行业观察：AI原生范式下的数字金融新突破

　　“十五五”时期，是我国金融体系服务新发展格局、加快培育新质生产力的关键阶段。经济结构加速调整、产业升级纵深推进，对金融行业在服务效率、风险定价能力、资源配置方式等方面提出了更高要求。在此背景下，银行的数字化转型不再只是工具层面的效率改进，而是关乎金融机构核心能力、组织方式和服务逻辑的系统工程。

　　如何让技术真正转化为可落地、可扩展、可持续的新质生产力，使金融以更低的成本、更高的效率和更强的韧性服务实体经济，已成为数字金融必须回答的核心命题。一批先行者，不再满足于在既有流程上“叠加AI”，而是从系统设计之初就将智能内嵌于业务基因，通过AI原生架构实现从前端交互到中后台运营的全链路再造——为行业提供了一条兼具前瞻性与可复制性的转型路径。

　　数字金融亟需再进化

　　迈入“十五五”，在新质生产力框架下，金融作为资源配置的核心枢纽被寄予更高的期待：不仅要提供资金支持，更要通过高质量金融供给，引导资源配置向科技创新、产业升级和普惠领域倾斜。这一变化，对数字金融提出了更高的要求。

　　然而，从金融行业实践来看，当前数字金融普遍面临三方面的制约：

　　一是复合型人才供给不足。模型设计需要理解业务逻辑，业务落地又必须满足合规与风控要求，技术、业务与监管之间的协同难度显著上升;

　　二是模型开发与应用效率偏低。许多机构在建模型上投入巨大，但模型更新慢、复用率低，难以及时响应业务变化，制约了数字化价值的持续释放;

　　三是数据协同壁垒仍然存在。跨系统、跨条线、跨机构的数据融合难度较高，数据要素潜能尚未被充分激活。

　　这些问题使得数字金融在不少场景中仍停留在“可用”阶段，距离“好用、耐用、可复制”仍有差距。也正因如此，数字金融的下一阶段竞争，已不再是单点技术能力的比拼，而是围绕底层架构、治理机制和运行逻辑的系统级能力重构。

　　行业智能化发展再提速

　　在行业智能化加速推进的背景下，数字银行依托自身较为成熟的数字化与科技能力，率先深入人工智能、大数据分析等领域，并在小微金融、客户服务、风险管理等多个场景中取得阶段性成效。

　　例如，部分银行通过智能风控模型，将小微企业授信审批时间压缩至分钟级;有机构在智能客服领域引入大模型技术，自助服务覆盖率显著提升;也有银行在供应链金融中引入产业图谱与算法模型，提高对交易真实性和风险的识别能力。

　　网商银行是当前值得关注的银行机构之一。其在2025年提出面向未来十年的AI时代“新310”目标——360度感知用户、1对1专家服务、0延时实时交互，探索成为千万小微企业的“AI CFO”，致力于将AI聚焦于解决小微金融中的真实痛点。

　　比如，针对50万—200万元中大额小微信贷高度依赖人工尽调、服务不稳定的问题，网商银行打造“AI信贷专家”，并配套产研与尽调两类AI助手，实现产业识别与经营核验的协同，大幅提升AI与人工审批一致率至90%。同样的逻辑也被延展至理财与营销领域，通过AI运筹提升收益稳定性，并推动营销从“万人一策”向“一人一策”转变，减少用户打扰、提升服务效率。

　　中信百信银行同样将AI能力落到具体业务场景中。支撑相关产品高效运行的是其自主研发的“百链系统”。该系统以数字信用为核心，整合税票、账户流水等多源数据，持续构建企业动态经营画像，并通过人工智能模型实现风险定价与授信决策的实时调整。

　　依托全流程自动化机制，“百链系统”使小微企业信贷审批效率整体提升约65%，金融服务能够随企业经营状况变化灵活匹配，在提升风控精度的同时，增强了对小微企业“敢贷、愿贷、能贷”的支撑能力。