展望“十五五”期间，随着国内外经济稳步的增长格局转变、息差利润空间收窄以及资产荒等导致的银行增长不确定性增加，银行金融科技开发和应用需基于政策导向与行业实践的深度分析，根据新的数智化转型战略，科学审视其战略方向与实施路径。
（一）政策和监管导向下的顶层设计加速数智化转型。一是党和国家格外的重视数智金融发展。中央金融工作会议将“数字金融”列为“五篇大文章”之一首次写入。2022年1月12日，国务院印发的《“十四五”数字化的经济发展规划》明确了推动数字化的经济发展的指导思想、根本原则、发展目标、重点任务和保障措施。2024年7月21日发布的《中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》要求积极发展科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融。2024年《推动数字金融高水平质量的发展行动方案》明确要求，到2027年建成适配中国数字化的经济发展的金融体系。2025年《政府工作报告》明确，要因地制宜发展新质生产力，加快建设现代化产业体系，激发数字化的经济创新活力，持续推进“人工智能+”行动等。党和国家推动数智经济发展对金融数智化转型提出更高要求。
二是金融监督管理部门出台系列数智金融发展的规划和指导意见。2019年以来，中国人民银行等金融监督管理部门先后发布《金融科技发展规划（2019-2021年）》和《金融科技发展规划（2022-2025年）》，提出全方面提升金融科技应用水平，赋能金融服务提质增效，推动中国金融科技从“立柱架梁”全面迈入“积厚成势”新阶段，力争到2025年实现整体水平与核心竞争力跨越式提升。2022年1月25日，原银保监会办公厅印发《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》提出，到 2025年,数字化金融理财产品和服务方式广泛普及，基于数据资产和数字化技术的金融创新有序实践,个性化、差异化、定制化产品和服务开发能力显著地增强,金融服务的品质和效率明显提高。数字化经营管理体系基本建成，数据治理更健全，科技能力大幅度的提高，网络安全、数据安全和风险管理上的水准全方面提升。2023年12月31日，国家数据局等十七部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，提出要提升金融服务水平，支持金融机构不相同的领域的数据融合应用，加强主体识别，发挥金融科技和数据要素的驱动作用。2024年11月下旬，中国人民银行等七部门联合印发《推动数字金融高水平质量的发展行动方案》，明确在2027年之前要建成适配中国数字化的经济发展的金融体系，商业银行需通过技术投入满足监管对数据治理、普惠金融等领域的硬性要求。有关部门逐步推出的上述系列监管政策措施，逐渐完备了数字金融自上而下的顶层设计。
（二）客户行为与产业升级倒逼银行数智化转型。一是客户群体需求与投融资消费等行为变迁的倒逼。从个人金融客户角度看，除了1980年至1995年间出生的社会财富和产业主力群体之外，我国在1995年至2009年之间出生的2.6亿人数字原生代正成为主流消费与投资客群，其偏好移动端服务、智能投顾、虚拟银行、社交化金融，占移动支付用户的67%。60后（2.39亿）和70后（2.17亿）已经和将要退休群体也对消费与投资有较大需求，尽管仅12%左右的使用数字理财工具，但这些客户群体“场景化、实时化、个性化、数智化、增值化”需求是巨大的市场机遇。数智技术通过全管道数据整合与智能画像分析，客户洞察从“千人一面”到“一人千面”，将传统银行的单向交易关系转化为动态交互金融生态。比如，摩根大通的COIN平台将贷款合同分析时间从36万小时缩短至秒级。某国有行引入深度求索(DeepSeek)客户画像系统后，贵宾客户识别准确率从63%跃升至89%，交叉销售成功率提高210%。这就要求银行借助数智技术赋能，整合全方位、多渠道零售金融理财产品与服务能力，提升客户体验、忠诚和黏性。
二是企业和机构金融客户数智化转型倒逼。随着数智技术的广泛开发和应用，众多企业纷纷接入深度求索和元宝等通用AI工具，经营效率和经营方式都将发生深刻变化，对银行数智化提出了更加高的要求。比如，企业通过部署数字孪生系统，可实时监控全球供应链节点，将需求预测准确率提升至85%以上。再比如，传统产品研究开发周期正被人工智能（AI）协同设计与数字仿真测试大幅压缩，汽车行业通过虚拟碰撞测试将研发周期从24个月缩短至8个月，研发成本降低60%，倒逼银行提供实时融资支持。同时，大量专精特新高科学技术创新企业，其经营管理的基础底座本就是数智化体系。根据工信部数据，85%的专精特新企业采用AI工具优化供应链，需求预测准确率提升至82%。商业银行若不持续投入数智科技及人才，可能因产品和服务能力的滞后失去具有高成长价值的客户黏性和忠诚度，失去在数字化的经济蓝海市场中的生存发展能力。
（三）技术驱动下的市场之间的竞争、降本增效、风险控制需要。一是外部竞争与市场格局重塑。未来五年，国内外大型网络站点平台和金融科技公司等新生态企业将加速通过场景生态切入传统金融与新兴金融服务领域，不仅动摇商业银行存款、信贷、汇兑、结算等传统核心金融业务，也将丧失在科学技术创新蓝海市场的搏击能力。例如，2024年一季度，在中国第三方移动支付交易规模中支付宝占比达到了53.8%，位列第一；位列第二的财付通占比39.9%，两者之和达到了93.7%。这种来自第三方的激烈竞争倒逼银行加速开放银行体系建设和数智化金融生态布局，嵌入更多的外部商业生态，以争夺流量入口和参与新市场、新客户的竞争机会。
二是降本增效与风险管控的刚需。金融科技投入的直接回报就体现在运营效率和风险控制能力提升及风险成本降低，例如，某国有银行通过人工智能技术承担4万人年工作量，而2024年末该行才拥有金融科学技术人员3.6万人；智能移动支付和数字钱包的普及改变了客户的交易方式，提高了金融交易效率，移动银行用户覆盖率超过90%，业务办理时间缩短至分钟级；智能客服系统减轻人工客服压力，提升服务效率和客户满意程度；区块链技术能改善银行间的清算和结算流程，减少跨境支付成本35%，云计算技术降低信息技术（IT）基础设施成本约20%。引入DeepSeek使银行运营从“人海战术”进化到“智能工厂”，比如在某股份制银行的运营中心，DeepSeek的机器人流程自动化（RPA）系统，使得银行经营成本降低37%，业务处理时效提升60%；银行与金融科技公司的全面合作能够迅速获取数智创新技术和解决方案，加速自身数智化转型；智能风控借助大数据和人工智能明显提升了风险管理能力，实现风控从“事后止损”到“事前预判”。
根据有关机构估算，通过AI和大数据技术构建智能风控模型，信贷审批效率提升30%以上，不良贷款率降低约15%。在息差收窄的大趋势下，这些成果对稳定和增加利润空间至关重要。
数智经济大潮下，商业银行适应市场需要加大科技投资力度，深化数智化转型是必须和必要的。同时，银行也必须格外的重视相关风险挑战，避免科技战略风险和无节制的科技投入竞赛。
（一）商业银行数智化转型的现状。一是国内银行积极加大金融科技投资力度。近年来，国内银行业积极加大金融科技投资力度，初步估计中国银行业科技投资已累计突破万亿元人民币。根据艾瑞咨询数据，自2019年起，中国银行业IT投入规模以12%左右的复合增长率增长。从2019年到2024年，六大国有银行的整体科技投入从716.76亿元起步，到2024年已增长到1254.59亿元，六年累计投入约6400亿元。2024年，六大国有银行金融科技投入占营收比均超过了3%，科学技术人才占全部员工基本在4%以上。预计到2027年，银行业年度科技投入将突破4000亿元。头部股份制银行的金融科技投资虽然与国有银行有一定差距，但大多数都超过了百亿元大关，科技投入占比超4.5%，科学技术人员占比超11%。
二是各家银行均加快了数智化转型。银行以客户为中心的数字化体验战略更加清晰，数字化涵盖了技术创新、业务拓展、组织架构调整、人才教育培训与企业文化建设等全方位、全过程领域；银行数智基础设施建设与技术创新一直在升级；个性化、便捷化、智能化的金融服务生态逐步建立；银行数智风险与合规水准不断提升；跨界科学技术合作、金融理财产品与服务开放式创新模式不断进化；数智化营销与精准获客策略不断强化；中小银行服务区域经济的数智化战略定位逐步确立；跨部门敏捷化组织架构与数智化团队建设步伐加快；银行数智化人才教育培训与引进工作受到前所未有的重视；普惠金融数智化与社区金融创新活跃。数智化转型对提升银行经营绩效、资产配置能力和内部控制能力及综合竞争力等作用明显。
（二）商业银行数智化转型的风险和挑战。商业银行作为企业不仅要注意投入产出效应，遵循相应的市场规则，防止金融科技过度投资对企业利益相关者价值的过度损耗，更要严防金融科技可能带来的各种风险。
一是投入产出失衡与资源浪费。金融科技的研发投入耗费资金较大，技术产出周期也较长。金融科技投资产出的头部效应明显，前五大银行占据70%的金融科技专利，中小银行专利占比不足3%。因此，在没有对经济金融科技发展的新趋势和客户的真实需求以及市场之间的竞争能力深入研究分析的条件下，制定不切实际的数智化转型发展规划，忽视本行金融业务场景对高度适配性的需求，盲目追求同科技投入占比，盲目追求“全栈技术”而忽视本地化需求，必然导致投入产出比不足。这种科技“军备竞赛”不仅导致银行自主创新有限，还会形成银行的“技术空心化”，容易丧失商业机密，增加系统性和操作性风险。
二是行业分化加剧与马太效应。随着银行经营管理加速智能化升级，银行战略转型的马太效应加剧，可能加大银行业市场集中度，加剧不平等态势。中小银行除了要加快经营管理体制机制转型、业务模式创新、思维创新以外，更重要的是要加快认知创新。头部商业银行资金资本实力丰沛雄厚，凭借大规模科技投资，能够持续扩大市场领头羊。但是，中小银行受制于客户资源、资本资源、营业范围和经营规模、股东实力、人才素质等限制，盲目进行大规模的金融科技投资可能陷入“转型投资陷阱”。中小银行必须扬长避短，从科学的战略规划入手，合理制定和落地适合自身发展特点的数智化经营体系。
三是技术风险与安全隐患。从技术风险角度看，金融科技应用的核心能力和价值实现需要一个过程，但部分中小银行在缺乏系统规划的情况下，盲目追求金融科技新潮，导致对技术及业务的价值误判。一些银行未能找到比较合适的针对海量数据资源的数据属性深度分析方法，无法高效利用数据价值。从数智化转型的安全角度看：第一，技术本身不够成熟而形成的风险。比如，尽管人脸识别准确率已达到97%以上，但一旦技术漏洞被不法之徒利用，就可能会对银行和客户，甚至社会造成重大风险。第二，技术应用中形成的操作风险。在自动化控制状态下会形成一些不可忽视的操作风险。例如，数据投毒攻击和对抗性样本欺骗可能威胁金融系统稳定性。再例如，由于不及时进行客户信用评分模型升级，导致客户信用卡额度被过度调整。第三，信息安全是重中之重。银行数据边界日益模糊，访问主客体关系日益复杂，传统安全防御手段难以完全满足数智化环境下运营安全保障。特别是如果缺乏强大的个人隐私和权利的保护手段，甚至有可能从技术问题转变为社会问题。第四，金融科技应用中面临的合规问题突出。如果通过金融科技改变客户关系、流程节点、管理关系，很可能产生合规问题。
四是组织文化与机制适配滞后。传统商业银行的总分支科层制组织正在向“液态组织”演化，表现为：中台能力建设，即构建数据中台、技术中台与业务中台，使决策效率提升；人机协同机制建设，人力释放转向高价值创造；密织生态化组织网络，即有突出贡献的公司通过工业网络站点平台连接上下游企业，形成“1+N”产业协同网络。但数智化转型的愿景与实践之间还是存在比较大落差，一些银行的数智化转型仍面临系统封闭孤立、数据治理落后、专业人才缺乏、组织架构桎梏以及数智化转型思维树立不足、容错文化不健全和场景开发不深入等问题。比如，一些银行的金融科技战略与业务结构调整相割裂，仅仅在信息技术条线“火烧火燎”地发力，业务数字化转型创新缓慢，缺乏企业级数智化战略引领。一些银行科学技术人才数量和质量难以满足转型要求。银行的传统金字塔结构制约金融科学技术创新发展。银行市场逻辑差异和文化差异、责任文化与科学技术创新的试错容忍度矛盾以及业绩考核和激励机制方面，存在对转型的桎梏。
未来五年，在金融科技投资难以持续大规模投入的情况下，商业银行应在重视存量技术的升级换代、改革经营管理体制机制、大幅度的提高干部员工的数智能力等方面下功夫。
（一）顶层设计上突出差异化定位与生态共建。第一，科学设计银行数智化转型框架。首先，银行治理结构深度优化。银行必须加强党委对数智化转型工程的领导，深化党建与公司治理深层次地融合，完善党委前置研究包括数智化发展的策略在内的重大事项制度。完善股权多元化治理，引入更多耐心资本作为长期战略投资者，平衡国资主导与市场化运作，保持银行经营利润和市值增长有强大的资本支持。其次，提升董事会成员和高级管理人员对新时代、新经济、新科技、新市场、新客户的真实需求的深度洞察能力，强化银行战略决策的科学性与前瞻性。再次，银行领导者必须把握好三个关键问题：即如何有效配置和管理好各种混合型IT资产、如何构建和优化全新的金融科技体系、如何有效调整和升级传统的管理方式。
第二，商业银行要升级战略定位。综合看，重点突出三个方面：其一，服务实体经济。高度聚焦和支持制造强国、乡村振兴、“双碳”目标、科学技术创新等国家战略的实施，做好金融“五篇大文章”。其二，促进区域协同发展。银行要依托京津冀、长三角、粤港澳大湾区等资源、财富和人才高度聚集的城市群差异化优势，打造既具有自身特色，又具有广泛开放性的区域性综合金融服务平台。如某农商行通过“农业供应链数字平台”服务超5000家农户，不良率控制在0.9%。其三，稳中优化国际化经营布局。国内银行要格外的重视对国际地理政治学变局和经济金融变局的前瞻性分析研究，把握“一带一路”、区域全面经济伙伴关系协定（RCEP）不断升华深化的机遇，在东南亚、中东等新兴市场设立跨境金融枢纽，构建“境内+境外”协同网络。例如，国有大行聚焦“跨境金融+产业协同”，加强在非美强力控制范围特别是在RCEP区域布局跨境金融中心等。
第三，商业银行要建立动态化战略调整机制。其一，建立基于大数据的战略监测预警系统，实时跟踪全球利率、汇率、大宗商品波动及地理政治学风险。其二，每年滚动修订五年战略规划，确保与国家“十五五”“十六五”及2035远大目标动态衔接。其三，优化银行数智化企业设计。优秀的银行数字化企业设计应当可以通过有效的行动，为客户和员工创造独特的价值，通过强健的利润模式，保持和开拓新的战略利润区。其四，保持决策的内部连贯性。要打造极强的差别化和战略控制能力，建立一个支持银行企业设计和有效利用各类人才的组织系统，构建强大的数字生态系统。要正确地处理数字化体系运营全天候、无缝隙与业务运营的非高频化的关系，进行差异化的数字化产品设计。其五，加快银行业务流程的优化。要把业务流程再造、精益方法、六西格玛管理、持续改进以及别的业务改进的方法、工具和技术有机结合起来，推行新业务模式、新管理理念、新组织架构和新兴技术，打造数字化组织文化。
（二）加快从“技术驱动”转向“价值驱动”。技术应用上要注重轻量化与前沿突破。比如，在AI大模型方面，某行的“一招”AI覆盖120+场景，客户服务满意度提升至95%。在隐私计算方面，某网络银行联邦学习技术使数据合作效率提升50%，客户画像维度扩展至2000+标签。综合看，要突出三个方面：
第一，强化差异化市场定位。银行要依据自己能力和素质，结合国家战略（如金融“五篇大文章”）设计差异化金融理财产品与服务，聚焦能够为银行带来持续价值的核心场景。特别是中小银行要聚焦本地特色产业（比如农业供应链、县域小微企业），与头部大中型商业银行错位竞争。
第二，商业银行要优化科技投入结构。加快轻量化转型，减少重复性银行新基建投入，加大向AI大模型、隐私计算等前沿技术投资，提升技术应用效能，优先投入智能移动端金融理财产品和服务、智能风控等“小而美”场景，减少全栈技术的自研成本。
第三，深化数据治理与生态协同。其一，要积极地推进数据资产化，强化内外部数据融合。其二，要开放生态共建。与金融科技公司、地方政府共建数据平台，弥补数据短板。其三，打造具有独特价值和优势的数智能力。强化技术架构迭代，建设“云原生+分布式”双引擎，提升核心系统电子数据解决能力；构建企业级数据湖，扩展客户画像维度；打造“金融+政务+产业”超级入口，扩大数字员工覆盖率。
（三）革新组织机制与人才战略。组织变革上突出敏捷架构与人才战略，比如，在敏捷团队实践方面，某股份制银行“AI战队”人均产出提升3倍，产品上线%。在复合型人才储备方面，量子计算、区块链专家缺口达5.2万人。某股份行通过“科技+业务”轮岗计划，培养3000名复合型骨干。综合起来看，要强化两个方面：
第一，加快敏捷组织建设。打破部门壁垒，建立扁平化矩阵结构，推广“揭榜挂帅”机制和跨部门柔性团队。以客户为中心重组前台、中台、后台。在经济发展重点区域试点“区域总部+业务单元”模式，针对“三新”行业设立行业事业部；加速金融科学技术研发与成果转化，数字银行独立法人化。
第二，加强复合型人才储备。提升科学技术人员占比，重点引进量子计算、隐私计算等尖端领域专家；培养精通RCEP规则、金融的复合型人才；打造“科技洞见+政治智慧+商业敏锐”的新型领导班子。构建“数智铁军”，培育精通区块链、人工智能的复合型人才；激发核心团队创新活力；组建跨境并购、国际结算专家团队；强化对银行现有干部员工的数智技能培训；革新人才激励机制，对数字化创新项目团队给予超额收益奖励；允许工程师按技术能力晋升（如“架构师→首席科学家”）。
（四）有效平衡创新与风险防控。风险平衡上要突出创新与安全的动态博弈。比如，在智能风控体系升级方面，某股份制银行物联网风控系统实现毫秒级交易拦截，2024年欺诈损失下降42%。通过环境、社会和公司治理（ESG）融合，某国有银行将碳成本纳入信贷定价，绿色贷款不良率仅0.6%，低于行业均值1.2%。在伦理与合规框架方面，2024年银行业数据泄露事件同比减少35%，但AI算法偏见投诉增长18%（国家互联网信息办数据）。综合看，应强化三个方面：
第一，升级智能风控体系。通过物联网传感器与AI视觉识别，实现毫秒级风险拦截；运用机器学习模型供应链中断风险；智能合约自动执行对冲策略，将汇率波动损失控制在净收入5%以内。利用AI和大数据实时监测风险；开发ESG评级模型，将碳成本纳入信贷定价体系；建立国别风险雷达系统，运用外汇衍生品组合将汇率波动损失控制在净收入的5%以内。构建流动性覆盖率（LCR）压力测试模型，极端情景下优质流动性资产覆盖率需保持120%以上。
第二，建立数智化运营的伦理与安全框架。强化数据合规与伦理治理，确保数据的收集、处理和使用时遵守相关法律和法规；强化风险管理与内部控制，对AI和算法模型进行透明度和公正性审查，确保金融科技应用符合监督管理要求；提升数据处理和系统运行的安全性，保护用户数据不被滥用；提高公众对数据使用的信任度，提升银行的专业信誉和消费的人信任；及时作出调整技术应用使其符合最新的监督管理要求，确保其适应技术发展和市场需求的变化和运营的伦理性、安全性和合规性，提升服务质量和效率。
第三，重塑适应数智经济的业务创新图谱。构建“链长制”服务模式，围绕新能源、半导体等战略产业打造“商行+投行+智库”三位一体服务矩阵；加快跨境金融突围，搭建本外币一体化资金池，试点数字人民币跨境清算“监管沙盒”；开展财富管理革命，构建“智能投顾+家族办公室+养老金融”立体化服务体系，运用区块链实现打理财产的产品穿透式管理。
总之，银行数智化转型需避免陷入“为技术而技术”进行无节制投资的误区，从始至终坚持以服务实体经济和客户价值为核心，要在技术投入、价值创造、风险控制三极之间找到动态平衡。技术极聚焦AI、区块链等前沿技术，但避免“军备竞赛”；价值极要以客户的真实需求为中心，打造“金融+生态”超级入口；风险极重点是构建智能风控与伦理治理双防线。通过战略聚焦、机制革新和风险平衡，实现从“规模扩张”到“质量跃迁”的转型。
①龚伟华;深化数字化转型，助力北京银行实现高水平质量的发展；《中国金融计算机》；2022-02-07.
②曾倩昕；建行G分行实施“互联网+”战略转型中存在的问题及对策研究；《广东工业大学硕士论文》；2022-05-01.
③宋效军 李一阳 陈庆祥;我国银行业金融科技战略的误区与风险；《当代金融家》； 2019-10-08.
