12 月 9 日，《中国经营报》主办的 "2025 卓越竞争力金融论坛" 在北京隆重召开。宇信科技副总裁韩冬受邀出席并发表了题为《全链路赋能金融提质增 效：宇信科技的数智化创新和生态实践》的主题演讲，他分享了宇信科技深耕行业26 年的实践经验与深刻洞察，围绕金融业数字化转型、AI 技术落地及 自主可控发展等核心议题，系统阐述了如何通过体系化建设与 AI 深度赋能，破解行业转型瓶颈，助力金融业实现全链路提质增效。 稳中求进转型深水区： 以"增量带存量" 破解体系化难题 "银行业数字化转型已从技术驱动的'必选题'，历经优胜劣汰的'下半场'，全面迈入挑战与机遇并存的'深水区'。" 韩冬在演讲中指出，金融提质增效的核 心是通过增量带动存量的过程，这是金融改革和效率提升过程中的一个核心动态逻辑。 近年来，大多数银行在数字化转型方面都做出了有效尝试和体系化推进，比如率先在新兴市场、新场景中，用数字化的模式设计金融产品和服务创新。但 是这些增量部分如果不能有效带动存量，相互之间不能设计好清晰的联动和回流机制，就容易导致增量部分与存量体系形成"两张皮"，甚至形成内部资源 和考核的争夺。 因此，韩冬认为，银行要实现全链路提质增 ...

行业趋势与市场信号 - 智能体正成为企业AI转型与流程重构的核心，未来竞争将集中于复杂智能体与应用的一体化开发[1] - 智能体竞争的焦点已从早期的技术发布与概念演示，演进为实实在在的“生产力创造”之争，胜负关键在于能否将智能体深度融入企业核心价值链[9] 金融行业的特殊性与挑战 - 金融行业对AI极度渴望，其各个环节都建立在对信息密度、处理效率和人力规模的极致依赖之上，天然适合智能体承担[1] - 金融行业对AI“不够友好”，数据高度敏感与封闭，存在隐私属性和机构壁垒，导致通用大模型难以进入金融核心系统[2] - 金融智能体需被接入核心业务系统、承担真实责任，因此必须从底层设计上围绕安全、稳定、可控而构建[2] 蚂蚁数科Agentar平台的核心优势 - 蚂蚁数科旗下的Agentar全栈企业级智能体平台在IDC评估中被评为“领导者”[1] - 其优势在于技术能力、产品成熟度、生态构建等多个维度形成了较为全面的体系化优势，而非单纯的模型参数规模[4] - 能力源于长期在金融产业一线打磨，在风控、合规、支付等高复杂度场景中形成了规模化落地的实践积累，使其智能体不仅“能用”而且有高可用性[4] - 平台目标锚定金融等高风险、高复杂度系统，倒逼技术从第一天起就围绕真实生产环境设计[4] 蚂蚁数科的技术与产品体系 - 底层支撑是自研的金融推理大模型Agentar-Fin-R1，该模型在多项金融基准测试中超过主流开源模型，能进行稳定、低幻觉、可解释的推理与决策[4] - 依托蚂蚁集团的AI工程能力，搭建起一套完整、可金融级验证的智能体技术服务体系，涵盖算力调度、数据治理、模型训练与推理到应用部署[5] - 结合大规模高质量的金融行业知识库与低代码、可视化的智能体编排能力，帮助金融机构快速构建专业化智能体应用[5] 规模化落地与应用成果 - 在金融行业，蚂蚁数科已联合伙伴推出超百个金融智能体解决方案，覆盖银行、证券、保险、通用金融等四大领域[7] - 解决方案可“即插即用”，提升一线员工工作效率超80%[7] - 仅2025年上半年，公司大模型产品解决方案就与近30家金融机构达成合作，包括宁波银行、天津银行、新华人寿等[6] - 合作案例：上海银行推出AI手机银行，以“对话即服务”为核心，用户通过自然语言交互即可办理转账、理财咨询等高频业务[7] - 合作案例：宁波银行基于Agentar知识工程平台构建决策中枢，将复杂问答准确率从68%显著提升至91%，且答案推理路径可追溯[7] 能力向其他高复杂度行业拓展 - 在能源行业，蚂蚁数科发布EnergyTS能源电力时序大模型，并推出“能源服务智能体”[5] - 该智能体可自动生成覆盖投资、运营、交易、融资等多个环节的分析报告与决策策略，其投资决策效率较人工提升超60倍，运营与交易效果提升10%以上，资产评估效率提升超10倍[5] 商业模式与行业影响 - 公司选择搭建“金融机构的AI中枢”的路径，目标是贯通多业务线、承载多角色协同、嵌入核心系统的“金融级AI大脑”，而非单点工具[6] - 应用已进入智能客服调度、风控审批、营销策略生成、合规文档审查等核心业务链路，成为“可被系统级调用的生产力单元”[7] - 通过“技术输出 + 平台生态”的方式，降低智能体在普惠金融中的使用门槛，为大量技术储备不足的中小银行提供可行性[9] - 国家“人工智能+”行动与金融数字化转型政策，为智能体技术在金融行业的深度应用创造有利环境[9]

AI技术驱动银行业务变革 - 商业银行正加速演变为算法与数据双轮驱动的金融服务平台，AI技术已深入客户服务、风险控制和精准营销等核心领域 [1] - 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100余个AI应用场景 [1] - 建设银行全面赋能274个行内应用场景，重点支持授信审批、智能客服等核心领域 [1] 提升客户服务体验与温度 - 上海银行AI手机银行通过文字或语音输入需求即可办理业务，覆盖转账还款、理财咨询等十余项高频交易 [2] - 系统通过分析用户上下文、历史行为及偏好，主动挖掘潜在需求，例如为习惯网点查账的客户推送预约信息 [2] - 为老年用户提供沪语模式的全流程交互，解决方言沟通障碍，实现“服务找人”和温情交互 [2] 赋能小微企业信贷与内部运营 - 网商银行为小微企业配备AI信贷专家，通过智能产研助理和智能尽调助理系统性评估信用风险 [3] - 智能尽调助理运用多模态交互技术生成结构化尽调报告，实现360度感知客户经营状况 [3] - 北京银行搭建CPCT R数字化运营框架，通过数字化手段将合适的产品以合适的渠道提供给不同客群 [4] 优化运营效率与渠道协同 - 北京银行线上手机银行客户近2000万，月活突破750万，99%的业务无需前往网点办理 [5] - 该行采用“海陆空”协同联动模式，整合线上手机银行、线下掌上银行家和300人的远程客户经理团队 [5] - 光大银行授信调查报告撰写助手已服务2235位客户经理，报告平均80-100页，生成时间约5分钟 [5] 远程银行与运营管理的智能化 - 光大银行远程银行服务助手可用率稳定在90%以上，累计调用近67万次，关键场景通话时长下降10% [5] - 运营管理助手通过RPA、CV等技术自动分析网点监控视频，已在115个网点试点，实现人工抽检升级为智能全检 [6] - 青岛银行远程柜台月度交易增长68.81%，网络冻结等业务日均集中处理量超1000笔，减少约85%的人工处理量 [6] 精准化风险防控体系建设 - 青岛银行资金检查报告自动填充率提升至70.98%，打造风险驾驶舱落地279个指标，实现实时风险监测 [7] - 运用OCR技术提取信息，精准度达95%以上，阻断高风险交易4.5万笔 [7] - 苏商银行建立“技术识别—系统预警—人工复核”三道防线，实现从“事后反应”到“事前防控”的转变 [8] 大模型安全与全流程风控 - 邮储银行完善“数字驱动+线下触达+集约审核”的全流程智能风控体系，强化风险预警有效性 [8] - 光大银行建设“安全围栏”大模型，搭建应用前中后安全验证流程，确保AI模型运行全流程的安全合规 [9] - 持续完善人工智能测评体系和测试工具链，全面评估模型的基础能力、业务支持能力和安全可靠性 [9] 行业级AI能力建设与未来展望 - 商业银行积极推进金融大模型的私有化部署与行业化调优，构建安全、合规、专属的核心AI能力 [10] - 通过打造企业级AI Agent平台，推动人工智能应用在全行各业务条线的规模化应用 [10] - AI作为核心驱动力，正引领银行业迈向更智能、更安全、更普惠的新时代，重塑金融服务生态 [10]

香港作为内地科技企业出海枢纽 - 香港是内地科技企业全球化征程的“第一站”和“首站”，众多企业选择在此密集布局与高效转化 [1][2] - “香港金融科技周2025”规模创历届之最，汇聚全球上百家科技企业，中资科技企业身影处处可见 [1] - 香港全球金融中心指数排名全球第三、亚太区第一，金融科技方面排名第一 [3] 内地科技企业出海成果与案例 - 腾讯云以香港为“桥头堡”，为来自20多个国家和地区的近400家金融客户提供解决方案，业务较去年实现双位数增长 [1] - 蚂蚁数科的AI技术通过香港落地全球，其AI手机银行、安全风控平台ZOLOZ等产品吸引广泛关注 [1][2] - 来也科技借助香港平台打开中东市场，并与内地软件公司“组团出海”，成功开拓新加坡、马来西亚市场 [1][5][7] 香港的政策与基础设施支持 - 港交所推出一系列利好政策，包括降低特专科技公司上市门槛、推出“科企专线”，已有67家内地企业在港股IPO，另有近80家A股公司在推进赴港上市 [3] - 香港金管局提出“金融科技2030”愿景，将推出全新人工智能战略 [4] - 香港特区政府2025年施政报告提出整合资源成立“出海专班”，为内地企业提供一站式解决方案 [9][10] 数码港的生态平台作用 - 数码港已汇聚超过300家专注于人工智能和数据科学的初创企业及科技公司 [6] - 数码港构建全周期企业服务平台，帮助内地企业突破信息壁垒，直接与当地央行级监管层对话，例如组织企业与迪拜央行进行闭门交流 [6] - 平台通过客户对接、抱团拓展等多维度支持，使企业从“孤军作战”变为“集团军推进” [6][7] 香港的金融与资本优势 - 香港拥有超过1200家金融科技公司，较去年增长10% [3] - 内地企业可在香港进行便捷跨境结算，利用上市、发债等多元化融资工具，并设立财资中心管理全球资金 [10] - 中国人民银行与香港金管局的货币互换安排为企业提供更稳定的人民币融资支持 [10] 出海趋势与成效 - 2024年中国对外直接投资流量达1922亿美元，同比增长8.4%，对“一带一路”国家投资增长超两成 [9] - 2024年内地驻港企业达2620家，占所有驻港公司的26% [11] - 2025年上半年有286家内地企业在港设立区域总部、财资中心或离岸贸易公司，同比增长46% [11]

文章核心观点 - 香港金融科技周2025成为中资科技企业展示AI、区块链等前沿技术并推动出海战略的重要平台 [1][2] - 香港特区政府积极推动金融科技发展，发布“金融科技2030”战略，目标到2032年行业收入超过6000亿美元 [2][5] - 中资科技企业将香港作为出海第一站，面临路径选择与本地化深耕的挑战与机遇 [10][11][13] 香港金融科技发展态势 - 香港金融科技周2025汇聚全球100多个经济体、3.7万余名参会者，彰显其亚洲最具影响力金融科技盛会地位 [2] - 香港已有超过1200家金融科技公司，较去年增长10% [2] - 约75%的香港金融机构已采用或试用生成式AI，香港金管局目标未来3至5年内该比例升至87%以上 [5] - 至2025年，香港有超过75%的银行将AI融入业务 [5] - 香港金管局公布“金融科技2030”策略，聚焦数据及支付基建、人工智能、强化韧性及金融代币化四大领域（统称DART），涵盖超过40个具体项目 [5] 科技巨头技术布局与展示 - 腾讯云将AI发展划分为五个阶段：对话型AI、长思维链推理AI、研究型AI、智能体阶段、组织型AI，2025年被业内称为“智能体元年” [7] - 云服务厂商面临全面科技服务机会，涵盖大模型基模、领域大模型、算力基础架构及大数据平台等环节 [7] - 蚂蚁数科展出全场景AI升级解决方案，包括智能体平台Agentar和AI手机银行等应用 [7] - 华为、度小满等公司也展示在AI、区块链领域的最新应用成果 [8] - 腾讯云海外市场保持每年双位数快速增长，在东南亚、欧洲等地取得客户突破，其数据库TDSQL、云基础设施等产品被印尼人民银行等机构采用 [14] - 腾讯云已支持天星银行和富融银行最核心的业务系统，表明其行业经营进入深水区 [14] 企业出海战略与挑战 - 香港凭借区位优势和完善金融基础设施，成为中资科技企业出海第一站和对外输出窗口 [10][11] - 出海路径面临战略抉择：优先服务中资机构出海或直接获取本地机构订单 [11] - 腾讯云将中资机构出海作为打开海外市场的首要突破点，因其在国内拥有广泛用户基础和金融云技术架构经验 [11] - 企业认为必须服务本地客户才能进入国际化深水区，实现真正的国际化 [13] - 出海需应对合规挑战，例如根据香港监管要求定期进行产品认证和安全体系审核 [13] - 文化适应和本地化是重要挑战，海外客户对文档质量和细节的要求高于国内客户 [13]

行业背景与挑战 - 城商行面临净息差收窄、营收增速放缓及同质化竞争加剧的挑战，区域优势减弱，大型银行持续挤压其生存空间 [1] - 在此背景下，越来越多的银行将AI技术视为实现“弯道超车”的关键路径 [1] - AI在金融行业已从“试试看”走向“必须做”，正从成本中心转变为服务、营销与价值创造的核心 [1] 技术应用与成效 - 蚂蚁数科为银行提供的AI应用已从早期的智能客服、知识问答等单点场景，扩展至覆盖营销、风控、投顾、理赔等核心业务的全栈智能体系统 [1] - 试点银行借助理财经理数字分身，人均服务客户数从200人提升至2000人，有效覆盖中长尾客户，带动收入增长约20% [1] - 上海银行通过AI手机银行实现“对话即服务”，用户可通过自然语言交互办理十余项高频业务，业务转化率提升10% [2] - 浙江一家头部城商行系统性构建“算力-平台-模型-应用”全栈AI能力，落地30多个智能体场景，覆盖客户服务与内部运营 [2] 公司战略与服务覆盖 - 蚂蚁数科致力于支持银行构建自主可控的金融大模型，助力江浙沪地区部分城商行在员工工作效率、营销转化率、营收规模等方面取得显著增长 [1] - 蚂蚁数科的金融数智化服务已覆盖100%的国有股份制银行、超60%的地方性商业银行及数百家金融机构 [3] 差异化实施路径 - 不同金融机构应根据自身资源禀赋与发展阶段选择适合的AI演进路径，例如预算有限的区域性银行可从场景应用入手，按效果付费 [3] - 部分银行优先将原有手机APP/小程序升级为AI手机银行以提升用户体验和活跃度，并分阶段累加智能体应用 [3] - 另有银行将AI作为一把手工程，打造全行知识库和数据集，构建自主“金融大脑”，推动端到端的业务流程重塑和组织升级 [3] - 金融AI升级需要科技与业务的深度融合，经由大规模数据治理、知识工程、模型训练驱动全面变革，实现真正的“AI原生”，而非传统软件开发模式 [3]

行业背景与挑战 - 城商行面临净息差收窄、营收增速放缓及同质化竞争加剧等挑战，区域优势减弱，大型银行持续挤压其生存空间[1] - 在此背景下，越来越多的银行将AI技术视为实现“弯道超车”的关键路径[1] 技术应用趋势与价值 - AI已从“试试看”走向“必须做”，正从成本中心转变为服务、营销与价值创造的核心[1] - 蚂蚁数科为银行提供的AI应用已从早期的智能客服、知识问答等单点场景，扩展至覆盖营销、风控、投顾、理赔等核心业务的全栈智能体系统[1] - 借助理财经理数字分身，试点银行的人均服务客户数从200人提升至2000人，有效覆盖了原本难以触达的中长尾客户，并带动收入增长约20%[1] 具体合作案例与成效 - 蚂蚁数科助力上海银行打造以“对话即服务”为核心的AI手机银行，用户通过自然语言交互可办理转账、还款、理财咨询等十余项高频业务，业务转化率提升了10%[2] - 浙江一家头部城商行与蚂蚁数科合作，系统性构建“算力-平台-模型-应用”全栈AI能力，落地30多个智能体场景，覆盖客户服务与内部运营[2] 金融机构的AI演进路径 - 预算有限的区域性银行可选择从场景应用入手，按效果付费，逐步加大投入[2] - 部分银行优先将原有的手机App/小程序升级成AI手机银行以提升用户体验和活跃度，并分阶段累加智能体应用[2] - 另有银行将AI作为一把手工程，结合业务需求打造全行知识库和数据集，构建自主的“金融大脑”，推动端到端的业务流程重塑和组织升级[2] 公司业务覆盖范围 - 蚂蚁数科的金融数智化服务已覆盖100%的国有股份制银行、超过60%的地方性商业银行及数百家金融机构[2]

行业背景与挑战 - 城商行面临净息差收窄、营收增速放缓及同质化竞争加剧等挑战，区域优势减弱，大型银行持续挤压其生存空间[1] - 在此背景下，越来越多的银行将AI技术视为实现“弯道超车”的关键路径[1] 技术应用趋势与价值 - AI在银行业正从“试试看”走向“必须做”，从成本中心转变为服务、营销与价值创造的核心[1] - 借助理财经理数字分身技术，试点银行的人均服务客户数从200人提升至2000人，有效覆盖中长尾客户，带动收入增长约20%[1] - 以上海银行为例，其AI手机银行以“对话即服务”为核心，用户通过自然语言交互可办理十余项高频业务，业务转化率提升10%[2] 解决方案与实施路径 - 蚂蚁数科为银行提供的AI应用已从早期单点场景扩展至覆盖营销、风控、投顾、理赔等核心业务的全栈智能体系统[1] - 浙江一家头部城商行系统性构建“算力-平台-模型-应用”全栈AI能力，落地30多个智能体场景[2] - 金融机构可根据自身资源禀赋选择不同AI演进路径，包括从场景应用入手、升级AI手机银行、或作为一把手工程构建自主“金融大脑”推动端到端业务流程重塑[2] 市场覆盖与影响 - 蚂蚁数科的金融数智化服务已覆盖100%的国有股份制银行、超过60%的地方性商业银行及数百家金融机构[2] - 江浙沪地区部分城商行在员工工作效率、营销转化率、营收规模等方面取得显著增长[1]

银行业AI与远程银行战略地位转变 - 多家银行的AI业务已从“试试看”转为“必须做”，整体战略布局被重构 [1] - 远程银行从成本中心转变为新的服务核心、营销中心和价值创造中心 [1] - 远程银行被提升至与线下网点同等重要的战略层级，成为银行全面数字化转型的重要支点 [1] 远程银行的演进与业务范围扩展 - 远程银行从“电话银行+在线客服”的1.0时代，进阶至“移动银行+初级AI”的2.0时代，目前正迈向“AI原生银行+大模型智能体”的3.0时代 [2] - 截至2024年末，已有37家银行客服中心更名为远程银行中心，占比44%，较2023年提升4个百分点 [2] - 远程银行业务范围大幅扩展，涵盖办理信用卡、申请贷款、购买理财产品甚至开户等传统需“亲临柜台”的业务 [3] AI技术应用深化与价值认知转变 - AI应用从智能客服等单点场景，扩展至全行级、多场景、系统化的AI智能体部署，覆盖营销、风控、投顾、理赔等核心业务 [2] - AI的价值认知已从“可选工具”转变为“核心基础设施”，发展趋势是从“功能叠加”走向“业务重构” [3] - 2024年银行业客服中心与远程银行智能服务占比提升至59.41%，机器人问题识别率与解决率分别达96.19%和92.59% [4] 远程银行的效能与客户服务提升 - 发展远程银行有助于整合多渠道数据，构建统一客户画像，支持精准营销与个性化服务 [4] - 远程银行是推动银行从“交易处理型”机构向“价值运营型”机构转变的关键路径 [7] - 银行建设远程银行的核心诉求是为客户提供便捷、高效、个性化的金融服务 [8] 具体银行实践案例 - 上海银行AI手机银行可通过分析用户资产负债、现金流、风险偏好等信息，从数百款理财产品中快速筛选推荐 [3] - 交通银行手机银行“财富规划”工具融合专家经验和智能算法，为客户提供“一户一策”的大类资产配置功能 [7] - 上海银行AI手机银行显现三大效能提升：业务办理转化率提升、线上问题解决率显著提高、普惠性与安全性双重强化 [6] 远程银行的战略意义与角色进化 - 远程银行已从机构端“手和脚”的延伸，进化为驱动业务流程再造、组织变革和体验升级的核心引擎“大脑” [9] - 一个远程银行中心能无缝服务全国乃至全球客户，对区域性银行突破地域限制具有战略意义 [9] - 远程银行的主要目标是替代线下网点的简单业务，核心特征是“以客户体验为中心”和“数据驱动” [9] 银行对AI能力构建的诉求 - 银行首先关注技术服务客户的能力及产生的业务实效，技术的安全性与合规性 [7] - 银行希望最终能构建和掌控自己的AI能力，实现自主可控，而非完全依赖外部 [7] - 银行希望构建清晰的技术实施路线图和方法论，而非零散的技术点 [7]

上海金融科技发展战略 - 公司目标利用金融科技新赛道改变游戏规则，而非在传统跑道上追赶纽约和伦敦[1] - 公司早在2020年就发布方案，明确用5年时间建成具有全球竞争力的金融科技中心[3] - 公司金融机构大规模应用人工智能、区块链和大数据，改变信用评估和服务交付方式[3] 技术应用与效率提升 - 一笔百万元国际货款从上海汇至美国仅需7秒，手续费仅1元，展示碾压式效率优势[1][8] - 基于区块链的批发型央行数字货币桥实现点对点价值转移，是秒级到账和近零成本的核心[8] - 利用区块链技术将电解铜库存转化为电子仓单，使企业贷款流程从数周缩短至最快两小时，效率提升84倍[6] 个性化与普惠金融服务 - AI系统能结合用户超过200个维度的数据实时生成个性化资产配置方案[6] - 金融科技为融资难的小微企业破局，改变过去银行放贷最看重抵押物的模式[6] - AI手机银行和AI财富管家推动金融服务从大锅饭模式进化到精准的千人千面模式[5] 全球合作与生态构建 - 多边央行数字货币桥是一个吸引全球多经济体参与的开放平台，并非中国独角戏[8] - 公司通过设立金融科技师认证和为外籍顶尖人才提供专项签证等优厚待遇来吸引培养人才[10] - 当技术、人才、资本和政策形成合力，目标转向争夺未来全球金融新规则的制定权[10] 行业竞争范式转变 - 行业竞争的本质从资本的厚度转向数据的深度和技术的速度[12] - 由人才、技术和创新构成的正向循环已在上海形成[12] - 7秒到账的跨境支付和AI驱动的普惠信贷是构成新金融世界地图的关键要素[12]