核心观点 - 数字化转型已成为金融行业可持续发展的必由之路 人工智能和大模型技术显著提升资产组织效率并降低运营成本 推动金融体系向更高安全性和效率性演进[1] - 金融科技需要解决信息不对称和非结构化数据处理难题 同时需应对新型数据风险与模型风险 并匹配快速演变的客户行为需求[2][3] 技术应用与转型路径 - 大模型技术优化了非结构化数据的处理方法 包括信息检索 信息抽取和知识图谱[3] - 智能化需以良好的信息化和数字化为基础 实现业务线上化和流程自动化[2] - 需通过提升认知 制定战略 落实战术等系统性措施推动人工智能深度应用[3] 行业挑战与风险 - 人工智能应用带来新型数据风险与模型风险 影响模型应用和业务安全[2] - 商业银行面临客户行为快速演变带来的服务匹配矛盾 以及管理提效与经营增效的双重压力[3] - AI模型存在自身限制和幻觉问题 需协同发展并避免越过安全红线[2] 发展目标与成效 - 金融数据在AI赋能下从辅助资源转化为核心生产力[1] - 数字化转型可增强银行业可持续发展关键能力 最终实现管理精细化与经营高质量发展[1][3]