文章核心观点 - 国家金融监督管理总局发布《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》，旨在通过加快发展“人工智能+金融”、激发数据要素潜能等措施，引领金融机构深化数字化转型，从“业务线上化”的浅层改造进入“智能驱动”与“数据赋能”深度融合的新阶段 [1][4][5] 政策导向与要求 - 《方案》在原有数字化转型框架基础上，新增“人工智能+”和“数据要素×”等工作内容，从健全治理机制、赋能金融服务、发挥新技术引领作用等六个方面提出具体要求 [5] - 鼓励有条件的金融机构构建企业级人工智能平台，集中管理模型开发、部署与评估流程，以提升人工智能建模及安全应用能力 [5] - 强调金融机构应聚焦核心主业，加大科技研发投入，确保技术创新与业务需求精准对接，形成技术驱动与业务发展的良性循环 [5] - 政策要求提升科技项目绩效管理水平，研究建立科技投入产出、赋能业务的衡量标准和评价体系 [8] - 强化数字化人力资源建设，大力培养和引入数据分析与监管科技等复合型专业人才 [8] 行业实践与应用案例 - 多家上市银行已在“AI+金融”领域积极布局，将人工智能技术广泛应用于客户服务、风控和营销流程 [6] - 招商银行初步建立“AI小招”企业智能助手，截至2025年上半年末累计服务企业客户达6.13万户，累计服务45.85万人次 [6] - 兴业银行智能体平台上架超200个智能体，部署全渠道AI数字客服，AI消保内容审核已覆盖理财、个贷等十余个业务场景 [6] - 浦发银行通过“人工智能+科技金融”实现全流程闭环服务，其数智管理平台“抹香鲸”服务近9000家科技企业 [6] - 工商银行开发了信贷智能体矩阵“智贷通”、评审数字助手“工小审”，并上线AI财富助理探索人机协同营销 [6] - 建设银行金融影像文字识别产品票据种类增长41.95%，多项票种识别准确率突破99% [7] - 中国银行部署DeepSeek-R1、Qwen3等系列模型，在营销、客服、运营等领域赋能一百余个场景 [7] - 中信银行建成涵盖模型训练推理、AI应用开发及知识管理的平台体系，完成主流大模型在国产算力环境下的全场景部署，落地70余个应用场景 [7] 行业影响与发展趋势 - 数字化转型正从“业务线上化”进入“智能驱动”与“数据赋能”深度融合的深水区，更强调数字技术与金融业务本质的有机结合 [5] - 数字技术应用从内部提效转向生态赋能，覆盖科技、绿色、普惠等领域，形成“金融+产业”协同生态 [7] - 智能风控成为核心能力，通过数据驱动实现风险动态识别与主动防控 [7] - 政策将推动银行打破科技部门与业务部门的壁垒，并可能形成“科技领先行-中小行”的分层技术输出生态 [8] - 商业银行在实践中应重点培育既懂金融又懂技术的复合型团队，并以业务需求反推数据治理优先级 [9] - 在底层基础设施与通用大模型上可借力外部科技公司，但在核心风控、客户洞察等专业领域需坚持自主研发或深度参与，以守住安全底线并沉淀自身知识产权 [9]