文章核心观点 - 数字金融作为数字经济核心支柱正高速发展并重构金融体系，但创新伴随的数据安全风险日益凸显，对行业安全治理构成挑战，需从技术、制度、行业等多层面应对 [1][4] AI技术驱动金融生态重构 - 金融机构数字化转型成为必然趋势，业务模式向“以客户为中心”深度演进，包括推出个性化产品服务及深耕场景化金融 [2] - 工商银行开展“领航AI+”行动，在重点业务领域新增AI财富助理、投研智能助手等100余个应用场景 [2] - 招商银行“AI小招”每月服务客户超过2000万，“AI小助”已覆盖全行所有岗位 [2] - 邮储银行“邮智”大模型适配多款主流模型，开展230余项大模型场景建设，其票据业务机器人“邮小盈”实现全流程智能化管控，债券包销机器人“邮小宝”使询价交易效率提升95%以上 [2] - 新一代大模型具备强逻辑推理能力，能通过长周期任务规划、非结构化数据分析及融合用户画像与产品特征，提供高度定制化服务 [3] 数据安全风险的具体挑战 - 生成式AI应用带来双重风险：利用用户数据训练可能窥探投资偏好与群体行为；可能未经授权爬取数据，且模型自身安全漏洞或过高权限易导致敏感信息泄露 [5] - 生成式AI存在“幻觉”问题，因模型知识源于训练语料，需通过引入高质量专业语料及搭建传统数据库校验机制来优化 [5] - 技术领域三大典型风险：生成式AI易引发隐私泄露与模型“记忆”反推；区块链数据难以删除与个人信息“被遗忘权”冲突；量子计算对现有加密体系构成长期破解威胁 [6] - API滥用、跨系统数据共享边界模糊、第三方合作方安全能力参差不齐等问题，放大了数据在全生命周期中的暴露面 [6] 风险防控的专家建议与行业实践 - 监管层肯定技术创新价值，但强调创新不能脱离风险管控底线，必须确保金融市场稳定有序 [4] - 应对区块链匿名性风险，可利用现有分析技术对公共区块链交易进行全链路溯源与主体定位，逐步降低风险 [7] - 应对量子计算挑战，建议金融机构尽早启动前置性布局，通过5年到10年准备期构建适配的安全体系，实现“平滑切换” [7] - 金融机构应多管齐下：强化防护如数据脱敏；推动监管科技发展；完善数据全生命周期治理框架；制定完善的响应预警机制 [8] - 期待数据接口安全标准落地以利于数据流通，并持续优化规则以同步技术发展 [8] - 技术层面需加快部署隐私计算、同态加密、零信任架构等实现“数据可用不可见”；制度层面需完善数据分级分类、最小必要授权、第三方准入评估，并将数据安全纳入全面风险管理框架 [8] - 行业层面需推动数据安全标准统一与能力共建，如建立金融级隐私计算互操作规范、共享威胁情报平台和可信第三方评估认证体系，避免安全孤岛 [9]

文章核心观点 - 数字金融作为数字经济的核心支柱，正以前所未有的速度与深度重构金融体系，成为推动经济社会高质量发展的关键引擎，但其发展伴随着数据安全等多维度风险，需要高度关注和有效应对 [1] - 政策层面已将数字金融高质量发展提升至国家战略，明确支持发展，同时监管层强调创新不能脱离风险管控底线，必须确保金融市场稳定有序 [2][4] - 以人工智能（AI）为代表的新技术正在重构金融服务生态，金融机构正加速数字化转型和AI应用，以提供个性化、场景化的服务 [2][3] - 生成式AI、区块链、量子计算等新技术的深度应用，与API滥用、第三方合作漏洞等问题交织，形成了多维度、全链条的数据安全挑战，数据安全已成为核心挑战 [5][6] - 应对风险需要技术迭代与前瞻布局并行，包括采用隐私增强技术、完善数据治理与风险管理框架、推动行业标准统一与能力共建等 [7][8][9] 政策与战略部署 - 党的二十届三中全会强调加快构建促进数字经济发展体制机制，并对积极发展数字金融作出部署 [2] - 2023年10月召开的中央金融工作会议首次将数字金融写入中央文件，明确提出要大力发展数字金融 [2] - 2024年11月，中国人民银行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》，强调数字金融对建设金融强国、巩固和拓展我国数字经济优势具有重要意义 [2] - 国家金融监督管理总局副局长肖远企强调，监管鼓励金融机构运用最新科技优化服务、降低成本、提升效率，但创新不能脱离风险管控的底线 [4][5] 金融机构数字化转型与AI应用 - 金融机构业务模式创新朝着“以客户为中心”的方向深度演进，推出个性化金融产品与服务，并深耕场景化金融 [2] - 工商银行开展“领航AI+”行动，在个人金融、金融市场、对公信贷等重点业务领域新增AI财富助理、投研智能助手等100余个应用场景 [2] - 招商银行的“AI小招”每月服务客户超过2000万，“AI小助”已覆盖全行所有岗位 [3] - 邮储银行“邮智”大模型适配吸收多款主流大模型，开展了230余项大模型场景建设 [3] - 邮储银行票据业务交易机器人“邮小盈”实现全品种票据的全流程智能化管控；投行业务交易机器人“邮小宝”实现债券包销交易的智能询价应答，询价交易效率提升95%以上 [3] - 新一代大模型具备强逻辑推理能力，能够通过长周期任务规划、非结构化数据分析，融合多维度用户画像与金融产品特征，提供高度定制化服务 [3] 数据安全风险与挑战 - 核心金融数据一旦泄露，可能直接危及金融体系稳定和公众利益，此类风险具有高度集中、跨行业传导迅速、技术手段隐蔽性强等特征 [1] - 中小金融机构普遍存在安全防护能力薄弱、跨机构间权责边界不清等现实短板，加剧了风险防控的复杂性 [1] - 生成式AI技术的应用可能带来双重风险：利用用户数据进行训练以了解投资偏好和群体行为；以及未经授权爬取数据 [5] - 大模型自身的安全漏洞可能导致金融敏感信息泄露，若AI系统被赋予过高权限且存在后门或缺陷，极易引发连锁风险 [5] - 生成式AI依赖海量训练数据，易引发客户隐私泄露与模型“记忆”反推风险 [6] - 区块链虽具不可篡改优势，但链上数据一旦写入便难以删除，与个人信息保护法中的“被遗忘权”存在冲突 [6] - 量子计算对现有加密体系的潜在破解能力已构成先存储后解密的长期威胁 [6] - API滥用、跨系统数据共享边界模糊、第三方合作方安全能力参差不齐等问题，放大了数据在全生命周期中的暴露面 [6] 风险防控与应对建议 - 应对生成式AI的“幻觉”问题，可从两方面着手：在训练环节引入更高质量、更专业的语料；在场景应用中搭建传统数据库校验机制进行交叉比对 [6] - 区块链的匿名性风险具备可控空间，例如Chainalysis的区块链分析技术已能对公共区块链上任意一笔交易全链路溯源、精准定位交易主体 [7] - 面对量子计算的挑战，建议金融机构尽早启动前置性布局，通过5年到10年的准备期，构建适配量子计算时代的安全防护体系，实现“平滑切换” [7] - 加快“隐私增强”等新技术的落地应用是当下首要任务，金融机构需强化防护，如设置防火墙、进行数据脱敏脱密 [8] - 需要推动监管科技发展，用技术来监管技术，以应对远超人工管控能力的新型风险 [8] - 需完善数据治理框架，对数据全生命周期进行有序的全链条安全管理，并制定完善的响应预警机制 [8] - 期待数据接口安全标准落地，以利于数据流通，并应同步技术发展进行持续的规则优化 [8] - 技术层面需加快部署隐私计算、同态加密、零信任架构等新型防护工具，实现“数据可用不可见” [9] - 制度层面亟需完善数据分级分类管理、最小必要授权机制及第三方准入评估标准，并将数据安全纳入全面风险管理框架 [9] - 通过常态化攻防演练、员工安全意识培训和问责机制，培育安全即底线的组织文化 [9] - 行业层面需要大力推动数据安全标准统一与能力共建，例如建立金融级隐私计算互操作规范、共享威胁情报平台和可信第三方评估认证体系 [9]

文章核心观点 - 数字金融作为数字经济核心支柱正高速发展并重构金融体系，但创新伴随的数据安全风险日益凸显，对行业安全治理构成挑战，需高度关注并应对[1] 数字金融发展趋势与AI应用 - 金融机构数字化转型是必然趋势，业务模式向“以客户为中心”深度演进，包括推出个性化产品服务以及深耕场景化金融提供一站式解决方案[2] - 工商银行开展“领航AI+”行动，在重点业务领域新增AI财富助理、投研智能助手等100余个应用场景[2] - 招商银行“AI小招”每月服务客户超过2000万，“AI小助”已覆盖全行所有岗位[2] - 邮储银行“邮智”大模型适配多款主流模型，开展230余项大模型场景建设，其票据业务交易机器人“邮小盈”实现全品种票据全流程智能化管控，债券包销交易机器人“邮小宝”使询价交易效率提升95%以上[3] - 新一代大模型具备强逻辑推理能力，能通过长周期任务规划、非结构化数据分析，融合用户画像与产品特征，提供高度定制化服务推荐[3] 数据安全风险与挑战 - 生成式AI应用可能带来双重风险：利用用户数据训练可能解读群体投资行为方便大机构博弈；可能未经授权爬取数据，且大模型自身安全漏洞若被利用易导致金融敏感信息泄露[5] - 技术领域存在三大典型风险：生成式AI易引发客户隐私泄露与模型“记忆”反推风险；区块链数据难以删除与个人信息“被遗忘权”冲突；量子计算对现有加密体系构成长期威胁[6] - API滥用、跨系统数据共享边界模糊、第三方合作方安全能力参差不齐等问题，放大了数据在全生命周期中的暴露面[6] - 金融数据的特殊性意味着泄露可能引发连锁风险，且风险具有高度集中、跨行业传导迅速、技术手段隐蔽性强等特征[1] - 中小金融机构普遍存在安全防护能力薄弱、跨机构间权责边界不清等短板，加剧了风险防控复杂性[1] 风险防控建议与措施 - 监管层鼓励金融机构运用科技优化服务，但创新不能脱离风险管控底线，必须确保金融市场稳定有序[4] - 应对生成式AI幻觉问题可从两方面着手：在训练环节引入更高质量专业语料；在应用场景搭建传统数据库校验机制进行交叉比对[5] - 应对区块链匿名性风险，可利用现有分析技术对公共区块链交易进行全链路溯源和主体定位，从而将风险逐步降至较低水平[7] - 应对量子计算挑战，建议金融机构尽早启动前置性布局，头部机构应主动投入研发与系统改造，通过5年到10年准备期构建适配的安全防护体系[7] - 金融机构应多管齐下强化防护：做好防火墙设置、数据使用前脱敏脱密；推动监管科技发展；完善数据治理框架进行全生命周期安全管理；制定完善的响应预警机制[8] - 需加快部署隐私计算、同态加密、零信任架构等新型防护工具，实现“数据可用不可见”[8] - 制度层面需完善数据分级分类管理、最小必要授权机制及第三方准入评估标准，并将数据安全纳入全面风险管理框架[8] - 通过常态化攻防演练、员工安全培训和问责机制，培育安全文化[8] - 行业层面需推动数据安全标准统一与能力共建，例如建立金融级隐私计算互操作规范、共享威胁情报平台和可信第三方评估认证体系，避免安全孤岛[9]

文章核心观点 邮储银行在“十四五”与“十五五”交汇之际，正式发布“AI2ALL”数字生态，标志着其以科技创新驱动高质量发展的战略决心[1] 公司通过全面推进核心系统自主研发、深化人工智能应用，构建了智能高效、融合创新、普惠共享的数字金融新坐标，旨在实现内部全员提效与外部全域触达的双向赋能[1] 核心技术自主可控与系统重构 - 公司自2019年3月启动新一代分布式核心系统建设，历时六年完成个人、公司及信用卡业务的全面换代，采用企业级业务建模与分布式微服务架构[2] - 在系统迁移中创新采用“新旧切换不停机，在线无感迁移”模式，顺利完成超6亿客户的迁移，保障了业务稳定[2] - 2024年7月，第三代资金业务核心系统首批功能上线，实现服务器硬件、操作系统和数据库完全国产化部署[3] 新系统负载峰值提升超10倍，单笔交易审批用时减少97%，日终跑批时间缩短90%[3] 人工智能战略与模型布局 - 公司深入推进“SPEEDS”科技战略，将人工智能作为关键支柱[4] - 在算法上坚持“外部引进+自主培育”双轨并行，率先接入百度“文心一言”、与清华智谱AI战略合作，并首家实现DeepSeek本地化部署的国有大行[5] - 公司于2024年12月发布自主可控的“邮智”大模型，已布局近260个大模型应用场景[5] - 构建了整合智能体开发平台、模型开发工具平台、应用服务平台的生态型技术体系，并建立全生命周期的模型管理体系以防控风险[6][7] 内部运营智能化与效率提升 - 在金融市场前台，AI交易机器人“邮小宝”实现债券包销智能询价，询价交易效率提升95%以上[8] 智能交易助手使货币交易仅需22秒完成，较手工效率提升近94%[8] - 在中台风控环节，智能审贷工具基于大模型，影像分类识别准确率达98%，关键信息提取准确率达92%，能自动审核并生成报告初稿，大幅缩短单笔业务财务分析耗时[8] - 在后台数据领域，“智能问数”工具基于Deepseek-R1模型，可在3分钟内完成从数据提取到洞察分析的全流程，结果采纳率达95%，将手工分析从“天级”压缩至“分钟级”[9] - 2021年以来，公司每年金融科技投入超百亿元，近四年累计投入442.56亿元，其中2024年投入122.96亿元，占营业收入的3.53%[9] 外部服务数字化与普惠延伸 - 在线下推出“云柜”服务，通过“智能设备+数字员工+云柜员”模式，已在近万台自助设备应用数字人，支持36支高频自助交易，覆盖90余支高频业务，人工作业效率提升40%，使偏远地区也能享受同等服务[11] - 在线上发布手机银行11.0，AI智能助理实现“言出即办”的语音交互，并在六大行中首创“亲友+银行”双守护机制以增强交易安全[12][13] - 手机银行11.0深度融合非金融场景，如“掌工资”专区和“发现”生活专区，并在《2025数字银行调查报告》中综合评测位列行业第二，用户体验连续三年第一[14] 生态合作与赋能实体经济 - 在同业服务领域，“邮你同赢”同业合作平台形成“九厅三区两渠道”综合业务格局，累计交易规模突破7万亿元[15] 平台引入基金智能机器人“邮小盈”，利用Agent及RAG技术提供智能投顾服务[15] - 在养老金融领域，运用“易企管”和“易企收”产品，在湖南、江苏等地构建智能化监管闭环，湖南已有60家养老机构纳入平台管理[15] - 在绿色金融领域，创新推出“涉海VEP贷”、“碳汇收益权质押贷”等产品[16] 在贵州累计为66个新能源项目提供超51.85亿元资金支持[16] 在江苏盐城东台落地全国首笔1亿元“涉海VEP贷”[16] 在广西发放全国首笔“碳减排支持工具+可持续发展挂钩+数字人民币”三位一体贷款[16] - 截至2025年9月末，公司绿色贷款余额达9992.84亿元，绿色贷款形成的年减排二氧化碳当量为3778.26万吨[16] 未来战略展望 - 公司副行长牛新庄表示，“AI2ALL”旨在将智能技术从单点应用升华为一个有机共生的数字生态[18] - 公司已启动“十五五”IT规划编制，将继续以“数字邮储”战略为引领，持续深化“AI2ALL”数字生态建设[18]

公司战略与愿景 - 邮储银行于12月10日举行2025年数字金融大会暨手机银行11.0发布会，首次发布“AI2ALL”数字生态，主题为“开启数字邮储i∞纪元” [1] - 公司践行金融使命，立足服务实体经济，旨在通过科技持续优化金融供给、降低融资成本、提升服务体验 [1] - 公司展望未来，将坚守“金融为民”初心，坚定不移推进“数字邮储”战略，深化“AI2ALL”数字生态建设 [3] “AI2ALL”数字生态内涵 - “AI2ALL”中的“2”代表AI能力延伸出的横轴和纵轴，横轴为“对内全员提效”，纵轴为“对外全域触达”，代表将AI能力融入服务各个环节 [1] - 基于“AI2ALL”数字生态，公司已提出大模型应用场景近260项 [1] 技术能力底座建设 - 公司在数据、算力、算法三大领域构筑坚实底座 [2] - 数据层面：搭建五级数据集架构，形成特色全域数据资产，实现全景可视与高质量供给 [2] - 算力方面：建成AI算力资源池，并启动国内金融行业首个国产超节点智算集群建设 [2] - 算法方面：采用“外部引进+自主培育”并行策略，既接入百度“文心一言”等前沿模型，又发布自主可控的“邮智”大模型，构建成熟AI能力体系 [2] 内部效能提升应用 - 智能工具已覆盖“前中后台”全流程 [2] - 前台智能营销实现“千人千面”精准服务 [2] - 中台以智能模型驱动风控和业务效率协同提升，例如打造了智能审贷工具 [2] - 后台以智能分析驱动员工专业能力提升 [2] 外部服务拓展与模式创新 - 公司将AI能力融入“线下+远程+线上”服务各个环节 [2] - 线下服务方面，以人机协同模式改变线下服务流程，推出云柜服务，打造“流程即响应”的人机融合新体系 [2] - 通过“集约化的远程面对面服务方式”，突破网点物理限制，将银行网点服务无差别地部署到每一个网点 [2]

政策环境与行业趋势 - 国家出台服务消费与养老再贷款等结构性货币政策 引导银行创新产品和服务 拓宽融资渠道支持消费信贷[1] - 个人消费贷款财政贴息政策于2025年9月1日正式实施 部分消费者年化利率低于3% 系中央财政首次对个人消费贷款贴息[8] - 截至2025年7月末全国服务消费重点领域贷款余额达2.79万亿元 信贷资源向汽车、养老、文化、医疗等升级类消费倾斜[1] 公司战略与业务布局 - 公司发布《助力提振消费专项行动方案》 提出六大方面20项措施 包括增加消费金融服务供给和加强消费需求支撑[2] - 通过"一城一策"精准服务理念在全国开展政银协同活动 例如乐山分行推出信用卡叠加券 杭州分行推出小绿卡满额送券 承德分行提供购车一站式服务[3] - 成立财政贴息专项工作小组 构建"政策解读-产品适配-宣发推广-客户服务"全链条机制 完成全行系统部署和人员培训[8] 业务表现与数据指标 - 截至2025年6月末个人消费贷款余额超3.03万亿元 较上年末净增369.81亿元 在所有上市银行中消费贷款余额位居前三[1] - 2025年上半年智能外呼触达潜在客户超8000万户 引导3000亿元消费信贷资金流向民生领域[6] - 新一代核心系统实现服务器硬件、操作系统和数据库100%国产化 系统负载峰值提升10倍 单笔交易审批用时减少97% 日终跑批时间缩短90%[7] 科技创新与风控体系 - 全面布局大模型建设应用 开展230余项场景建设 智能审贷助手每日支持超3万笔信用审批业务[5] - 构建"三维立体"风控模型 融合大数据画像和动态预警机制 上半年全链条反欺诈体系保护超10万户账户 防止资金损失超8亿元[6] - 计划2025年底完成所有消费信贷业务全国集中审查审批 以提升客户体验和风险控制能力[9] 客群拓展与场景建设 - 四方面提升获客能力：借助财政贴息批量获客 行内交叉营销 强化消费场景合作 利用6.7亿存量客户开展主动授信[9] - 加大对商品消费行业、服务消费行业及城乡消费的金融支持 例如四川攀枝花"多收多贷"产品 浙江诸暨"农家乐助农贷款"[3] - 推进手机银行迭代和网点升级 通过线上线下一体化服务激活客户良性循环[6]

核心观点 - 2025年是中国金融业大模型规模化落地的关键年 AI技术正从概念验证深入业务核心 驱动金融服务智能化和普惠化 [1] - 金融机构从早期单纯强调"用起来"转向关注技术与业务协同的实际效益和成本控制 "有价值"成为行业共识 [2] - 金融大模型应用面临数据价值转化不足 安全性挑战和不确定性等门槛 需通过技术融合和体系建设解决 [4][5][6][7] AI应用现状与进展 - 金融智能体已具备感知 学习 行动 决策的代理能力 可培育专业水准的金融代理人 适用于市场分析 风险评估 投资顾问等领域 [2] - 行业正从人机协同L3阶段向L4阶段跨越 关键突破在于大模型使机器自主理解并响应用户需求 未来将向L5阶段发展 提供更拟人 有情感的高质量服务 [2] - 2025年是智能体元年 大型企业构建智能体平台 业务部门参与度从18%提升至74% [3] - 银行业AI大模型落地呈加速跑态势 工商银行新增100余个应用场景包括AI财富助理和投研智能助手 邮储银行开展230余项大模型场景建设 [3] - 马上消费发布零售金融大模型"天镜"并升级至3.0版本 应用于八大核心场景 智能客服年均服务超6500万次 [5] 战略与体系建设 - 金融机构将智能化作为最重要战略 倾向于从体系化角度考虑AI建设 希望利用1-2年时间窗口构建AI体系确保发挥大模型核心作用 [3] - 行业需要推动数据中台与AI平台深度融合 将AI技术系统应用于业务全流程 目前数据平台仅还原50%数据价值 大量业务规则和专家经验尚未充分挖掘 [5] 数据价值转化挑战 - 中国企业面临数据资源难以转化为自身资产的挑战 数据 技术与算法割裂无法协同支撑决策 [4] - 需通过洞察平台从大量"废弃数据"中识别高价值应用场景与客户真实需求 洞察平台可激活企业约70%的"沉睡数据" [4] - 计划将自动驾驶领域的强化学习经验与AI技术融合 在金融决策和风险控制领域实现突破 [4][5] 安全性与可信性挑战 - 必须高度重视金融模型的安全性与可信性 模型歧视 算法共振和隐私泄露等技术风险仍未彻底解决 [6] - 算法共振指不同机构采用相似程序算法逻辑导致市场预测趋同和交易策略一致 可能引发单边市场行为与剧烈波动 [6] - 隐私泄露问题缘于模型可解释性不足 对算法处理 数据挖掘及生成过程缺乏透明解释 制约监管合规能力和模型可靠应用 [6] - 金融决策要求极高精准性 微小偏差可能造成显著影响 需确保AI决策可信 已逐步形成标准方法 平台与工具 [6] 不确定性挑战 - AI引入带来不确定性挑战 部署前无法预知投资回报率或具体商业成效 要求机构有先期投入与探索意愿 [7] - 金融机构需在战略规划 组织架构设计和人才引进等方面持续创新与调整 [7]

金融支持"三农"领域 - 银行业在"三农"领域信贷投放快速增长 农业银行县域贷款增加9164亿元达10.77万亿元 [2] - 农业银行"惠农e贷"余额1.79万亿元 新增2979亿元增速19.9% 粮食安全相关贷款余额1.24万亿元增速23.7% [2] - 国有银行通过下沉服务渠道 建设惠农通服务点和手机银行乡村版提升农村服务覆盖能力 [3] 金融机构差异化服务 - 政策性银行发挥专项作用 农发行北京分行投放粮棉油贷款118.7亿元 宁夏分行投放水利种业贷款11.76亿元 [3] - 农商行建立创新服务机制 兰溪农商银行提供"农创客"信贷9781万元 永嘉农商银行推行整村授信工程 [4] - 银行体系需完善差异化服务 政策性金融与商业性金融需优势互补形成良性竞争格局 [4] 小微企业金融服务 - 普惠型小微企业贷款余额达35.99万亿元 同比增长12.31% 显著高于各项贷款平均增速 [5] - 农业银行累计为270多万户小微企业授信4万亿元 发放贷款3万亿元 有贷客户数达521万户 [6] - 江苏省小微企业贷款余额9.6万亿元同比增长16.7% 新发放利率同比下降34个基点 [7] 数字技术赋能普惠金融 - 建设银行通过供应链数字化升级 为13.22万户企业提供6884亿元融资 普惠贷款余额达3.74万亿元 [8] - 邮储银行构建"邮智"大模型体系 实现230余项应用场景 智能审贷系统日处理超3万笔业务 [8] - 银行业运用大数据和人工智能技术 推进智慧办贷和集中作业改革 提升风控质效与运营效率 [9]

数字化建设能力 - 完成第三代资金业务核心系统建设 继新一代个人 公司和信用卡三大核心系统全面升级后[1] - 手机银行完成鸿蒙系统全面适配 推出免安装即点即用的高频服务 基于手势交互与AI识别实现快速转账[1] - 搭建智慧运营平台 实现业务办理体验的自然便捷化升级[1] 数据要素价值释放 - 构建全域数据资产底座 每日处理10万余个批量作业 加工30亿行为数据[1] - 智能外呼业务采用大小模型协同新范式 依托日均130万通外呼通道精准触达客户 2025年上半年通过该模式发放消费贷款超2000亿元[1] - 反欺诈体系融合AI与实时流计算 构建全链条模型体系 形成全量客户电诈风险全景视图[1] - 反洗钱系统每日加工约1.27亿笔交易流水数据 构建近百个可疑预警模型 运用知识图谱和大模型技术建立图智能监测报告体系[1] AI生态体系建设 - 邮智大模型适配多款主流模型 通过模型蒸馏技术优化性能 增强多模态能力 开展230余项大模型应用创新[1] - 制定人工智能发展规划 组建业技融合的大模型专项团队 覆盖基础设施 平台工具 服务能力 场景应用及安全治理五大领域[1] - 启动十五五IT规划编制 谋划科技发展蓝图 推动科技能力升级[1]

金融科技与数字化转型 - 2025中国国际金融展在上海举办，展示AI与金融科技深度融合成果，金融机构借助AI大模型构筑竞争壁垒 [2] - 行业聚焦科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五大领域，推动高质量发展 [2] - 中国银行以"数创融通"为主题，展示航运直通车、智企司库等数字化服务，科技金融贷款余额新增5702亿元（Q1），"十四五"期间科技创新金融服务资金超7200亿元 [3][5] - 邮储银行推出手机银行10.0升级版和邮智大模型，完成三大核心系统升级，构建"算力+算法+数据+场景"四位一体服务体系 [6][7] - 交通银行展示航运贸易区块链生态和"交政通"政务品牌，服务130多个城市，跨境支付分展台突出境内外联动优势 [11][15] - 北京银行推出"京小宝"数字人AI大模型，响应速度达毫秒级，支持智能投顾和跨境金融服务，首发"畅游通"融合支付与通信功能 [16][18] 金融科技企业创新 - 蚂蚁数科推出超100个金融场景智能体解决方案，覆盖银行、证券、保险领域，支持私有化部署和SaaS订阅模式 [24][26][27] - 奇富科技发布信贷超级智能体，包含端到端授信决策、小微企业信用评估等模块，助力银行普惠客群覆盖与风险定价 [28][30] - OceanBase推出4.4.0版本数据库，强化TP/AP事务处理与AI原生能力，已服务超100家银行的190多套核心系统 [31][32][35] 跨境金融与人民币国际化 - 汇丰银行强调人民币跨境使用可降低企业汇率波动影响，数字货币和代币化技术有望优化跨境支付流程 [22][23] - 乌鲁木齐银行展示跨境金融成果，北京银行推出"外汇京管家"和"自贸盈"跨境服务品牌 [19][21][18]