银行业数字化进程与现状 - 中国银行业数字化转型已整体迈入“深水区”与“攻坚期”，行业竞争焦点正从渠道线上化的“触达革命”转向以数据驱动和智能决策为核心的“效能革命”与“模式革命” [3] - 行业内部出现显著的“能力分化”，领先机构已进入以数据资产运营、开放生态构建与AI原生能力培育为特征的“价值创造”新周期，而多数中小银行仍面临历史系统包袱、数据孤岛、复合型人才短缺等核心挑战 [3] - 若不能系统性地破局，数字化鸿沟将进一步扩大，中小银行可能在场景金融竞争中失去主动权 [3] 上海银行数字化战略与组织架构 - 公司确立了“强中台赋能、敏捷部落作战”的核心组织原则，推行双向管理与考核机制，确保科技与业务同频共振 [3] - 具体探索包括：组建跨职能的“融合型战斗单元”；推行关键岗位的“双向穿透与任职”；在可控范围内试点“业务侧技术团队托管”，目标是将科技从支撑部门转变为内生于业务的价值创造部门 [4] - 公司建立了“价值—体验—效能”三维评价体系来评估数字化成效，决策机制上坚持“战略导向、价值量化”，年度科技预算与战略主题强关联，并设立专项创新基金 [5] 数字化核心挑战与行业呼吁 - 推进数字化的主要挑战包括：“人才供给侧”失衡，复合型人才严重短缺；“数据要素化”进程受阻，数据权属、隐私保护与流通价值之间的平衡机制尚未完善；“信创生态”的全面成熟仍需时日 [5] - 呼吁监管与行业共同推动：共建信创成熟度评估与协同优化平台；探索数据要素可信流通的标准化基础设施与试点机制；鼓励设立“监管沙箱”；支持发展面向中小金融机构的普惠型科技赋能平台 [6] 对大模型（AI）的战略与应用 - 公司将人工智能特别是大模型技术定位为关乎未来竞争力的核心战略要素，态度是“战略上积极，战术上审慎”，目前明确定位为生产力增强工具 [7] - 在智能客服、代码辅助、内部知识库等容错性较高的场景已取得实质性效率提升，例如部分客服查询的自动化处理率已提升至30%，研发环节效率提升约15% [7] - 在涉及客户资产、信用风险、监管合规等核心领域，设置了严格的人工审核与“护栏”机制，坚持可控前提下的渐进式应用 [7] - 认为大模型在金融行业应用的关键障碍是如何在开放语境下进行“确定性推理”，公司正研究利用“本体论”构建“可信AI”的基石，并初步构建了原型应用验证可行性 [7][8] 上海银行“智芯工程”核心成果 - “智芯工程”是公司历时27个月完成的基础性工程，实现了新一代全栈信创核心系统的成功投产 [2] - 工程实现了从底层硬件到应用软件的全面自主可控，依托腾讯云TDSQL数据库与TCE专有云平台，完成了核心系统的平滑迁移与云化部署 [2] - 核心成果在于实现了“全栈信创化”与“云原生架构”的历史性跨越，系统吞吐能力提升了七倍以上，系统可用性达到99.999%，故障自动隔离时间缩短至40秒内 [10] - 通过创建“业技融合”的攻关团队，在实战中锤炼了一支能够驾驭复杂技术变革的核心人才队伍 [10] 技术合作原则与未来突破方向 - 公司坚守“核心自主、开放合作”的原则，涉及客户资金安全、数据主权、核心交易链路及差异化竞争能力的领域坚持自研，行业通用技术、工具平台等则积极开放合作 [11] - 选择长期合作伙伴看重四个特质：技术前瞻性与工程务实性并重；对金融行业风险与合规文化有深刻理解；具备端到端交付能力与持续运维承诺；秉持长期主义的合作伙伴精神 [11] - 预计金融行业数字化下一阶段的突破将集中于：AI原生金融产品与运营体系；实时、智能、穿透式的风控网络；开放银行向产业价值链金融深化；隐私计算与前沿计算技术的规模化试水 [12]