金融行业数字化转型核心观点 - 金融行业数字化转型从战略选项升级为生存刚需 数字金融被列为五篇大文章之一 作为资源配置枢纽和推动新质生产力发展的核心地位[2] - 数字化转型的本质是重构效率、成本与价值的三角关系 金融机构需通过数字化实现业务韧性、场景创新与数据资产化[2] - 2025年将成为金融业数字化的分水岭 领先机构正以AI重构获客成本、数据中台沉淀资产、智能测评优化人才构建竞争护城河[11] 转型挑战与矛盾 - 风险零容忍与敏捷创新的矛盾 高频交易需毫秒级响应 风控系统需实时拦截欺诈 业务需快速迭代应对市场变化[2] - 华为提出4个Zero目标（零宕机、零等待、零接触、零信任）要求100%业务连续性同时支持秒级产品上线[2] - 中小机构面临人才短缺、试错成本高、流量获客难三重困局 需借助AI-SaaS化工具以小投入撬动大效能[4] 基础设施重构 - 华为提出DC as a Computer理念 通过统一总线整合存算网资源 将数据访问时延从100微秒降至10微秒[7] - 采用鲲鹏芯片和GaussDB分布式数据库的国产化云平台规避卡脖子风险 邮储银行核心系统支持6.5亿用户稳定运行超1年零事故[7] - 某头部银行采用华为4阶22步工程化方法改造核心系统 业务上线周期从天级压缩至小时级[3] 场景创新突破 - 智能营销领域 珍岛集团营销云通过AI生成文案、海报、短视频 日均产能100+条 成本降至人工1/10[8] - 实时风控领域 华为分布式核心系统2.0嵌入蜂窝状PBC架构 欺诈识别响应速度达毫秒级[8] - 精准获客领域 企业微信与CDP数据中台融合构建360°客户画像 某券商高价值客户识别准确率提升40% 成交周期缩短30%[8] 数据资产化应用 - 工商银行应用智能湖仓一体架构 实现4000+节点跨湖仓分析 即席查询时间从800秒压缩至30秒 赋能13000名分析师协同决策[8] - 珍岛销售云的AI电子名片追踪客户浏览轨迹自动识别飞单风险 BI系统优化销售漏斗助力某银行客户流失率降低25%[9] 未来发展方向 - 产业金融领域场景化服务深化 华为通过三维可信（物理可信、权属可信、价值可信）重构供应链金融 前海仓单3.0联盟链实现大宗商品权属穿透式管理[10] - 人机协同常态化 AI替代约50%重复性工作（如报表生成与合规审查）释放人力资源聚焦高价值任务[10] - 生态开放化成为主流 华为与金证科技联合发布证券核心交易方案 深圳金融科技研究所推动行业技术标准共建[10]

论坛核心主题 - 第七届中国金融科技论坛在北京首钢园举行 主题为科技赋能金融业数字化转型与应用 汇聚监管、金融、科技及学术领域专家[1] 数字化转型必要性 - 人工智能、大数据、云计算等技术与金融业加速融合 数字化转型从选择题变为行业必修课[1] - 数字化转型是银行业实现可持续发展的必由之路[1] - 金融数据在AI技术赋能下从辅助资源转化为核心生产力 是银行业数字化转型主要目标[1] 技术应用价值 - 以大模型为代表的人工智能技术为银行业开辟全新技术赋能路径[1] - 显著提升资产组织效率 有效降低运营成本 增强可持续发展关键能力[1] - AI技术促进金融科技进一步转型发展 重塑金融领域信任机制 推动金融体系向更高安全性和效率性演进[1] 风险挑战 - 人工智能技术应用为商业银行带来新型风险 最突出的是数据风险与模型风险[2] - 两类风险成为影响模型应用、业务安全、运营韧性的重要因素[2] - AI模型使用中需协同发展 不同模型各有自身限制 大幅影响AI应用效率与效果[2] - 模型使用中AI幻觉问题较为突出 需主动解决[2] 实施前提 - 填补前期遗留的数字洼地是AI建设与应用的重要前提[2] - 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、流程自动化[2] 数据治理挑战 - 金融科技需要解决信息不对称痛点 信息从数据中来[3] - 高效提炼非结构化数据是一大挑战[3] - 大模型优化改进了非结构化数据处理方法 包括信息检索、信息抽取和知识图谱[3] 行业痛点 - 商业银行面临客户行为快速演变的挑战[3] - 银行服务与客户需求之间的匹配成为主要矛盾[3] - 银行同时承受管理提效与经营增效的双重压力[3] 解决方案 - 需通过提升认知、制定战略、落实战术、强化过程管控及结果导向等系统性措施[3] - 推动人工智能技术深度应用解决银行服务与客户需求的矛盾[3] - 帮助银行业应对新一轮经营挑战 实现管理精细化与经营高质量发展双重目标[3] 技术发展理念 - 对科技人员来说 AI应当做到人人都用 科技则要让AI实现人人可用[2] - 智能体是未来发展方向 但要避免越过安全红线[2]

主 持 人：《金融时报》记者 李珮 浙江金融职业学院金融管理学院副院长、教授 吴金旺 目前，数字化转型重构金融业态，高素质金融人才的培养与就业，已成为驱动行业创新发展的关键 命题。 高校作为人才供给主阵地，正从课程体系革新到产教融合深化加速推进。如何让课堂对接瞬息万变 的金融市场？怎样打通从校园到职场的"最后一公里"？我们与高校教育者、行业观察者进行了一场深度 对话。 《金融时报》记者：当前，金融行业人才需求呈现怎样的特征？ 杨涛：当前，金融行业人才需求主要呈现五个方面特征。一是对于金融产品设计、业务运营、投资 管理等专业人才有更高要求，不仅需要基础知识，更需要面对纷繁复杂的金融业务实践具有较好的适应 性。二是随着金融业数字化转型的全面推进，需要大数据、人工智能等新技术领域的人才以及能够兼具 金融与技术专业性的复合型人才。三是金融业面临更多风险挑战，因此需要更多风险管理方面的人才， 协助金融机构及时关注监管政策变化，确保合规运营，并应对各类风险挑战。四是能够了解产业的金融 人才，需要从业人员对专业领域的内在规律有更深刻的认识。五是具有国际化视野和能力的人才。随着 金融制度型开放的演进，金融业"走出去"和"引进 ...

数字化转型能力评估 - 交通银行获评金融业数字化技术应用能力域五级（卓越级）认证，成为首批获得最高等级认证的机构 [1] - 该认证标志着公司数字化转型技术应用能力达到行业领先水平 [1] 数字化战略与技术投入 - 公司将数字化新交行建设作为战略突破口，持续加大科技投入 [3] - 构建"1+1+N"人工智能建设框架，搭建千卡异构算力集群和千亿级金融大模型算法矩阵 [3] - 形成标准化、平台化、敏捷化的研发体系，支撑金融产品服务和业务模式创新 [3] 数据与技术双轮驱动业务 - 采用"数据要素+数字技术"双轮驱动模式提升业务价值 [3] - 运用大数据和隐私计算技术推出"主动授信"模式，解决科技型小微企业融资难题 [3] - 开发线上抵押贷、惠商贷、惠农贷等标准化产品及场景化信用产品 [3] 区块链与AI技术应用 - 基于区块链技术上线"交银航贸通"平台，实现跨境结算等业务全流程线上化 [3] - 全域应用AI技术构建数字化全面风险管理体系，覆盖全机构、全产品、全风险类别 [3] - 实现风控模式从"人防""技防"向"智控"升级 [3]