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]

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]

文章核心观点 - 中国银行业数字化转型已进入以数据驱动和智能决策为核心的“深水区”与“攻坚期”，行业内部出现显著的能力分化，领先机构正迈向价值创造新周期，而部分中小银行面临多重挑战 [3] - 上海银行通过完成“智芯工程”，实现了核心系统全栈信创化与云原生架构的历史性跨越，系统吞吐能力提升七倍以上，可用性达99.999%，为未来创新奠定基础 [2][10] - 对于大模型等AI技术，银行业持“战略上积极，战术上审慎”的态度，将其定位为生产力工具，并在探索基于“本体论”构建可信AI系统，以解决金融业务对确定性的根本要求 [7][8] - 金融行业数字化下一阶段的突破将集中在AI原生金融体系、实时智能风控、开放银行深化及隐私计算等前沿技术的规模化应用 [12] 银行业数字化现状与挑战 - 行业数字化整体进入“深水区”与“攻坚期”，竞争焦点从渠道线上化的“触达革命”转向数据驱动和智能决策的“效能革命”与“模式革命” [3] - 行业出现显著“能力分化”：领先机构已进入数据资产运营、开放生态构建与AI原生能力培育的“价值创造”新周期，而多数中小银行仍面临历史系统包袱重、数据孤岛、复合型人才短缺等核心挑战 [3] - 推进数字化的主要挑战包括：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平衡机制未完善）、以及“信创生态”全面成熟仍需时日 [5] - 呼吁行业与监管共同推动：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、鼓励设立“监管沙箱”、支持面向中小金融机构的普惠型科技赋能平台 [6] 上海银行的数字化战略与实践 - 组织架构上，确立“强中台赋能、敏捷部落作战”的核心原则，推行“战略引领、高层推动、业技融合”三位一体的范式，并通过组建跨职能“融合型战斗单元”、推行关键岗位“双向穿透与任职”、试点“业务侧技术团队托管”等具体举措打破职能壁垒 [3][4] - 建立了“价值—体验—效能”三维评价体系来评估数字化成效：价值维度关注数字渠道营收贡献、生态获客效能等；体验维度跟踪客户NPS、员工满意度等；效能维度衡量系统可用性、研发交付速率等 [5] - 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，每个重大数字化倡议都需明确价值假设与衡量指标，并通过季度复盘动态调整 [5] - 历时27个月完成“智芯工程”，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，并依托腾讯云TDSQL数据库与TCE专有云平台完成平滑迁移与云化部署 [2][10] - “智芯工程”使系统吞吐能力提升七倍以上，系统可用性达到99.999%，故障自动隔离时间缩短至40秒内 [10] - 在技术合作上坚守“核心自主、开放合作”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，行业通用技术等则开放合作 [11] - 选择外部合作伙伴看重四个特质：技术前瞻性与工程务实性并重、深刻理解金融风险与合规、具备端到端交付与持续运维能力、秉持长期主义的合作伙伴精神 [11] 对大模型（AI）的态度与应用 - 将人工智能特别是大模型技术视为关乎银行未来竞争力的核心战略要素，其价值正从“降本增效”向“价值创造”与“模式重塑”迁移 [7] - 当前明确将大模型定位为“生产力增强工具”，在智能客服、代码辅助、内部知识库等容错性较高场景已取得实效，例如部分客服查询自动化处理率已提升至30%，研发环节效率提升约15% [7] - 由于金融业务要求绝对确定性、可审计性与稳健性，与当前大模型存在的“幻觉”和输出不可控性存在根本矛盾，因此在涉及客户资产、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 [7] - 认为实现金融AI变革的关键是解决“确定性推理”问题，正在研究并应用“本体论”（Ontology）概念，构建对银行业务概念、实体、关系及规则进行形式化定义的“数字孪生”或“业务语义网络” [7][8] - 基于本体论的智能系统旨在实现“知识封装”与“逻辑解耦”，通过多个在共同“本体”框架下交互的智能体（Agent）协同作业，使决策有据可查、逻辑可追溯，以缓解“幻觉”风险并沉淀专家智慧 [8][9] 未来数字化发展趋势与突破方向 - **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，催生新金融服务形态 [12] - **实时、智能、穿透式的风控网络**：结合边缘计算、流处理与多模态AI，风控将从事后报告走向事中干预与事前预警，实现对企业全链条风险的动态感知与精准管理 [12] - **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”深度嵌入智能制造、绿色能源、供应链等实体产业的数字化流程，实现金融与产业数据的闭环流动与价值共创 [12] - **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，同时将对量子计算等前沿技术进行跟踪与场景预研 [12]