AI与模型技术在金融软件研发中的应用与挑战 - 金融行业软件研发的核心痛点在于业务模型描述的完整性与准确性不足，以及行业模型训练中容易放大幻觉问题，解决这两个问题是实现IT模型生成代码的关键[2] - 未来软件研发模式将是“人类建模人员+AI程序员”的协作模式，目标是使所有业务人员都能直接生成软件完成开发[2] AI技术驱动银行核心系统与信贷业务转型 - AI技术为突破银行核心系统发展瓶颈带来革命性契机，通过动态推理引擎、金融知识库和持续学习机制，实现“核心个性化服务”，将客户需求精准映射到产品模型和合约条款并驱动自动执行[3] - 拥抱AI驱动的智慧核心是银行面向未来的必然选择，是驱动银行回归服务本质、重塑核心竞争力、构建未来智慧金融生态的关键引擎[3] - 针对传统信贷模式存在数据、效率、风险三大断层的难点，提出以AI技术驱动信贷业务进化，通过智能风控、流程再造、普惠破冰三大维度重塑信贷逻辑，实现从经验驱动到智能进化的战略转型[3] 企业财资管理与电子渠道的数智化发展路径 - 针对企业普遍存在的数据孤岛、风控滞后、效率低下三大痛点，企业财资管理数智化转型的必然性与核心路径是构建“看得见、管得住、调得动、用得好”的数智财资建设目标[3] - 电子渠道发展遵循“零售织网，对公铸剑”的双轨进化逻辑，零售电子渠道遵循增长逻辑以扩规模，对公电子渠道聚焦服务逻辑以塑深度，推动银行从“功能导向”向“价值导向”跃迁[4] - 双轨进化是银行经营逻辑的战略升级，终极目标在于通过零售广度与对公深度的协同，重塑数字化时代的银行服务生态[4] 区域性银行转型与数据资产化治理 - 为破解区域性银行转型难题，发起“区域性银行新一代核心系统研究课题”，旨在形成兼具落地性与可推广性的建设范式，全面提升区域性银行核心竞争力，推动技术标准与行业实践深度融合[6] - 数据资产化需以高质量供给为基石，依托复合人工智能、智能问数等技术打通“数据—知识—业务”链路，数据治理是数据资产化的核心使能力量[6] - 结合Gartner发布的2025年数据趋势，提出九大关键方向，并通过构建复合AI知识库、加速AI智能体落地业务场景、推动数据编织驱动研发智能化三大路径，构建企业级数字孪生体，实现数据驱动的精准决策[6] 数智化能力应对商业银行利差收窄挑战 - 面对商业银行利差持续收窄的挑战，数智化能力是提升资产负债管理效能的核心[7] - 提出通过强化“结构透视优化、主动资负计划管理、客户综合定价、资源投放控制”等六大能力构建动态管理体系，为商业银行提供从“被动承压”转向“主动破局”的方法论，以抵御利差收窄冲击[7]