数字金融发展背景 - 商业银行在复杂宏观环境下保持平稳运行，资本实力增强，资产规模扩张，盈利能力稳健增长，风险抵补充足[1] - 中央金融工作会议提出做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章，数字金融首次写入中央文件[2] - 金融机构需迎接技术变革，探讨商业银行新增长路径，在保持合理利润同时服务实体经济[2] 金融服务场景变化 - 数字金融发展推动客户消费行为个性化、场景多元化，客户倾向于无感知便捷化金融服务[5] - 传统标准化产品、流程化服务、单向化供给无法抢占更多市场[5] - 金融服务向以客户需求为导向的综合性金融解决方案转变[5] 金融科技应用实践 - 围绕数字化场景、数字化产品、数字化渠道、数字化运营、数字化风控五方面开展深度应用[5] - 数字化场景方面：通过手机银行、开放银行等渠道与外部机构合作，实现账户能力输出、支付能力输出、权益兑换、资金监管/托管等服务[6] - 数字化产品方面：在消费信贷、企业融资、普惠金融等领域构建产品谱系，实施客群精细化运营和产业链深度融合[7] - 数字化渠道方面：以全渠道覆盖为基础，整合渠道、业务、服务及数据信息，构建远程银行服务体系[7] - 数字化运营方面：提升客户运营数字化能力，运用机器学习等技术实现精准营销和智能策略输出[8] - 数字化风控方面：打造线上化、数字化、智能化授信全流程场景，构建数字化风控体系[10] AI技术赋能场景 - AI技术在智慧远程银行、智慧运营、智慧营销、智慧风控、智慧办公、智慧科技等领域应用落地[11] - 智慧远程银行：通过智能总结和关键要素提取实现客服工单预填自动化，提升填单效率与准确性[11] - 智慧运营：构建各条线知识库实现智能问答，利用多模态大模型自动识别票据、单证等材料[11] - 智慧营销：融合大模型文本分析能力与私域知识，构建客户标签体系及画像，生成营销话术及策略[12] - 智慧风控：利用大模型汇总分析信贷三查报告数据，按照业务规则生成分析结果，辅助编写调查报告[12] - 智慧办公：将大模型应用于文档质检、创作、润色、分析等通用办公场景，提升工作效率[12] - 智慧科技：推动大模型与代码开发深度融合，实现代码解释、补全、纠错、SQL优化等功能[13] 商业银行发展策略 - 以客户为中心、以业务价值为导向，主动抓住科技赋能新机遇[4] - 通过金融科技应用实践与AI赋能提升金融服务场景质效，持续丰富金融服务场景[13]