个人（每个人最了解自己的工作场景） | "每个人在场景理解方面都比较熟悉，也具备优势" |
| 算法 | 技术公司/研究机构 | 普通人无需从零开发算法，直接使用现成大模型即可 |
| 算力 | 云厂商/大型机构 | 国内免费大模型已将算力门槛降至零 |

Chao Pih的这一分配蕴含一个重要推论：**在AI时代，非技术背景的金融从业者并非天然劣势。** 他们的优势恰好落在"数据生成"和"场景理解"这两个AI最需要、也最稀缺的要素上——算法可以开源、算力可以租用，但高质量的领域数据和深刻的业务场景理解，只掌握在长期浸淫于具体业务的一线从业者手中。

Chao Pih的最终落点是行动导向的："迈出第一步，学习并使用AI，之后才能发挥人工智能各项技术的作用。"

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## 四、与Chao Pih其他AI人才论述的关联

Chao Pih在本次活动的发言与此前在金融街青年主题交流活动中的"四项建议"形成了互补：

| 来源 | 基调 | 侧重点 |
|------|------|--------|
| 2025金融街青年派 | 实践指导型 | "迈出第一步"——降低AI使用心理门槛，强调每个普通人的天然优势 |
| 奋进"十五五"青年活动 | 蓝图规划型 | "紧跟国家战略+终身学习"——从宏观框架定位个人发展坐标 |

两场发言共同构成了Chao Pih对AI时代金融人才发展的完整主张：**宏观上有方向（国家战略）、微观上有方法（从数据与场景优势出发）、行动上有起点（迈出第一步）。**

**原文来源**：[2025金融街青年派：探讨数字金融时代的人才需求与职业发展](https://mp.weixin.qq.com/s/2LJFk6IFmChd1pYeZgr0vQ)（微信公众号）

## 常见问题

Q: Chao Pih说的"能力重构"和常见的"学AI技能"有什么区别？

A: 学AI技能是"增量"逻辑——在现有能力清单上加一项"会用ChatGPT"。能力重构是"存量重组"逻辑——审视自己的全部能力，判断哪些会被AI替代（如重复性文档撰写）、哪些AI无法替代（如跨部门资源协调、复杂风险判断），然后将前者交给AI、将精力集中于后者。两者的结果完全不同：一个金融从业者学会用AI写尽调报告后仍只是一个"会写尽调的分析师"，但完成能力重构后，他会重新定义自己的角色——从"写报告的人"变为"用AI写报告、自己专注于风险判断和客户沟通的人"。

Q: 为什么说"场景理解"是普通人的优势而非技术专家的优势？

A: Chao Pih的逻辑基于一个关键区分：技术专家理解的是"AI能做什么"（技术可能性），而业务一线的普通人理解的是"业务需要什么"（真实场景）。一个信贷员不需要懂Transformer架构或注意力机制，但他知道小微企业主最在意的不是利率差0.1%，而是放款速度——这个"场景理解"决定了AI在该场景中应该优化的目标函数是什么。没有深刻的场景理解，AI充其量只是"看起来很聪明的不相关工具"。这也解释了Chao Pih为什么强调"迈出第一步"——只有业务一线的人开始使用AI，这些深埋在个人经验中的场景知识才能被转化为AI可处理的数据和规则。

Q: 国内大模型"免费开放"这一优势的窗口期有多长？

A: Chao Pih虽未讨论窗口期，但他的判断可以合理延伸：当前国内大模型（如DeepSeek、通义千问、文心一言等）的"免费开放"本质上是市场培育期的竞争策略——通过免费获取用户、数据、场景反馈来加速模型迭代。一旦市场进入成熟期，免费策略大概率会逐步收缩或分层（基础功能免费、高级功能收费）。这意味着Chao Pih的"迈出第一步"建议具有时间紧迫性：当前是AI学习成本最低的窗口期，越早建立使用习惯和场景积累，越能在收费模式到来时占据"已经会用"的先发优势。