文章核心观点 - 大数据产业已从资源、资产阶段演进为智能生产力阶段，AI大模型爆发、AI基础设施与数据智能体的协同进化正重塑产业格局，并为金融数据应用开辟全新赛道 [2] - 展望未来，大数据与AI的深度融合将推动银行业进入新阶段，数据智能将内生于每一个业务流程和决策瞬间，成为业务不可分割的一部分，这将是基础设施与应用形态深度协同进化的新十年 [4] 行业发展历程与现状 - 大数据已从技术概念上升为国家战略，数据要素市场化配置改革持续深化 [3] - 数据存储、计算、分析等技术快速迭代，数据处理效率大幅提升，成本持续降低 [3] - 大数据已渗透到金融、工业、医疗、政务等各个行业，成为推动数字化转型的重要力量 [3] - 大数据产业仍面临数据孤岛、数据质量与安全挑战、技术与业务融合不足三大核心挑战 [3][4] 银行业数据应用实践与挑战 - 银行业曾面临传统IT架构老旧、数据孤岛林立、业务响应滞后等痛点 [2] - 通过建立全行统一数据治理规范与质量考核机制，明确数据权责、搭建监控体系，可提升数据准确率 [2] - 在莱商银行，已完成老账务核心向新核心的重大切换，并搭建了“ESB交易整合+数据仓库数据整合”基础架构体系 [2] - 工作重心从“建平台”转向“用数据”，应用包括：建设自有大数据平台并应用于信贷、反欺诈等场景，打造智能客服系统，将人工智能应用于外呼客服，区块链技术落地供应链平台，基于容器搭建私有云平台 [3] - 数据中心机房已按国家A类标准改造实现同城双活，并率先应用SD-WAN、分布式存储等技术，加速国产化替代进程 [3] 未来技术趋势：AI基础设施 - 未来的银行AI基础设施将演变为与云原生架构、大数据平台深度融合的“金融智能云原生基座” [5] - 该基座需具备三大关键能力：极致的弹性与成本可控，支持从百亿参数大模型到轻量化小模型的混合部署；无缝的数据与模型协同，形成数据到模型再回流为数据资产的闭环；内置合规与安全能力，满足金融级监管要求 [5] 未来应用形态：数据智能体 - Data Agent将成为大数据应用的主流形态，它是具备自主学习、决策、执行能力的智能体，能自动完成数据采集、分析、建模、应用全流程 [5] - 在金融领域，Data Agent将重塑服务模式：对客户可实时分析个人财务状况并提供个性化理财规划；对银行可自动完成客户画像更新、风险模型优化、营销方案制定等工作 [5] - 具体应用示例：客户有购房贷款需求时，Data Agent可自动整合多源数据，快速匹配最合适产品并完成在线申请审批，全程仅需几分钟 [5] 未来产业生态与安全合规 - 数据要素市场化配置将加速推进，数据确权、流通交易等制度不断完善，AI基础设施与Data Agent的发展将降低数据流通的技术门槛和交易成本 [6] - 未来将出现更多专业的数据经纪、安全服务、合规咨询机构，构建多元化产业生态 [6] - 金融领域内，银行、保险、证券等机构将与政务部门、互联网企业、第三方数据服务商深度合作，实现数据资源互补 [6] - 数据能力建设的核心从“技术栈”转向“人才生态与伦理框架”，未来银行最稀缺的是既懂业务逻辑又能驾驭数据工具和AI智能体进行创新的“业务翻译官” [7] - 构建银行业特有的AI伦理与治理框架迫在眉睫，需确保Data Agent决策的公平、透明、可追责，防范算法歧视和模型套利，将伦理要求嵌入设计原则 [7]