文章核心观点 - 数字金融是金融新基建 以数据要素为核心驱动金融业态升级 为普惠金融 绿色金融 科技金融 养老金融提供基础设施支撑 [4][5] - 数字化转型需通过夯实数据底座等基础工作推动创新自然生长 而非简单技术叠加 [1][13] - 银行应平衡审慎经营与技术创新 在AI治理中兼顾监管与创新 通过技术与管理并重推动健康发展 [6][14][15] 数字金融内涵与定位 - 数字金融是金融科技的高阶发展阶段 以数据为核心生产要素 目前行业从概念探讨转向具体落地 [4][5] - 数字银行核心是科技和数据 尤其数据资产积累是长期核心工作 [6][7] - 数字金融定位为主攻数字金融和普惠金融 服务长尾客户 在客群 科技 产品上形成差异化 追求小而美而非宏大规模 [6][7] 组织架构与实施路径 - 发展数字金融需战略牵引组织架构适配 公司构建双专委会架构 数字金融推进委员会由行长统筹全局 人工智能创新应用专委会聚焦技术创新与应用落地 [5] - 信息技术部和大数据部搭建数据中台 科技中台和AI中台实现资源集约化 按业务领域划分敏捷支持前线业务 考核绑定保障目标一致 [6] - 注重自上而下顶层设计与自下而上创新结合 设立创新基金鼓励程序员贡献 同时关注AI应用导致业务科技数据部门边界模糊 需重新划定组织架构和责任边界 [6] AI大模型应用与成效 - 基础大模型在金融业应用需等待细分领域适配版本 取决于训练数据 当前在标准化程度高 处理大量文本场景中已能降本增效 [9] - 反洗钱工作应用大模型后 从人工每天处理3000多份文件变为系统几分钟完成 效率准确率远超人工 [9] - 代码助手学习优秀程序员编码逻辑与风格 当代码采纳率足够高时可提升开发效率 风控智能体在完成效率和KS值提升方面已略胜算法工程师 [10] 客户服务交互演进 - 通过大模型推动服务模式从被动响应向主动感知升级 交互方式发生变革 [10][11] - 客户交互经历三阶段演进 从1.0版本客户自行寻找 2.0版本千人千面智能推荐 到3.0版本一句话银行实现精准需求识别和服务推送 [11] - 一句话银行模式中客户只需说一句话 系统就能识别需求调用服务完成操作 例如智能客服通过意图识别参数提取把握需求 小程序实现服务卡片化 语音交互直接发送存款证明到邮箱 [11] 数据基础与创新关系 - 数据工作是苦活累活 需在用户生命周期每个节点记录动作并标签化资产化 行业常未能完全做好 [13] - AI应用如树苗 底层数据土壤打牢后创新自然生长 工作重点应是筑牢根基做好数据收集整理归集应用 而非急于在枝叶做文章 [13] AI治理与风险管理 - AI治理需平衡监管与创新 兼顾技术与管理 企业自身要从制度和技术手段建立安全围栏设置边界责任 不超越范围使用 [14] - 基础模型采用备案制适合行业发展 治理区分基础模型和行业应用针对性措施 为创新留出空间 [14] - 管理手段关键 可设立AI伦理专委会或通过协会组织建立行业规范 以自律弥补监管在道德与法律模糊地带的空白 [15]