行業觀察：AI原生范式下的數字金融新突破

　　“十五五”時期，是我國金融體系服務新發展格局、加快培育新質生產力的關鍵階段。經濟結構加速調整、產業升級縱深推進，對金融行業在服務效率、風險定價能力、資源配置方式等方面提出了更高要求。在此背景下，銀行的數字化轉型不再只是工具層面的效率改進，而是關乎金融機構核心能力、組織方式和服務邏輯的系統工程。

　　如何讓技術真正轉化為可落地、可擴展、可持續的新質生產力，使金融以更低的成本、更高的效率和更強的韌性服務實體經濟，已成為數字金融必須回答的核心命題。一批先行者，不再滿足于在既有流程上“疊加AI”，而是從系統設計之初就將智能內嵌于業務基因，通過AI原生架構實現從前端交互到中后臺運營的全鏈路再造——為行業提供了一條兼具前瞻性與可復制性的轉型路徑。

　　數字金融亟需再進化

　　邁入“十五五”，在新質生產力框架下，金融作為資源配置的核心樞紐被寄予更高的期待：不僅要提供資金支持，更要通過高質量金融供給，引導資源配置向科技創新、產業升級和普惠領域傾斜。這一變化，對數字金融提出了更高的要求。

　　然而，從金融行業實踐來看，當前數字金融普遍面臨三方面的制約：

　　一是復合型人才供給不足。模型設計需要理解業務邏輯，業務落地又必須滿足合規與風控要求，技術、業務與監管之間的協同難度顯著上升;

　　二是模型開發與應用效率偏低。許多機構在建模型上投入巨大，但模型更新慢、復用率低，難以及時響應業務變化，制約了數字化價值的持續釋放;

　　三是數據協同壁壘仍然存在。跨系統、跨條線、跨機構的數據融合難度較高，數據要素潛能尚未被充分激活。

　　這些問題使得數字金融在不少場景中仍停留在“可用”階段，距離“好用、耐用、可復制”仍有差距。也正因如此，數字金融的下一階段競爭，已不再是單點技術能力的比拼，而是圍繞底層架構、治理機制和運行邏輯的系統級能力重構。

　　行業智能化發展再提速

　　在行業智能化加速推進的背景下，數字銀行依托自身較為成熟的數字化與科技能力，率先深入人工智能、大數據分析等領域，并在小微金融、客戶服務、風險管理等多個場景中取得階段性成效。

　　例如，部分銀行通過智能風控模型，將小微企業授信審批時間壓縮至分鐘級;有機構在智能客服領域引入大模型技術，自助服務覆蓋率顯著提升;也有銀行在供應鏈金融中引入產業圖譜與算法模型，提高對交易真實性和風險的識別能力。

　　網商銀行是當前值得關注的銀行機構之一。其在2025年提出面向未來十年的AI時代“新310”目標——360度感知用戶、1對1專家服務、0延時實時交互，探索成為千萬小微企業的“AI CFO”，致力于將AI聚焦于解決小微金融中的真實痛點。

　　比如，針對50萬—200萬元中大額小微信貸高度依賴人工盡調、服務不穩定的問題，網商銀行打造“AI信貸專家”，并配套產研與盡調兩類AI助手，實現產業識別與經營核驗的協同，大幅提升AI與人工審批一致率至90%。同樣的邏輯也被延展至理財與營銷領域，通過AI運籌提升收益穩定性，并推動營銷從“萬人一策”向“一人一策”轉變，減少用戶打擾、提升服務效率。

　　中信百信銀行同樣將AI能力落到具體業務場景中。支撐相關產品高效運行的是其自主研發的“百鏈系統”。該系統以數字信用為核心，整合稅票、賬戶流水等多源數據，持續構建企業動態經營畫像，并通過人工智能模型實現風險定價與授信決策的實時調整。

　　依托全流程自動化機制，“百鏈系統”使小微企業信貸審批效率整體提升約65%，金融服務能夠隨企業經營狀況變化靈活匹配，在提升風控精度的同時，增強了對小微企業“敢貸、愿貸、能貸”的支撐能力。