龚伟华华夏银行首席信息官人选
当前，金融行业正全面迈入以大模型驱动的第二幕。技术的爆发式增长与金融业务对稳健性、可信性与可控性的根本要求之间，形成了深刻的核心矛盾。在此背景下，全行业亟须探索一条既能积极拥抱创新、又能筑牢风控根基的可持续发展路径。本文基于华夏银行在“人工智能+”战略中的系统性实践，探讨大模型如何从技术尝鲜迈向价值创造，推动银行业实现高质量发展。
跨越金融大模型落地的“三道鸿沟”
可靠性鸿沟：从“统计巧合”走向“金融确信”
在金融领域的关键决策环节，如风险定价与信贷审批中，大模型的应用正逐步从“统计巧合”迈向“金融确信”，但依然面临可靠性层面的挑战。由于金融决策高度依赖精准的数值推理、严密的逻辑推演以及对不确定性的量化管理，而大模型目前仍存在“黑箱”操作与结果不可解释等问题，其结果尚难以直接转化为真正可信的金融判断依据。
为应对这一挑战，应积极构建“有约束的创造力”体系，不再单纯追求模型规模，而是聚焦于专业化与精准化能力的建设。在复杂业务场景中，通过采用“大、小模型”的协同机制，并在关键节点引入人工复核与动态校准机制，能够有效提升模型输出的业务可解释性与决策可靠性。
成本与效益鸿沟：突破“MaaS 繁荣下的价值陷阱”
在上一轮数字化浪潮中，金融机构已基本完成以“流程驱动”为核心的降本增效。然而，面对经济下行与社会稳定的双重压力，大模型的价值不应停留在“节省人力成本”或“优化执行效率”，而是进一步转向赋能企业的“大脑”——即从效率工具跃升为决策伙伴，实现增强复杂决策、开拓战略机会、培育新经济增长极的质变升级。为实现这一跨越，将面对以下几个关键维度的深刻转型实践。
从信息工具到思考伙伴的转变。标志着大模型角色从被动响应转向主动参与战略决策，有效突破传统认知边界，在复杂市场环境中获得更深入的商业洞察和决策支持。
从标准服务迈向深度理解的新范式。通过构建多维度的客户认知体系，从通用服务模式向真正个性化服务的跃升，在规模化运营基础上达成精准需求匹配。
从事后防控到事前预见的风险管控体系转型。大模型的预测能力构建前瞻性风控框架，实现从被动应对到主动防御的转变，提升机构的抗风险能力。
从个体营销转向批量客制化的营销模式。解决规模化与个性化之间的传统矛盾，能够以运营效率实现大规模个性化服务，重塑客户触达方式。
最终，这些转变共同推动业务形态从“改善产品服务”升维至“创新业务范式”。大模型不再仅是优化现有业务的工具，更成为催生全新商业模式与价值增长点的核心引擎。这五个维度的差异化演进，共同构成了金融机构从提升执行效率到增强决策智能的完整路径，标志着行业正式进入以智能决策为关键竞争力的新发展阶段。
生态协同鸿沟：从“数字孤岛”走向“智能共生”
在当今金融领域，我们正面临一个日益突出的矛盾：一家表面财务健康的集团企业可能在数十家银行同时开展业务，其真实总负债水平远超任何单一金融机构的视野范围。以“集团化爆雷”为警示案例，当每家银行的风控模型只能捕捉企业全貌的一角时，系统性风险便如影随形。这揭示了传统金融模式下“数字孤岛”的困境：单个机构即使拥有再先进的风险评估体系，看到的也仅仅是冰山一角。
这种困境凸显了从数据池到价值网转变的迫切性。其核心不在于简单的数据共享，而在于实现真正的智能共生。联盟的本质应当是创造增量价值，而非瓜分现有存量。我们过往建立的生态联盟往往形式大于实质，而构建生态的真正意义，不是为了解决“一个问题，多家服务”的内卷化竞争，而是要突破“一个问题，一家无解”的现实困境。
在这一背景下，构建金融生态联盟，共建行业公共基础，聚焦三个关键维度：打造合规智能联盟、安全与风险联防联盟、复杂金融概念共识库显得尤为重要。合规智能联盟能够建立统一的监管标准和技术接口；安全与风险联防联盟可在不共享原始数据的前提下，通过大模型与联邦学习等前沿技术，生成企业全网杠杆预警；复杂金融概念共识库则能为行业提供统一的知识底座和认知框架。
这种新型生态联盟的构建，标志着我们从数字孤岛走向智能共生的范式转变。它不再追求表面上的合作，而是通过技术赋能和机制创新，实现真正意义上的协同效应。在这个过程中，每个参与者既贡献专业能力，又从整体网络中获取超越自身局限的洞察力，最终形成可持续的共生价值网络。
变革：华夏银行落实“人工智能+”行动的战略
当前，人工智能技术正在深刻重塑金融业的发展格局。华夏银行积极把握这一历史性机遇，启动“人工智能+”专项行动，坚持以价值创造为根本导向，系统构建覆盖理念、治理、技术、场景与运营五大维度的战略支柱，推动全行从技术赋能向智能驱动的深度转型，为高质量发展注入新动能。
统一价值标尺
从技术创新到业务精度的范式革命。华夏银行正在推动一场价值定义的根本性变革。我们坚定地认为，人工智能的价值评估必须从技术指标转向业务成效，为此，我们着力推动价值定义的根本转型。我们为每一个专业模型设定严格量化的业务指标，要求模型不应是“什么都会”的通才，而应成为在特定业务岗位上具备“老师傅”水准的专家。其成功不依赖于知识广度，而取决于输出的稳定性、结果的精确性与流程的可靠性。通过建立以业务产出为核心的评价标准，我们将模型效果直接与业务指标深度挂钩，确保人工智能真正转化为业务价值。
夯实治理基石
华夏银行建立了一套覆盖 AI 全生命周期的治理体系，将 AI 的创新发展约束在安全、合规、伦理和风险可控的轨道上。
制度与标准体系建设。制定核心治理政策，建立全生命周期管理规范，覆盖从数据采集、模型设计、开发、测试、部署、监控到退役的每一个环节，确保每个流程都有明确的标准和规范。
风险管控与合规审查。建立 AI 风险分类分级体系：根据AI 应用的影响范围（员工、客户、公众）、风险程度（如财务损失、声誉影响）等，将 AI 应用划分为不同风险等级，实施差异化管理。
建立三层清单治理体系。通过这一体系实现从立项到退出的全程精准管控，推动 AI 创新在安全可控前提下高效发展。准入层以“负面清单”划定安全红线，禁止涉及国家安全、隐私伦理及黑箱模型的应用，实行立项审查与年度更新；运行层借助“风险清单”动态监控模型性能、数据偏见等风险，通过监控大屏实时预警并制定应急预案；责任层通过“问责清单”建立全链条责任体系，将治理成效纳入绩效考核并与资源分配挂钩，确保权责对等。
打造自适应技术能力
智能决策：建立多模态推理中枢。构建多模态推理中枢，实现从“规则驱动”到“认知智能”的跨越。以大模型为认知核心、小模型为专业引擎，依托企业知识库与动态知识图谱，构建“监管+认知”双轮驱动的智能决策体系。应用智能体技术将系统从被动的问答工具，升级为能够自主规划、调度与执行的行动中枢，让系统具备持续优化的自适应进化能力，为业务创新提供智能、可靠的前瞻指引。
知识管理：构建自进化认知系统。借助大模型的推理能力，实现知识的自动关联与语义对齐，将碎片化的监管要求整合为具备逻辑关联的知识网络，显著提升知识图谱的构建质量与效率。该系统突破当前行业依赖人工更新知识库的局限，实现知识体系的自主迭代与持续优化。
构建自主可控、弹性高效的一体化智算体系。通过引入超节点架构、异构资源调度、PD 分离等先进技术，构建以国产化算力为基石，可弹性扩展的智算基础设施。以自主可控的国产算力集群为核心，保障关键业务与敏感数据的安全与主权；同时，依托智能调度系统，实现对千卡级异构算力的统一纳管与动态供给，支撑高并发场景下的敏捷响应与成本精细管控，最终为大模型训练与推理提供强大、高效且总体拥有成本（TCO）最优的算力保障。
深耕场景价值
在人工智能与金融业务深度融合的过程中，我们认识到：通才模型可依赖通用数据实现广泛覆盖，而真正创造业务价值的专家模型，必须由高质量金融数据与深度领域知识共同滋养。专业化程度的高低，直接决定了AI 赋能业务的实效，而这一差距主要取决于以下三个关键环节的成熟度。
领域知识内化。金融领域的专业壁垒不仅存在于数据中，更凝结于复杂的业务逻辑、行业术语、分析框架与专家经验之中。我们将这些原本只存在于资深从业者头脑或内部规程中的隐性知识，转化为机器可理解、可推理的显性知识，成为模型进行专业判断的骨架与灵魂。
高质量数据源工程。将高质量、精细标注的金融数据视为金融业的核心战略资产，这不仅仅是交易数据，更包括经过脱敏的客户经理笔记、贷后报告、合规审查案例、顶尖投资顾问的分析逻辑等。多模态大模型作为核心技术，能打通这些数据模态，从中提炼出深层的领域知识与逻辑。没有这些“深度领域数据”，模型的专业化就是无源之水。
流程嵌入。模型不是孤立地存在，它像螺丝钉一样，精准拧紧现有的业务流水线。无论是作为客户经理的实时智囊，还是作为风控官的第一道滤网，华夏银行都致力于做好与现有系统（核心系统、信贷系统、CRM）的无缝嵌入，让数字员工与人类员工协同共舞，这是价值兑现的关键。
金融机构面对的场景需求是无限的，但当前的资源和专业的复合型人才是有限的。如何科学、有效、敏捷地匹配资源提出了核心考验，因此华夏银行将场景分成了“速赢区、攻坚区、深水区”进行分类赋能。速赢区主要以基础大模型为主，华夏银行搭建了大模型推理环境，利用大模型能力和智能体平台，重点提升员工生产力，覆盖了代码自动转码、会议纪要生成、日常办公助手等场景。这类场景技术成熟度高、落地周期短，能快速释放人力效率。攻坚区侧重优化客户交互和服务质量，需要运用高阶 RAG技术、领域大模型及智能体的规划调用，完成智能客服精准咨询、个性化营销话术生成、财富管理产品匹配等工作，通过提升客户体验来增强业务竞争力。深水区则面向复杂业务决策与风险合规场景，技术难度高、业务复杂度大，决策还需要极度审慎。单靠单一模型根本满足不了需求，必须采用“大模型+小模型”的模式，搭配多智能体协同，结合内外部资源和监管要求走生态共荣之路。
培育 AI+的运营土壤
人工智能技术的落地成效，不仅取决于算法模型的先进性，更依赖于与之相匹配的运营土壤。我们深刻认识到，最深的价值差距往往不在技术本身，而在组织内部。为此，我们推动模式、文化、人才、数据、流程五大要素的同步进化，系统构建支持 AI 持续创新的运营生态，确保技术优势能够转化为实实在在的业务价值。
模式上，从交付项目到经营产品。将思维从“完成一次性任务”转变为“经营一个持续创造价值的生命体”。这意味着不能满足于一次性交付一个智能客服项目，而是要像培育一个生命体一样，为智能信审员、智能合规官等 AI应用设立长期的迭代机制、优化路径和全生命周期管理体系。建立产品化的运营思路，设定明确的版本规划路线图，组建专属的运营团队，确保每个 AI 应用都能在持续优化中不断提升业务价值。
文化上，从职能赋能到场景共生。着力打破传统部门壁垒，推动业务与技术的深度融合。首先，业务部门不能只是技术的需求方，技术部门也不能是闭门造车的供给方。建立“融合团队”工作机制，让业务专家与 AI 工程师共同参与需求定义、产品设计、模型训练和效果评估的全过程。业务专家的领域知识是模型实现专业化的灵魂，而技术专家的算法能力则是将业务需求转化为智能解决方案的关键。其次，在考核与评价方面，将单一的技术指标扩展至经营指标、运营指标、用户体验指标等多重维度，建立更加全面的价值评估体系。
人才上，从专业尖兵到双栖精英。AI 时代需要的是既能深刻理解业务的模糊痛点和底层逻辑，又能准确把握技术的边界与可能性的复合型人才。这类“双栖精英”能够将复杂的业务问题精准地转化为可执行的 AI 任务，在技术与业务之间架起沟通的桥梁。华夏银行正在系统构建“双栖人才赋能计划”，通过轮岗实训、项目实战、专题培训等方式，有目标地培养既懂客户体验又懂模型局限，既熟悉业务流程又掌握技术原理的复合型人才队伍。
数据上，从分散资源到核心资产。致力构建覆盖多模态数据（如文本、图像、音频等）的采集、清洗、标注与治理的一体化平台。重点强化非结构化数据的处理能力，确保为模型迭代提供充足、稳定且高质量的燃料。通过先进的数据治理技术，华夏银行实现多模态信息的有效对齐与融合，让 AI 能够更全面、更准确地理解复杂现实。同时，华夏银行着力建立“数据—模型—业务”的飞轮效应：通过高质量数据（包括多模态数据）驱动模型优化，模型提升业务效率与体验，对业务应用的反哺又进一步积累和丰富数据资产，形成持续增值的良性闭环。
流程上，从部门墙到端到端智能流。系统打破传统职能壁垒，构建以 AI 为核心的端到端智能业务流程。从业务需求提出、数据准备、模型训练、部署上线到效果反馈，实现全流程的自动化、可追溯、可优化。推动 AI 任务编排与业务流程引擎的深度融合，让智能决策像流水一样自然贯穿前中后台，实现数据驱动流程、流程赋能业务的良性闭环。通过流程再造，确保 AI 技术无缝嵌入业务价值链的每个关键环节，最大化发挥其赋能作用。