银行业数字化进程整体评估 - 中国银行业数字化转型已整体迈入“深水区”与“攻坚期”，初期以渠道线上化、服务移动化为代表的“触达革命”已基本完成，行业竞争焦点正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” [4] - 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沉重、数据孤岛难以打通、复合型人才短缺等核心挑战 [4] 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 [6] - 具体举措包括组建跨职能的“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 [6] - 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 [7] 核心数字化基础设施“智芯工程” - 公司历时27个月的“智芯工程”圆满收官，新一代全栈信创核心系统成功投产，实现了从底层硬件到应用软件的全面自主可控 [2] - 该工程依托腾讯云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] - 工程实现了“全栈信创化”与“云原生架构”的跨越，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 [12] 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” [9] - 目前将其明确定位为生产力增强工具，在智能客服、代码辅助、内部知识库等场景已取得实质性效率提升，例如部分客服务询的自动化处理率已提升至30%，研发环节效率提升约15% [9] - 在涉及客户资产、信用风险、监管合规等核心领域，公司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 [9] - 公司认为大模型在金融行业应用的关键障碍在于如何实现“确定性推理”，并研究了基于“本体论”构建“可信AI”的路径，旨在构建整个银行的“数字孪生”或“业务语义网络” [10][11] 数字化推进中的挑战与行业呼吁 - 行业面临的主要挑战包括：“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；“信创生态”的全面成熟仍需时日 [8] - 呼吁监管与行业共同推动以下工作：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 [8] 技术合作策略与伙伴选择 - 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主研发，对于行业通用技术等则积极开放合作 [13] - 选择长期合作伙伴最看重四个特质：技术的前瞻性与工程的务实性并重；对金融行业风险本质与合规文化的深刻理解；具备端到端的交付能力与持续的运维服务承诺；秉持长期主义的合作伙伴精神 [13] 下一阶段数字化突破方向展望 - AI原生金融产品与运营体系：AI将从“工具”进化为“基础能力”，深度融入产品设计、动态定价、个性化营销与智能合规 [14] - 实时、智能、穿透式的风控网络：风控将从事后报告走向事中干预与事前预警 [14] - 开放银行向产业价值链金融深化：银行的API将作为“金融能力模块”深度嵌入实体产业的数字化流程中 [14] - 隐私计算与前沿计算技术的规模化试水：隐私计算技术将成为跨机构数据价值融合的关键基础设施，同时跟踪量子计算等前沿技术 [14]