当前，AICG热潮涌动，AI大模型在各类金融场景中的应用引发各方关注，金融机构也在增加投入朝着智能化趋势发展。近日，在毕马威中国领先发布金融科技企业双50榜单及年度趋势报告期间，毕马威中国金融科技财务咨询审计服务合伙人陈思杰认为，金融机构的业务发展，信息的处理经历了4个阶段，即业务的流程化、流程的制度化、制度的IT化、IT的智能化。现在很明显AI大模型技术在金融各类场景中的运用进入了生成式阶段，和过往的判断型或决策型大模型对于数据、算法和算力的要求大大提高。金融机构数字化转型现在需要向数智化转型，也就是智能化发展趋势。对话机器人、虚拟数字人被广泛引入各金融机构，但是如何提高人机交互的良好体验感，让这些机器人、数字人更加智能化，更有温度，是银行等金融机构急需克服的困难。

新技术带来新挑战投入产出应适配

当前阶段银行等金融机构在金融科技应用（例如大数据和AI）方面的主要瓶颈包含：基础设施建设不完善、数据安全和隐私保护问题、信创设施兼容与性能压力、技术人才培养和资金投入不足。

大模型等智能化新技术可改善上述部分问题，如金融大模型的落地将带来迭代式的场景变革，提高生产效率，释放高价值人才，获取可观的ROI；强化学习、联邦学习与差分隐私等技术的应用有效平衡产品能力与数据合规。同时，新兴技术也会带来新的挑战，尤其是对基础设施建设、信创设施性能进一步提出了更高的要求。

从金融科技“投入”视角来看，毕马威中国银行与资管行业首席信息官咨询服务主管合伙人柳晓光认为，近几年银行等金融机构科技资源投入的持续快速增长趋势明显，并与营业收入和利润水平挂钩，而从“产出”视角来看，管理层对于金融科技投入所带来的直接与间接效益的关注度持续提升，数字化改革进程对业务价值的正向促进效果正等待被检验评估。

通过业务价值的描绘和量化评价，具象化展现科技投入带来的营收盈利、获客活客、客户体验、员工体验、风险防范、运营效能等维度的实效，辅助科技资源配置决策，指引数字化转型更好落地。

大行拥有较好资源禀赋科技生态完善

柳晓光表示，大的银行或领先金融机构科技综合实力较强且具备相当的资源优势，普遍已进入“科技驱动”乃至“科技引领”阶段，强调科技对于业务的创新赋能，积极探索开放式生态合作，主动追求场景生态优势互补，从自身数字化能力积淀与应用最优适配性的考量出发，在数字化建设中更多倾向于自研模式，外部合作的第三方科技企业更多围绕关键服务场景提供深度的专业化能力，聚焦在领先技术的应用、关键场景的深化探索、联合生态的输出共创等具体需求。

杭州云象网络技术有限公司创始人兼董事长黄步添表示，大行的金融业务经营范围覆盖全国及供应链上下游机构跨域经营业务，与供应链上下游机构间，可以通过区块链与隐私计算技术，构建供应链金融联盟网络，实现金融数据要素的安全流通共享，降低金融业务信贷风险。

大部分中小银行或金融机构囿于资源有限和地域经营，较难开展供应链金融业务。另一方面，中小银行品牌认知度不强，在科技人员的招聘与留存方面存在一定的弱势，造成对科技的接受进度较慢，技术环节相对薄弱，仍处于“科技支撑”向“科技驱动”转型阶段。因其差异化定位、资源限制等因素，当前更多聚焦提升业务能效、风险控制等方面需求，对外部技术能力的依赖度相对较高，外部采购的需求量仍处于高位，更多需要第三方科技企业提供一站式的服务内容与解决方案，构建基础技术底座能力。

柳晓光表示，当前区域性银行数字化转型的核心症结在于匹配数字化建设与金融科技发展的全行级组织治理机制升级的问题。看到领先银行已经确立数字化统筹管理职能与组织协同机制，构筑业务、科技、数据三方协同的数字化新型生产关系。主要举措包括：确立数字化转型多层级组织架构，支持统筹管理、支持责任到位；业务、科技、数据三位一体，业技协同联动，确立各方面向项目落地的实施流程与参与机制；探索多样化灵活敏捷组织模式，基于业务特征建立与适配协同模式。

(来源：中国经济新闻网)