2024年服贸会专题活动之一——“第六届中国金融科技论坛”9月12日-13日在北京举行，主题为：科技赋能——金融业数字化转型与应用。百信银行科技管理部总经理周北春出席并演讲。

　　周北春表示，数字金融是五篇大文章的基础，更是数字中国整体战略和数字经济的重要支撑，是对金融企业服务模式和能力的新要求。“不管是数字中国、数字经济还是数字中国，其背景是整个社会的生产力模型正在发生根本性变革”。

　　他认为，首先，数据已经成为最核心的生产要素。其次，AI正在成为全新的生产动力。最后，数字金融要求更加开放的生产关系，金融要有机融入数字经济形成全新的生产关系，这包括场景与金融的融合，线上与线下的融合。

　　他强调，　从“数字化”到“数智化”，方向一致，程度不同，是在不同的发展阶段不断深化利用数字化与智能化技术进行生产模式升级的过程。数字化强调修炼内功，通过信息化完成将金融服务从线下搬到线上，积累数据形成数据资产，提升对客户的洞察和服务体验，实现以用户为中心的经营模式升级。数智化是数字化在生产力模型上的全面升级，要求内外兼修，包括数据要素不止要关注自身数据治理，也要积极践行“数据要素X”协同打造数据生态；也包括将新型生成式AI与金融场景相结合，探索全新的智能服务载体，融入AIGC生态；也包括基于数据作为底层逻辑，在企业内部和跨企业合作形成数据价值交换的网络，开放银行将从过去以API对接为代表的串联式资金对接，升级为基于数据合规融合的价值共创，构建全新的开放性生产关系。

　　以下为演讲实录：

　　周北春：今年是第二次受到服贸会的邀请，非常荣幸。今天收获很大，希望后面可以能多来学习。

　　首先简单介绍下百信银行，下面我用1、2、3做个总结。首先百信银行是第1家国有控股的数字银行；其次我们肩负2个使命，一方面是银行业数字化转型试验田的使命，探索用数字化手段去运营一家银行，一方面是金融科技创新的使命，要积极应用前沿科技践行普惠金融；最后我们有3个股东，国内主流商业银行、国内头部互联网公司百度和海外知名投行加拿大养老基金，中信银行是控股股东。同时也形成了3方面特点，一是“银行办银行”模式创新，二是开放银行模式领先，三是金融科技能力优势。百信银行坚持“科技+数据”双轮驱动，科技人员占超比50%，3次入选人民银行监管沙箱试点，连续4次获得人民银行金融科技发展奖，敏捷探索、数字化转型、专利创新和人工智能技术应用得到监管和行业认可。

　　今天很多领导关于数字金融的论述，我非常认同。数字金融是五篇大文章的基础，更是数字中国整体战略和数字经济的重要支撑，是对金融企业服务模式和能力的新要求。其实不管是数字中国、数字经济还是数字中国，其背景是整个社会的生产力模型正在发生根本性变革。首先，数据已经成为最核心的生产要素。互联网和产业数字化建设普及，2C和2B的数字化基础设施已经成型，个人和企业在数字世界实现了数字孪生，基于数据进行经营与决策是数字金融的内核。其次，AI正在成为全新的生产动力。以ChatGPT为代表的生成式AI已经突破了图灵测试，具备了类人的泛化推演能力；最后，数字金融要求更加开放的生产关系，金融要有机融入数字经济形成全新的生产关系，这包括场景与金融的融合，线上与线下的融合。

　　从“数字化”到“数智化”，方向一致，程度不同，是在不同的发展阶段不断深化利用数字化与智能化技术进行生产模式升级的过程。数字化强调修炼内功，通过信息化完成将金融服务从线下搬到线上，积累数据形成数据资产，提升对客户的洞察和服务体验，实现以用户为中心的经营模式升级。数智化是数字化在生产力模型上的全面升级，要求内外兼修，包括数据要素不止要关注自身数据治理，也要积极践行“数据要素X”协同打造数据生态；也包括将新型生成式AI与金融场景相结合，探索全新的智能服务载体，融入AIGC生态；也包括基于数据作为底层逻辑，在企业内部和跨企业合作形成数据价值交换的网络，开放银行将从过去以API对接为代表的串联式资金对接，升级为基于数据合规融合的价值共创，构建全新的开放性生产关系。

　　回到百信银行的建设实践，百信银行的英文名是AIBANK，定位为AI驱动的数字普惠银行，我认为在数智化阶段有四个关键要素：数据、智能、敏捷和安全。如果AIBANK未来演化为一个金融智能体，数据是智能体的知识体系，是驱动智能体服务的基础；智能是智能体的决策体系，决定了智能体服务的水平；敏捷是智能体的行动体系，决定了智能体在市场竞争中的优势；最后安全是智能体的生命体系，决定了智能体服务的稳定。就像培养孩子，我们让孩子学习知识，激发智力，锻炼身体同时要保持好的品德。

　　关于四种要素，我展开谈谈自己粗浅的思考：

　　1、数据要素

　　数据是“数字化”阶段的核心，是“数智化”的基础，只有当数据被提炼为信息，转化为知识，数据才能成为智能的原料，产生数智化的价值。过去我们通过构建大数据平台解决了大数据存储、加工的问题，将散落的数据转化为用于经营决策的信息，包括风控特征、用户标签、BI报表等，信息的可获得性、覆盖度、准确度和实效性等指标决定了企业的数字化程度。在数智化的阶段，将信息进行知识化是一项重要的工程，知识化既可以让经营者和员工加强对信息的理解提升决策的精准性，更重要的是可以通过RAG框架被大模型理解，这是打造金融智能体的必要过程。

　　百信过去的数据战略可以总结为业务数据化和数据业务化，一方面是实现数据在线，让全行高管、中层和员工基于数据进行沟通与决策，降低企业内部信息衰减，通过数据洞察问题并优化改进；一方面是强化数据驱动，核心发力在智能风控和数字化用户运营两个核心领域。为了弥补自己数据内部的不足，百信银行积极响应“数据要素X”，百信银行与中信银行联合发起基于隐私计算的“中信-百信数据融合”项目，入选了央行监管沙箱，在监管机构、北京金融法院和社科院的帮助下首次实现了在用户授权下的跨法人数据合规融合，通过联合风控和联合营销助力母子行业务协同效果翻倍，为行业提供了可复制的标准化方案。百信银行与持牌征信机构朴道成立智能风控实验室，与百行征信成立数字征信建设基地，全面提升了智能风控能力，打造了全新的跨行业数据生态。

　　2、智能要素

　　2023年以ChatGPT为代表的AIGC技术跨越奇点时刻，人工智能技术进入新的纪元，正在引发第四次生产力革命。从大模型生态看，大模型出现了亦巨亦微的趋势，不论是闭源还是开源模型的参数量还在增加，伴随的是推理能力和算力消耗的提升，同时可以允许在个人终端的模型也在与手机为代表的生态融合，正在的AI手机和AI应用成为新的流量密码；在金融行业应用角度看，大模型创新越发理性，金融机构会根据自身面临的实际场景、成本收益和安全风险算好创新账，会将通用大模型与垂直场景小模型进行组合使用，让大模型应用产生价值。

　　百信银行在大模型选择上是拿来主义，直接挑选溯源安全且具有较好性价比的模型，既有主流厂商的通用大模型，也有适配模型垂直领域的开源模型；在大模型工程落地上，我们选择基于开源二次研发RAG框架等AI平台，保障AI应用开发流程化、规范化进行，全面降低AI应用开发的门槛，在大模型应用场景上，我们在财富投教、智能客服、电销、催收、多模态识别、代码与测试案例生成、办公助手等领域应用。我们高度关注金融AI智能体，已启动试点创新项目，也在探索与百度、华为、字节等AIGC生态平台合作，探索全新的智能化金融模式。

　　3、敏捷要素

　　敏捷是任何阶段都是一家银行市场竞争力的核心要素，决定了我们能否快速抓住市场机会。我们认为敏捷可划分为三个层次，分别是科技敏捷、业务敏捷和企业敏捷。科技敏捷强调科技产能，我们通过构建DevOps工具体系，通过工具固化流程，提升跨岗位跨部门协同效率，实现了需求的快速交付和产能的持续提升。业务敏捷强调端到端效率（TTM），我们通过建设软件产品工厂，在多个核心领域实现了产品创设的参数化和配置化，实现了低代码甚至零代码的能力交付，新产品投放的端到端速度大幅缩减。企业敏捷是敏捷在数智化阶段的敏捷形态，核心是基于数据和模型驱动企业经营行动，体现企业作为整体对市场机遇的响应能力。我们正在探索建设企业数字空间，将前面提到的业务数据化升级为企业数据化，面向全组织和合作伙伴提供高一致性、高可获得性、高透敏度的数据，通过模型对数据背后的趋势、关联性进行分析与预测并给出决策建议，最后驱动行动任务下发与管理，让数据驱动流程实现流程高效流转，用流程找人实现跨部门和跨岗位高效协同，让人通过数据决策提升行动的一致性和精准度，最后通过对组织、岗位、流程的全面数字化实现组织升级。

　　4、安全要素

　　创新是把双刃剑，安全是一家银行机构的压舱石。作为国有数字银行，我们任何创新都要以安全作为红线要求。对于新技术新业态要保持敬畏，以安全先行主动思考和防范新型科技风险，这里既包括对内审慎评估引入新技术的风险，如大模型的意识形态风险，也包括对外新技术带来新的风险挑战，如AI合成人脸攻击。

　　在深入数智化建设的过程中，既要提升四个要素各自的水平，也需要将四个要素根据不同业务发展要求和特点有机整合，为企业新发展阶段提供数智动能！

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