金融行业数字化转型核心观点 - 金融行业数字化转型从战略选项升级为生存刚需 数字金融被列为五篇大文章之一 作为资源配置枢纽和推动新质生产力发展的核心地位[2] - 数字化转型的本质是重构效率、成本与价值的三角关系 金融机构需通过数字化实现业务韧性、场景创新与数据资产化[2] - 2025年将成为金融业数字化的分水岭 领先机构正以AI重构获客成本、数据中台沉淀资产、智能测评优化人才构建竞争护城河[11] 转型挑战与矛盾 - 风险零容忍与敏捷创新的矛盾 高频交易需毫秒级响应 风控系统需实时拦截欺诈 业务需快速迭代应对市场变化[2] - 华为提出4个Zero目标（零宕机、零等待、零接触、零信任）要求100%业务连续性同时支持秒级产品上线[2] - 中小机构面临人才短缺、试错成本高、流量获客难三重困局 需借助AI-SaaS化工具以小投入撬动大效能[4] 基础设施重构 - 华为提出DC as a Computer理念 通过统一总线整合存算网资源 将数据访问时延从100微秒降至10微秒[7] - 采用鲲鹏芯片和GaussDB分布式数据库的国产化云平台规避卡脖子风险 邮储银行核心系统支持6.5亿用户稳定运行超1年零事故[7] - 某头部银行采用华为4阶22步工程化方法改造核心系统 业务上线周期从天级压缩至小时级[3] 场景创新突破 - 智能营销领域 珍岛集团营销云通过AI生成文案、海报、短视频 日均产能100+条 成本降至人工1/10[8] - 实时风控领域 华为分布式核心系统2.0嵌入蜂窝状PBC架构 欺诈识别响应速度达毫秒级[8] - 精准获客领域 企业微信与CDP数据中台融合构建360°客户画像 某券商高价值客户识别准确率提升40% 成交周期缩短30%[8] 数据资产化应用 - 工商银行应用智能湖仓一体架构 实现4000+节点跨湖仓分析 即席查询时间从800秒压缩至30秒 赋能13000名分析师协同决策[8] - 珍岛销售云的AI电子名片追踪客户浏览轨迹自动识别飞单风险 BI系统优化销售漏斗助力某银行客户流失率降低25%[9] 未来发展方向 - 产业金融领域场景化服务深化 华为通过三维可信（物理可信、权属可信、价值可信）重构供应链金融 前海仓单3.0联盟链实现大宗商品权属穿透式管理[10] - 人机协同常态化 AI替代约50%重复性工作（如报表生成与合规审查）释放人力资源聚焦高价值任务[10] - 生态开放化成为主流 华为与金证科技联合发布证券核心交易方案 深圳金融科技研究所推动行业技术标准共建[10]

论坛核心主题 - 第七届中国金融科技论坛在北京首钢园举行 主题为科技赋能金融业数字化转型与应用 汇聚监管、金融、科技及学术领域专家[1] 数字化转型必要性 - 人工智能、大数据、云计算等技术与金融业加速融合 数字化转型从选择题变为行业必修课[1] - 数字化转型是银行业实现可持续发展的必由之路[1] - 金融数据在AI技术赋能下从辅助资源转化为核心生产力 是银行业数字化转型主要目标[1] 技术应用价值 - 以大模型为代表的人工智能技术为银行业开辟全新技术赋能路径[1] - 显著提升资产组织效率 有效降低运营成本 增强可持续发展关键能力[1] - AI技术促进金融科技进一步转型发展 重塑金融领域信任机制 推动金融体系向更高安全性和效率性演进[1] 风险挑战 - 人工智能技术应用为商业银行带来新型风险 最突出的是数据风险与模型风险[2] - 两类风险成为影响模型应用、业务安全、运营韧性的重要因素[2] - AI模型使用中需协同发展 不同模型各有自身限制 大幅影响AI应用效率与效果[2] - 模型使用中AI幻觉问题较为突出 需主动解决[2] 实施前提 - 填补前期遗留的数字洼地是AI建设与应用的重要前提[2] - 智能化需以良好的信息化和数字化为基础 实现业务线上化、流程自动化[2] 数据治理挑战 - 金融科技需要解决信息不对称痛点 信息从数据中来[3] - 高效提炼非结构化数据是一大挑战[3] - 大模型优化改进了非结构化数据处理方法 包括信息检索、信息抽取和知识图谱[3] 行业痛点 - 商业银行面临客户行为快速演变的挑战[3] - 银行服务与客户需求之间的匹配成为主要矛盾[3] - 银行同时承受管理提效与经营增效的双重压力[3] 解决方案 - 需通过提升认知、制定战略、落实战术、强化过程管控及结果导向等系统性措施[3] - 推动人工智能技术深度应用解决银行服务与客户需求的矛盾[3] - 帮助银行业应对新一轮经营挑战 实现管理精细化与经营高质量发展双重目标[3] 技术发展理念 - 对科技人员来说 AI应当做到人人都用 科技则要让AI实现人人可用[2] - 智能体是未来发展方向 但要避免越过安全红线[2]

金融行业人才需求特征 - 对专业人才要求更高，需具备良好金融业务实践适应性[2] - 数字化转型需要大数据、人工智能等技术领域及金融与技术复合型人才[2] - 风险挑战增多，需要更多风险管理人才以确保合规运营[2] - 需要了解产业内在规律的金融人才[2] - 金融制度型开放加速，需要具有国际化视野和能力的人才[2] - 数字化进程加快，对从业人员学历要求上移，需跟上技术迭代节奏如AIGC[3] - 中短期需与实体经济深度融合，对营销、服务类人员需求持续上升[3] 高校人才培养变革 - 将数据科学、环境科学、公共治理等学科深度融入人才培养全链条，打造金融科技、绿色金融多学科交叉培养模式[4] - 增设机器学习与资产定价、碳市场机制、ESG投资等课程以适应智能时代[4] - 通过建设实验室、引入案例教学、联合业界人士授课强化理论与实践结合[4] - 培养越来越注重实用化，将高质量发展需求落实到人才培养方案中[4] - 设置金融科技、智慧金融试验项目，增设编程、大数据等课程及国际化人才培养项目[4] 金融专业学生能力提升路径 - 建议立足金融学重要学科问题展开技术学习，如自然语言处理、图像识别、强化学习等[5] - 通过数理建模刻画金融系统运转及透过理论进行数据实证分析是关键学习框架[6] - 学会使用AI技术提高学习效率与逻辑思维能力[6] - 建立问题导向，提高实践能力，多去金融机构实习[6] - 进行高阶级知识学习和技能练习，多参加创新创业类比赛实现课赛融合[6] - 考取有含金量的专业证书实现课证融通[6] 中学生及高考生知识储备建议 - 除升学必选科目外，可从了解金融热点动态开始培养学科兴趣[7] - 尝试接触编程实践，培养编程思维和数理思维[7] - 关注国际市场新变化、新需求，选择感兴趣领域充实提高[7] - 多读金融投资经典书籍，了解重大金融历史事件[7] - 关注经济金融新闻，理解市场、工具、机构的影响因素[7] - 提前掌握计算机程序和统计方面基础知识[7]

数字化转型能力评估 - 交通银行获评金融业数字化技术应用能力域五级（卓越级）认证，成为首批获得最高等级认证的机构 [1] - 该认证标志着公司数字化转型技术应用能力达到行业领先水平 [1] 数字化战略与技术投入 - 公司将数字化新交行建设作为战略突破口，持续加大科技投入 [3] - 构建"1+1+N"人工智能建设框架，搭建千卡异构算力集群和千亿级金融大模型算法矩阵 [3] - 形成标准化、平台化、敏捷化的研发体系，支撑金融产品服务和业务模式创新 [3] 数据与技术双轮驱动业务 - 采用"数据要素+数字技术"双轮驱动模式提升业务价值 [3] - 运用大数据和隐私计算技术推出"主动授信"模式，解决科技型小微企业融资难题 [3] - 开发线上抵押贷、惠商贷、惠农贷等标准化产品及场景化信用产品 [3] 区块链与AI技术应用 - 基于区块链技术上线"交银航贸通"平台，实现跨境结算等业务全流程线上化 [3] - 全域应用AI技术构建数字化全面风险管理体系，覆盖全机构、全产品、全风险类别 [3] - 实现风控模式从"人防""技防"向"智控"升级 [3]