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    “人工智能+”行动意见对银行业发展的启示与实践路径的思考

    岳勤 来源:电子银行网 2025-10-11 09:27:21 人工智能 数字化 数字金融
    岳勤     来源:电子银行网     2025-10-11 09:27:21

    核心提示银行业数字化、智能化转型不仅关乎自身的发展,也对整个经济的稳定与发展起着关键作用。

    在当今科技飞速发展的时代,人工智能技术正以前所未有的速度改变着各个行业的发展格局。今年,国务院发布的《关于深入实施“人工智能 +”行动的意见》(以下简称《意见》),明确了人工智能在各领域的发展方向与要求,为众多行业的数字化转型提供了重要的政策指引。银行业作为经济体系的核心组成部分,其数字化、智能化转型不仅关乎自身的发展,也对整个经济的稳定与发展起着关键作用。因此,本文旨在探讨该政策对银行业的影响与启示,探索银行业智能化转型路径。

    一、政策指引下银行业智能化转型的核心方向

    《意见》中提及的“优化应用发展环境”“培育人工智能应用服务商”等指导意见,为银行业的数字化转型指明了政策方向。结合《意见》里“产业发展”“民生福祉”等重点行动,银行业可从服务模式重构、风险防控升级、生态协同创新三大维度来探索实践路径,推动自身从“数字化”向“智能原生”转型。

    (一)服务模式重构:从“人工驱动”到“智能协同”

    打造“智能体即服务”的金融生态。 《意见》倡导发展“模型即服务”“智能体即服务”等新模式。银行业可依托AI大模型构建标准化智能服务组件,广泛覆盖信贷审批、理财咨询、快捷支付等高频场景。例如,在智能信贷审批方面,通过整合企业经营数据、产业链交易信息及外部信用数据,构建自适应风控模型。可将小微企业贷款审批时效大幅压缩至分钟级,同时使不良率降低。在个性化财富管理方面,基于客户风险偏好、生命周期及市场动态,生成实时资产配置方案,将能够有效提升长尾客户服务覆盖率。

    推动“无人服务+人工辅助”的渠道融合。《意见》明确提出“探索无人服务与人工服务相结合的新模式”。银行业可尝试布局智能网点、AI客服、虚拟数字员工等多元触点。在智能网点升级方面,部署具备语音交互、人脸识别功能的自助终端,可实现开户、挂失等基础业务全流程自动化,使人工柜员能够将更多精力转向复杂业务咨询与客户关系维护。在AI客服深度应用方面,通过自然语言处理(NLP)技术可将智能客服问题解决率有效提升,针对不同净值客户提供“AI预处理”“专属经理跟进”的分层服务模式。

    (二)风险防控升级:数据驱动的全流程智能治理

    构建动态风险监测与预警体系。《意见》强调“打造安全治理多元共治新格局”,银行业可利用AI技术强化反欺诈、反洗钱等合规能力。在实时反欺诈系统方面,基于操作轨迹等行为生物特征与交易数据,建立实时风险评分模型,能够对异常交易进行毫秒级拦截,相较于传统规则引擎,可提升识别准确率。在智能反洗钱筛查方面,通过知识图谱技术关联企业股权结构、跨境资金流向,可自动识别复杂交易网络中的洗钱风险,也可有效降低人工审查成本。

    强化客户隐私与数据安全保护。在推进智能化的过程中,银行业需落实《意见》中“安全可控”原则,可采用联邦学习、差分隐私等技术,可在不直接获取原始数据的前提下实现模型训练,从而平衡数据价值挖掘与隐私保护。

    (三)生态协同创新:跨界融合的开放银行模式

    参与“人工智能+产业发展”的生态共建。《意见》提出“推进工业供应链智能协同”“加快农业数智化转型升级”。银行业可依托AI技术构建开放银行平台,嵌入产业链场景。在供应链金融智能化方面,通过AI分析核心企业与上下游中小企业的交易数据,提供动态授信额度,实现“数据质押”来替代传统抵质押物,有效缓解小微企业融资难问题。在农业金融场景延伸方面,结合卫星遥感、物联网设备数据,开发“智能种植贷”“养殖风险预警”等产品,响应《意见》中“加强人工智能在农业生产管理、风险防范等领域应用”的要求。

    探索“AI+绿色金融”的创新实践。为响应《意见》“共绘美丽中国生态治理新画卷”的目标,银行业可利用AI优化绿色信贷审批流程。通过分析企业能耗数据、碳排放强度及绿色技术应用情况,构建环境风险评估模型,自动生成ESG评级,引导金融资源向低碳项目倾斜。

    二、实施保障:技术底座与人才体系建设

    (一)强化AI技术基础设施投入

    《意见》明确“布局建设一批国家人工智能应用中试基地”。银行业可联合科技企业共建行业大模型训练平台,重点突破小样本学习、多模态交互等关键技术,降低模型开发与部署成本。

    (二)构建人机协同的人才培养机制

    根据创造更加智能的工作方式的要求,银行业应加快员工AI技能培训。一方面,开展全员AI素养提升活动,开设AI基础知识、数据思维等必修课程,培养员工与智能系统协作的能力。另一方面,重点招聘AI算法工程师、数据科学家,组建跨部门AI创新实验室,推动技术研发与业务需求的深度耦合。

    人工智能将从“技术探索”迈入“规模化应用”阶段,银行业应把握“智能体商业化拐点临近”的机遇,以“场景驱动、风险可控、生态开放”为原则,将AI深度融入战略规划与业务流程。同时,要警惕技术伦理风险、数据安全漏洞等挑战,在政策框架下实现合规与创新的平衡,最终构建“效率提升、体验优化、价值创造”的智能金融服务体系。

    (文章系作者投稿,文中内容不代表中国电子银行网观点和立场)

    责任编辑:方杰

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