日前，金融监管总局发布《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》，在延续此前数字化转型指导意见的基础上，创新性提出“人工智能+”“数据要素×”核心工作内容，为金融行业数字化转型划定了新航向。这一政策导向不仅精准把握了行业发展脉搏，更推动金融机构从传统“流程数字化”向高阶“价值创造”跃迁，开启了AI与数据双轮驱动的转型新篇章。本文结合行业实践案例，对金融行业数字化转型的核心趋势、战略影响及自主AI能力建设路径展开全面总结。
一、政策锚定转型方向：核心趋势从“基础适配”到“价值深耕”
此次政策明确的“人工智能+”“数据要素×”战略主线，深刻反映了当前金融行业数字化转型正从表层的技术应用迈向深层的价值重构，呈现三大核心趋势。
其一，技术驱动从单点优化到系统重构。政策首次将数据从支撑要素升级为独立驱动引擎，推动AI技术与业务肌理深度融合，实现从局部环节改良到全链条重构的突破。恒丰银行通过布局超70个AI应用场景、上线六大领域12类智能体，在运营、风控、信贷等关键环节实现系统性突破，成为技术驱动系统重构的典型实践。这种转型不再是单一技术的零散试水，而是以AI与数据为核心的全域性变革。
其二，应用场景从内部提效到生态赋能。政策强调挖掘数字技术与数据要素的创新价值，推动金融服务深度嵌入科技、绿色、普惠、养老等重点领域。工商银行依托“工银智涌”大模型，对金融市场交易领域的宏观趋势研判、微观订单执行全流程进行重构，实现外汇交易决策响应速度提升80%、交易执行效率提高3倍的显著成效，2025年上半年相关业务收益同比增长15%，操作风险发生率下降62%，充分彰显了场景拓展从内部降本到外部增收的价值跃升。
其三，风险防控从被动应对到主动管理。面对数字化转型中的多元风险，政策明确要求建设智能风控体系，强化战略风险、合规风险等重点领域防控。华夏银行借助AI技术将企业客户尽职调查报告生成周期从10天压缩至2天，不仅大幅提升了工作效率，更推动客户经理从“操作执行者”向“决策分析者”转型，通过技术赋能实现风险的前置预警与精准管控。
二、战略布局全面升级：金融机构迎来全方位变革
政策导向下，金融机构的长远战略布局正在经历从“业务辅助”到“核心引擎”的根本性转变，覆盖战略定位、业务模式、生态构建三大维度。
在战略定位上，数字金融正式纳入顶层设计核心。恒丰银行成立由行长挂帅的AI建设领导小组，构建“战略决策—专项推进—跨域协同”的敏捷治理架构，从组织层面打破部门壁垒，推动科技、业务、数据“三线融合”，标志着数字化转型已从部门级任务升级为企业级战略。这种组织架构的调整，为技术与业务的深度融合提供了制度保障。
在业务模式上，从“标准化服务”转向“个性化赋能”成为主流。政策推动金融机构开发“千人千面”的数字金融产品，上海银行构建“大模型+微模型”协同体系，在普惠金融、消费金融等领域精准发力，其反欺诈微模型识别率超80%，人脸微模型实现智能柜员机“刷脸取款”且误识率低于0.01%，通过技术创新满足不同客户的差异化需求，提升服务精准度与客户体验。
在生态构建上，行业竞争从“封闭割裂”走向“开放共生”。政策鼓励金融机构通过开放API接口、联合科技公司打造金融生态圈，工商银行向30余家中小银行开放API接口，技术辐射范围覆盖长三角、珠三角等主要经济圈，既实现了技术价值的最大化释放，也推动了整个金融行业的智能化升级。
三、自主AI能力建设：构建“系统融合+长期布局”的进阶路径
面对AI技术的快速迭代以及对算力、数据、人才的高要求，金融机构需规划科学的技术路径、实施持续的资源投入，并借力外部合作实现高效转型，核心在于从“单点突破”转向“系统融合”，从“短期投入”转向“长期布局”。
（一）技术路径：分层构建底座，协同优化数据与算力
技术底座建设采用分层推进策略，实现基础设施、平台、应用的全链条贯通。在基础设施层，聚焦混合异构算力平台搭建，恒丰银行2025年完成首期混合异构算力平台建设，2026年计划将总算力规模提升至100PFlops以上，为AI应用提供稳定的推理支持；在平台层，打造企业级人工智能平台，对模型开发、训练测试、部署运行等全生命周期进行集中管理，工商银行“工银智涌”平台已实现20余类核心业务、200余个场景的智能化覆盖；在应用层，以业务价值为导向聚焦高价值场景快速迭代，华夏银行在办公效能、客户服务、风险控制等领域率先部署DeepSeek大模型，实现营销转化率提升约30%、咨询解决率从70%提升至85%的显著成效。
同时，注重数据治理与算力优化的协同推进。数据治理方面，通过构建企业级数据中台统一标准与质量管控，恒丰银行启动“全数通”企业级数据治理工程，构建“四横九纵”知识管理体系，推动数据从“资源”向“资产”跃升；算力优化方面，借助模型压缩、量化等技术降低算力需求，江苏银行运用轻量化DeepSeek-R1推理模型引擎，实现资产托管估值信息自动化解析录入，识别成功率超90%，每天减少9.68小时工作量，在保障应用效果的同时控制成本。
（二）资源投入：聚焦人才与研发，夯实长期转型基础
人才梯队建设采用“外部引进+内部培养”双轮驱动模式，一方面引进具备AI、大数据、云计算等背景的复合型人才，浦发银行总行招聘人工智能领域数据分析岗，明确要求具备金融、互联网领域3年以上经验及机器学习、数据挖掘等先进方法应用能力；另一方面着力培养内部“业、技、数”复合型人才，恒丰银行通过“揭榜挂帅”“创新攻关”等激励机制，激发员工参与数字化建设的积极性，构建全员参与的转型氛围。
技术研发投入聚焦核心主业并探索轻量化模式，金融机构持续加大AI、大数据等领域科技投入，农业银行完成DeepSeek全系列大模型内部部署，为业务智能化升级奠定基础；同时积极探索低代码、无代码开发平台，交通银行招聘IT系统管理人才时明确要求熟悉低代码开发，通过降低技术门槛提升敏捷交付能力，加速技术成果的业务转化。
（三）外部合作：从“技术输出”到“生态共建”的价值升级
外部科技公司的角色已从单纯的“技术提供者”转变为“生态共建者”，形成“能力补足+价值共创”的合作模式。在技术输出与能力补足层面，科技公司为金融机构提供AI算法、算力资源等底层支持，工商银行与科技公司合作开发“工银智涌”大模型，提升技术自主可控能力；同时协助优化模型性能，华夏银行与科技公司合作优化DeepSeek模型，显著提升语义理解与逻辑推理能力，使客户满意度从80%提高到90%以上。
在生态共建与价值共创层面，金融机构与科技公司联合打造开放生态，恒丰银行与科技公司共建智能风控平台，建立客户风险全景视图，健全信贷全流程自动化风险控制机制；同时共同探索前沿技术应用，上海银行与科技公司合作研发AI原生大模型，从底层架构到交互界面全面重构手机银行服务模式，推动金融服务形态的创新突破。
结语
金融监管总局“人工智能+”“数据要素×”的政策导向，标志着金融行业数字化转型进入以价值创造为核心的新阶段。金融机构需顺势而为，在战略层面确立数字金融的核心引擎地位，在实践层面构建“技术协同、资源持续、生态开放”的自主AI能力建设体系，通过AI与数据的双轮驱动，实现业务模式、运营效率与风险管控的全方位升级。未来，随着技术的持续迭代与行业协同的不断深化，金融行业将朝着更智能、更普惠、更安全的方向发展，为实体经济提供更优质的金融服务。
