商业银行数字化转型迈向智能化阶段，如何把握机遇、应对挑战？

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近年来，面对复杂多变的宏观环境和内外部形势，中国的商业银行坚持走高质量发展之路，总体保持平稳运行，资本实力持续增强，盈利能力稳健增长，风险抵补整体充足，重点领域风险可控。中央金融工作会议提出，金融系统要着力做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章，首次将数字金融写入中央文件；与此同时，国产AI DeepSeek在全球科技圈受到广泛关注，包括银行在内的金融机构如何迎接技术变革，成为当下的热议话题。

在此背景下，《清华金融评论》银行家论道推出“数字金融”主题访谈，探讨在技术变革背景下我国商业银行新增长路径，助力银行业金融机构高质量发展，在保持合理利润的同时，持续兼顾好服务实体经济的目标。本期邀请到浙商银行科技管理部分享商业银行数字化转型的思考。

Q

商业银行如何做好“数字金融”大文章，贵行在谱写“数字金融”大文章方面有哪些举措？

A

我行回归服务实体经济本源，倡导并践行善本金融，以金融“国之大者”的站位担当，不断探索中国特色金融新范式，推动“五篇大文章”做深做实。

一是加强组织领导。将“五篇大文章”纳入年度重点任务，成立以董事长为组长的推进工作专班，明确每篇大文章牵头部门职责，研究落实监管政策，制定具体工作方案，综合协同推进“五篇大文章”。

二是完善激励约束机制。明确金融“五篇大文章”授信尽职免责相关事项，将“五篇大文章”工作纳入分行综合绩效评价及条线履职工作评价，在部分分行试点科创团队和人员差异化考核机制，提升经营单位工作积极性。

三是探索链式生态金融，推动“五篇大文章”综合协同发展。积极推进数字生态建设，聚焦重点产业链供应链上下游生态建设，创新提供“全链条、全场景、全产品”供应链金融综合服务方案，在支持科技金融、绿色金融、普惠金融等方面发挥了重要作用。

四是全面深化数字化改革，推进数字化建设，扎实推进数字金融。夯实基础，加快推进“焕芯强基”工程，打造更加安全、弹性、敏捷、智能的新核心，通过强化基础应用和公共服务能力建设，升级分布式架构体系和数据应用、移动开发等基础技术平台，加速提升弹性、敏捷的云化供给能力，灵活适应未来业务创新需要，打造可持续的核心竞争力；提升智能，推进AI银行的建设，通过对技术、服务和体验的重构，构建以智能决策为核心、生态组织为纽带、无感泛在服务为终极形态的新金融生态；盘活数据，健全数据服务基础，打造“以客户为中心”的数据体系，通过发挥数据的赋能放大作用，打通业务与数据的“最后一公里”，提高金融服务的精准性、全面性和有效性。

Q

当前，商业银行数字化转型取得了哪些成效，还面临哪些困难与挑战？如何解决？

A

目前商业银行的数字化转型正迈向智能化阶段，在金融数字底座提升、产品服务模式升级、场景生态构建等多个方面取得显著成效。

一是金融数字底座的自动化、智能化。商业银行广泛应用AI、区块链、大数据等技术推动流程机制的重塑，建设一站式服务平台和智能化应用能力体系，打破地域和时间限制，实现融资申请、授信审批、风险防控等全流程智能化，有效消除堵点、提高效率、降低成本。例如，本行体系化推进综合协同数字系统、供应链金融综合服务、大数据风控、智能管理助手等平台和应用建设，实现运营管理、业务流程的系统化、自动化、智能化。

二是金融服务产品场景化、数字化。数字化转型不仅实现了传统银行业务的线上化，形成方便快捷的线上线下一体化渠道，更推动金融服务模式重塑，将金融产品与服务深度融合社会经济场景，覆盖更多小微企业、农村地区和低收入人群，缩小金融服务差距，降低金融服务成本，提高金融服务的可得性和公平性。例如，本行围绕供应链、中小微、科创等企业核心需求场景，创新数字化、场景化的综合金融服务模式，打造供应链金融综合服务应用、普惠数智贷、科创积分贷等特色应用产品，为客户提供实时、快速、全面、专业的金融服务。

三是数智金融服务生态开放化、融合化。商业银行通过技术互联、场景互嵌，链接起政务、消费、产业链等各类场景，逐步形成“嵌入式+场景化”生态服务体系。例如，本行应用OpenAPI等开放技术打通第三方服务的用户体系，不断深化与政府部门、重点社会企业的数字化平台合作对接，建设推广金服宝·小微、智慧园区平台等标志性应用，探索推广县域综合金融生态模式，推动政府、金融机构、企事业单位等机构生态共建。

商业银行数字化转型目前已进入深水区，面临着诸多挑战。

一是数据资源需进一步丰富。数据作为关键生产要素的价值日益凸显，银行以数字化手段推动业务线上化、批量化、数智化，需要利用大量安全可靠的内外部数据，目前自身积累的数据维度、数据量难以完全支撑日益复杂的业务场景需求。

二是智能化应用需进一步深化。当前AI应用多集中于办公、客服、营销等标准化场景，在信贷审批、投资决策等业务辅助决策中应用较少，且大模型落地面临算法透明度不足、可解释性差等挑战。

三是数字化人才队伍建设需进一步加强。数字化转型需要一大批懂技术、懂业务、懂市场的复合型人才，目前银行在复合型人才及高精尖人才方面仍较为缺乏，尤其是在人工智能、大数据、云计算等前沿领域专业人才方面存在较大缺口。

为应对以上挑战需重点聚焦三个方向。

一是加强数据要素应用的深度与广度，加快数据资产整合共享，构建“业务沉淀数据、数据形成资产、资产反哺业务”的良性闭环模式。

二是抢抓新技术发展机遇，合规有序推进人工智能的全面布局，打造赋能全域场景的AI应用体系，重塑金融服务智能范式。

三是加快数字化人才梯队建设，健全数字化人才培养、选拔和发展机制，深化业务、数据、技术人才多向交流，组建跨科技部门和业务部门的任务型团队，拓宽数字化人才成长通道。

Q

技术影响下金融服务场景有哪些新变化，商业银行如何抓住新机遇？

A

数字技术影响下的金融服务场景主要呈现以下新变化：

一是触达渠道更便捷。在多模态生物认证构建的立体安全防护下，线上线下一体化渠道持续迭代升级。手机银行APP、小程序等入口逐步从单一交易渠道转变为综合服务平台，远程银行、适老化等多元服务模式逐步健全完善，金融服务全面突破时空限制，实现“指尖可达”。

二是服务体验更智能。AI、大数据等技术正在重塑金融服务全流程，例如，通过AI客服处理大部分客户咨询，利用大数据风控精准刻画小微企业的信用画像解决其融资难题，在财富管理领域基于客户画像提供个性化资产配置，打造更精准、智能的金融服务。

三是金融场景生态更多元。通过将支付、信贷等能力嵌入电商、政务、民生等场景，催生出前所未有的金融新业态。例如，在产业端，物联网金融实现动产的实时监控，区块链技术重构了跨境支付、贸易融资以及供应链金融等业务流程。在消费端，基于消费大数据的“先享后付”模式快速普及，短视频平台嵌入金融服务入口，搭建起“支付-民生-金融”数字化服务生态。

面对以上变革，商业银行需要从三个维度把握新机遇。

一是深化AI应用，从战略高度统筹谋划AI对银行业发展格局的重塑，重新思考未来银行发展模式，推动银行从传统金融服务提供者向AI银行转变，加强人工智能在客户服务、风险评估、投资决策等全流程的赋能，以客户为中心，主动提供精准服务的能力，构建智能化金融服务生态，加强全域赋能，推进金融服务向全面数字化、高度自动化和整体智能化方向演进。

二是聚焦科技、绿色、普惠、养老等重点领域，充分发挥智能数字金融作用，创新业务模式与金融产品，打造线上线下一体化融合、金融服务场景与生态聚合、金融和非金融服务融合的数字化经营服务能力。

三是积极构建开放、协同、共赢的开放银行生态体系，纵向深化政府机构、互联网平台等合作，横向联动金融同业势能，共创场景生态价值。

Q

如何充分利用技术高效地为用户提供个性化金融服务？

A

利用大数据、人工智能等技术，银行可以在安全合规的基础上，深度洞察客户的消费习惯、经营状况、金融服务需求特点等多维度信息，对普惠客户进行精准画像，为不同客户提供定制化、个性化的融资解决方案，满足细分客户融资需求，提升金融服务效率，扩大金融服务覆盖面。

一方面，全力推进以客户为中心的综合协同数字系统建设，积极利用人工智能技术构建客户标签体系与全景视图，加快综合CRM、战略计财、定价管理等三大系统的迭代升级，为客户打造全生命周期的综合陪伴式服务，实现以客户为中心：

一是通过打通核心企业与产业链上下游所有经营环节，为各经营主体定制个性化服务方案，无感提供全场景金融服务，目前已形成能源、汽车、钢铁等近30个行业供应链融资的链式生态金融服务；

二是针对科技型企业发展阶段不一、需求多样化、中小企业居多等特点，聚焦企业引入创投、启动股改、IPO 上市等十大金融服务场景，满足科技企业不同成长阶段多样化金融需求，打造全生命周期金融服务体系，迭代推出“科创共担贷”“科创银投贷”等16大科技金融系列产品。

另一方面，构建以数易贷、数科贷、个性化项目为核心的“1+1+N”数字化普惠金融服务体系，为小微客户提供个性化、精准化服务：

一是基于经营流水、客户行为等数据，面向个体工商户等小微市场主体打造线上化小额信用贷款产品数易贷；

二是以税票数据为基础，叠加流水、交易行为等大数据信息，推出面向小微企业的数科贷，此外，针对浙江省内山区海岛县特色产业，打造推广三门青蟹贷、龙游生猪贷等66款“数智共富贷”产品，实现对普惠金融的“精准滴灌”。

Q

当前，银行在大模型应用方面，您觉得带来了哪些好处，存在哪些问题，如何解决？

A

以DeepSeek、ChatGPT为代表的大模型技术革新了人机交互方式，深刻影响着数字化演进方向，为金融服务新业态、新模式注入强劲动力，推动银行对客服务、运营管理、风险防控等能力实现指数级跃升。

一是重塑客户体验，实现智能化金融服务。行业利用大模型技术分析客户标签画像等数据，生成精准、个性化营销文案，实现更加智能的个性化客户服务和产品推荐，并通过建设智能客服、智能投顾等，实现金融服务从“功能响应”到“智能陪伴”转型，助力金融服务迈向智能化、便捷化新阶段。

二是突破效率瓶颈，实现运营管理多维度降本增效。行业利用大模型技术打造“人机协同”新模式，构建问答助手、写作助手、数据分析助手、代码助手等覆盖前中后台的智能助手体系，显著提升运营管理质效。

三是提升风控质效，实现智能化风险防控。行业将大模型技术融入风险管控流程，可以结合大模型能力进行异常检测，并高效处理海量预警案例信息，动态形成报告，提升风险防控精准度、增强风险应对能力。

随着大模型技术的爆发，其应用也带来诸多问题。

一是技术层面，存在算法偏见、黑盒问题、数据安全等风险，可能导致决策失误、不公平现象及数据泄露；

二是业务层面，面临模型过度依赖、同质化竞争、监管合规等挑战，影响业务质量和稳定性；

三是人才层面，专业人才短缺，制约应用深度与创新;

四是监管合规层，金融机构需解决应用大模型时面临的创新与合规之间平衡难题。

为解决这些问题，银行应进一步健全完善金融科技伦理治理体系，建立完善的隐私保护、数据安全管理机制和风险监测机制，对模型数据的准确性和充足性进行定期评估，重点防范模型区分能力衰退、稳定性下降、算法歧视等维度风险，提升模型可解释性、透明性、公平性和安全性；优化业务流程与管理，平衡人机决策，加强差异化竞争，确保合规；加强人才培养与引进，构建专家团队，促进交流与创新，同时加强与监管部门对大模型应用的沟通，确保其在金融领域的安全、合规、可靠发展，实现技术创新与风险防控的良性互动。

《清华金融评论》坚守“建言金融政策，引领金融实践”的办刊初心与使命，努力朝着专注于经济金融政策解读与建言的智库型全媒体平台的目标发展。银行在我国是支持实体经济的金融中坚力量，银行业的高质量发展离不开银行人尤其是银行家的持续贡献。2017 年起《清华金融评论》特设“银行家论道”专栏，旨在构建中国银行家的思想传播平台，为中国经济金融把脉，为行业发展建言献策。与此同时，《清华金融评论》通过多次举办中国银行业高质量发展论坛及连续发布“中国银行业排行榜200强”研究报告，透视银行业发展全景，为整个银行业发展提供理论数据支撑和有益实践参考。

编审丨秦婷