數(shù)字金融持續(xù)迭代升級，成為推動(dòng)金融機(jī)構(gòu)效率提升和創(chuàng)新發(fā)展的“利器”。上市銀行半年報(bào)顯示，各家銀行上半年在實(shí)現(xiàn)自身穩(wěn)健發(fā)展的同時(shí)，對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支持力度也在穩(wěn)步提升，這背后離不開數(shù)字金融強(qiáng)有力的支撐。

半年報(bào)顯示，上市銀行持續(xù)加碼技術(shù)投入，推動(dòng)業(yè)務(wù)從數(shù)字化向數(shù)智化轉(zhuǎn)型。尤其是金融大模型落地呈現(xiàn)加速態(tài)勢，實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用場景的快速拓展，提升了服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的質(zhì)效。

數(shù)字賦能業(yè)務(wù)發(fā)展

在2024年年報(bào)中，多家上市銀行曾披露過數(shù)字金融的投入情況。6家國有大型商業(yè)銀行2024年金融科技投入共計(jì)1254.59億元，較2023年增長2.15%。同時(shí)，與科技投入總量提升相對應(yīng)的還有科技人員總數(shù)的增多，6家大型商業(yè)銀行2024年科技人員總數(shù)首次突破10萬人。

持續(xù)的投入帶來了經(jīng)營業(yè)績的提升。中國建設(shè)銀行副行長韓靜在8月29日的業(yè)績發(fā)布會(huì)上表示，以科技和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，尤其是人工智能技術(shù)賦能業(yè)務(wù)發(fā)展，銀行實(shí)現(xiàn)對客精準(zhǔn)識(shí)別、精準(zhǔn)營銷、精準(zhǔn)畫像。通過洞察客戶特點(diǎn)，建設(shè)銀行實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品服務(wù)的精準(zhǔn)適配，這在對公對私領(lǐng)域均有所體現(xiàn)。在對公業(yè)務(wù)領(lǐng)域，通過數(shù)字化工具直營，對公長尾客戶存款較年初增長超1000億元；在零售業(yè)務(wù)領(lǐng)域，通過智能化管理，存量資金到期承接率近95%。“這樣的成績來之不易，離開了科技驅(qū)動(dòng)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是難以做到的。”韓靜說。

“未來銀行必然是數(shù)字銀行。”北京銀行董事長霍學(xué)文在業(yè)績發(fā)布會(huì)上介紹，“過去3年，北京銀行在許多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了歷史性變革、系統(tǒng)性重塑、整體性重構(gòu)，關(guān)鍵一招就是舉全行之力推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。”

今年上半年，北京銀行加快打造“人工智能驅(qū)動(dòng)的商業(yè)銀行”，建成了“1213”AI體系，即一體化算力底座、兩大模型開發(fā)運(yùn)營平臺(tái)、100余項(xiàng)AI能力、300余項(xiàng)AI應(yīng)用場景建設(shè)。霍學(xué)文介紹，一體化算力底座能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)級人工智能算力基礎(chǔ)資源的統(tǒng)一管理，顯著提升運(yùn)營效率，強(qiáng)化數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)與分析能力；兩大模型開發(fā)運(yùn)營平臺(tái)通過“大模型+小模型”雙輪驅(qū)動(dòng)，形成人工智能的中臺(tái)能力，賦能產(chǎn)品創(chuàng)新、客戶服務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)管理等領(lǐng)域，推動(dòng)業(yè)技融合達(dá)到新境界；建成AI核心能力應(yīng)用體系，具備100余項(xiàng)AI能力，上線一批好用、管用、實(shí)用的AI工具；探索AI金融應(yīng)用的更多可能性，形成300余項(xiàng)應(yīng)用場景。

持續(xù)推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成效也體現(xiàn)在半年報(bào)業(yè)績上。上半年，北京銀行實(shí)現(xiàn)了營業(yè)收入362.18億元，同比增長1.02%；實(shí)現(xiàn)歸屬于母公司股東的凈利潤150.53億元，同比增長1.12%。

技術(shù)支撐能力提升

半年報(bào)顯示，各家銀行均著力提升數(shù)字技術(shù)支撐能力，為未來戰(zhàn)略布局筑牢根基。

國有大型銀行在數(shù)字技術(shù)應(yīng)用方面保持前列。記者從中國銀行獲悉，該行數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐加力提速，通過深化人工智能等新技術(shù)應(yīng)用，強(qiáng)化交易集約、提升服務(wù)效能，培育分行數(shù)字化轉(zhuǎn)型新成果，形成推廣一批、儲(chǔ)備一批的良性循環(huán)。通過持續(xù)推進(jìn)技術(shù)架構(gòu)轉(zhuǎn)型，該行云平臺(tái)服務(wù)器總量達(dá)4萬臺(tái)，截至2025年6月末，分布式技術(shù)平臺(tái)已對接352個(gè)應(yīng)用，前端技術(shù)平臺(tái)推廣至186個(gè)應(yīng)用，大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)推廣至174個(gè)應(yīng)用。

股份制銀行也不甘落后。浦發(fā)銀行透露，該行已建成算力、算法、平臺(tái)、知識(shí)四位一體的企業(yè)級數(shù)智基座。截至2025年6月底，已構(gòu)建千卡算力，在股份制商業(yè)銀行中率先實(shí)現(xiàn)“全棧國產(chǎn)化算力平臺(tái)+開源大模型”的金融應(yīng)用，形成大小模型協(xié)同的“浦銀智啟”模型服務(wù)矩陣，同時(shí)搭建多維度大模型評測體系，初步構(gòu)建千萬級企業(yè)知識(shí)庫；分布式架構(gòu)體系基本成型，為業(yè)務(wù)快速發(fā)展提供有效支撐。

另外，平安銀行中報(bào)顯示，2025年上半年，該行構(gòu)建大模型能力體系，通過監(jiān)督微調(diào)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、大模型自主規(guī)劃、智能體等技術(shù)進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)訓(xùn)練，提升重點(diǎn)場景應(yīng)用能力，截至6月末，平安銀行已落地大模型應(yīng)用場景超330個(gè)。

除了技術(shù)平臺(tái)、場景應(yīng)用，在風(fēng)控合規(guī)方面，數(shù)字金融也發(fā)揮著日益重要的作用。記者從平安銀行獲悉，該行深化智能算法應(yīng)用，夯實(shí)智能化風(fēng)險(xiǎn)防控體系：在對公風(fēng)險(xiǎn)管理上，深化大模型在智慧風(fēng)控的探索應(yīng)用，建立風(fēng)險(xiǎn)專家知識(shí)庫，借助智能體系提升風(fēng)險(xiǎn)控制各流程的效率，強(qiáng)化大模型的適用能力；在零售貸款審批與催收上，依托大模型能力，對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及其他要素進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)特征挖掘和識(shí)別，提升風(fēng)險(xiǎn)管理能力；在普惠金融上，深化“資金流信用信息共享平臺(tái)”應(yīng)用，全面完善普惠生態(tài)客戶的風(fēng)險(xiǎn)畫像，支持信貸資金精準(zhǔn)直達(dá)中小微企業(yè)；在賬戶風(fēng)險(xiǎn)防控上，打造反電詐“風(fēng)控大腦”，提升賬戶風(fēng)險(xiǎn)管理和客戶服務(wù)效率。

從數(shù)字化到數(shù)智化

當(dāng)前，上市銀行已普遍將數(shù)字金融，尤其是人工智能技術(shù)視為提升運(yùn)營效率、優(yōu)化客戶體驗(yàn)及開拓新增長極的重要抓手。金融大模型的應(yīng)用體系已經(jīng)在銀行業(yè)務(wù)的各個(gè)層面全面開花。

光大銀行副行長楊兵兵在接受經(jīng)濟(jì)日報(bào)記者采訪時(shí)介紹，今年上半年，光大銀行上線“大模型智能政策助手”，打造了涵蓋行內(nèi)1700余份政策文件的專業(yè)知識(shí)庫和政策搜索分析智能體，將政策文件與業(yè)務(wù)場景智能關(guān)聯(lián)，提升了合規(guī)執(zhí)行效能，構(gòu)建起全流程的政策服務(wù)能力。

據(jù)介紹，光大銀行積極探索大模型技術(shù)和授信業(yè)務(wù)的深度融合。該行自主研發(fā)的“授信調(diào)查智能報(bào)告”功能，5分鐘即可自動(dòng)生成一份百頁調(diào)查報(bào)告。目前，該功能已服務(wù)2000余位一線客戶經(jīng)理，賦能39家一級分行，有效提升授信業(yè)務(wù)質(zhì)效。

在數(shù)據(jù)領(lǐng)域，光大銀行自主研發(fā)并推出集人工智能與商業(yè)智能于一體的“問數(shù)”智能分析工具，整合了超過2000個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)，覆蓋零售、對公、運(yùn)營、財(cái)資等主要業(yè)務(wù)領(lǐng)域，全面支持指標(biāo)、報(bào)表、分析報(bào)告、外部數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)類型的問答查詢，能夠?yàn)闃I(yè)務(wù)一線及時(shí)、準(zhǔn)確反饋高質(zhì)量數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

數(shù)智化轉(zhuǎn)型需要大量基礎(chǔ)性的工作支撐，甚至是整個(gè)業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化。“數(shù)字金融推動(dòng)銀行的服務(wù)和業(yè)務(wù)不斷向平臺(tái)化、場景化、生態(tài)化發(fā)展的同時(shí)，我們能感受到應(yīng)用系統(tǒng)的邊界在逐漸模糊。前中后臺(tái)的系統(tǒng)逐漸融合，很多都是直通式。從客戶端發(fā)起到記賬完成，原來分散在多個(gè)系統(tǒng)，現(xiàn)在基本上都是直通的。交易型系統(tǒng)和分析型系統(tǒng)也是相互嵌套的。”楊兵兵說，“隨著數(shù)字化越來越深入，也給安全運(yùn)營和風(fēng)險(xiǎn)防控提出了更高要求，就是怎樣才能做得又好又快，進(jìn)行科技賦能，我們在流程優(yōu)化方面花了一些力氣。”

另外，光大銀行還設(shè)計(jì)有智能算力的調(diào)度平臺(tái)，通過算力的虛擬化和算力的統(tǒng)一交付，使得同等硬件成本下，可以滿足更多人工智能的應(yīng)用需求。“目前，我們?nèi)斯ぶ悄艿乃懔σ呀?jīng)支撐保障120多個(gè)算法模型和840個(gè)場景應(yīng)用。”楊兵兵說。（經(jīng)濟(jì)日報(bào)記者 陸 敏）