2025年12月27—28日，中国财富管理50人论坛2025年会暨国研平台第三届“AI+金融”峰会在京召开。交通银行党委委员、副行长钱斌出席并发表主题演讲。
钱斌表示，AI能力的跃升正在引发指数级、系统性的变革，智算集群规模不断扩张，模型更新迭代周期不断缩短，开源与闭源的生态竞争进一步加剧，全球AI产业结构加速升级。今年以来，AI技术在金融业渗透的速度和深度前所未有，不仅全方位的提升服务效能和水平，也将从根本上重塑金融运行的逻辑与发展范式。交通银行立足金融服务实体经济的主责主业，全面实施“人工智能+”行动。一是建强智能基座、激活动力引擎；二是锚定价值创造，拓展应用场景；三是转变思维理念，创新经营模式。
当前，人工智能正迈入全球格局重塑的重要阶段，已成为创新发展的关键变量。
党的二十届四中全会明确提出要“加快人工智能等数智技术创新”“抢占人工智能产业应用制高点”，体现了国家将人工智能作为新质生产力核心引擎，重塑竞争优势的战略导向。我想围绕交通银行在“AI+金融”领域的实践，分享几点思考。
一、AI加速落地渗透，为金融创新注入新动能
AI能力跃升正在引发指数级、系统性变革，头部厂商智算集群规模不断扩张，模型更新迭代周期缩短，开源与闭源生态竞争加剧，全球AI产业呈现基础层向头部收敛、上层应用百花齐放的态势。金融业凭借数据密集、技术基础扎实、应用场景广泛的优势，对人工智能技术的探索由来已久。特别是今年以来，AI技术在金融业渗透的速度和深度前所未有，既全方位提升服务效能和水平，也从根本上重塑金融运行逻辑与发展范式。
“AI+金融”融合发展的趋势不可逆转。交通银行早在2011年就提出打造“人工智能新名片”，现已制定“人工智能+”行动方案，建立“1+1+N”框架体系，构建了千卡异构算力集群与千亿级大模型算法矩阵，实现AI基础能力从0到1的关键性突破。交通银行围绕“降成本、控风险、创价值、优体验”目标，在服务金融“五篇大文章”等国家重点领域和交通银行特色业务上，打造基层与客户有感的AI产品服务。比如智能化改造柜面授权流程，使人工授权业务量同比压降65%以上；推动风控智能转型，全年通过模型拦截电诈可疑交易33万笔，金额超1200亿元，既为基层减负增效，也守护了群众财产安全。
在推动数字化转型与“人工智能+”行动过程中，我们愈发深刻地认识到，要想适应智能经济发展趋势，必须运用科技力量打破思维上限，突破想象边界，围绕业务底层逻辑推动新技术的创造性应用，推动产品和服务模式创新，推动制度流程的变革与重塑。
二、积极布局AI+金融，赋能高质量发展
AI技术变革正在开启数字金融服务的新纪元。交通银行立足金融服务实体经济主责主业，全面实施“人工智能+”行动，着重从“技术筑基、应用领航、模式创新”三方面发力，为高质量发展注入智慧动能。
（一）建强智能基座，夯实发展支撑
AI技术创新是算力、数据、模型融合的产物，要将加强基础设施建设作为推动AI应用的先手棋和关键支撑，统筹推进，加大资源投入，夯实云、数、智、链协同发展的基础底座。
在算力方面，加快完善高性能人工智能算力基础设施，推进云、边、端协同算力体系，在安全可控前提下探索算力资源共享共建机制，提升算力供给能力与使用效率；
在数据方面，没有高质量的数据就没有高质量的人工智能。要紧扣要素市场化改革主线，加强与国家及地方数据平台、数据要素市场的衔接，推动跨主体、跨领域的数据有序流动，在更大范围内实现交叉验证，破解数据孤岛，充分发挥数据要素基础性、战略性作用；
在模型与应用方面，我们不追求技术的完美主义，崇尚技术实用主义，遵循“开源+闭源”、“大小模型+专家规则”相结合的路径，打造“模型即服务”“智能体即服务”等新模式，将强大模型能力封装为业务可以轻松使用的智能服务，让金融服务更加便捷、更加安全。
（二）锚定价值创造，拓展应用场景
AI规模化应用需精准聚焦业务痛点难点，避免在一些常识性问题上做辅助验证，要强化以高价值场景建设为牵引，聚焦金融“五篇大文章”与实体经济重点领域，打造示范标杆的AI应用。
比如，在科技金融领域，拓展数据连接、整合数据应用，构建精准信用评分模型与风险画像，深化主动授信模式，为科技企业提供股、债、贷、租、托综合化服务，推动知识产权转化为信用资产；在跨境金融领域，立足在岸、离岸两个市场两种资源合理配置，探索AI与区块链技术的协同应用，推动海关、保险、物流、仓储等数据上链存证和整合应用，实现“三流”合一，减少客户办事流程。同时，在监管框架内采取“先内后外、先局部后延伸”的渐进式路径，依托中试基地、监管沙盒等开展验证迭代，推动应用从试点向推广、从能用向好用、管用转变。
（三）转变思维理念，创新经营模式
面对AI带来的深刻变革，我们必须打破思维定式与行为惯性，以数字化思维重塑服务模式、管理方式与价值体系。
一是坚持以客户为中心，融合多维动态数据，智能洞察预判需求，从客户视角与情感共鸣出发，实现千人千面的服务；深化AI技术在智能投研、投顾等领域的创新发展，精准匹配客户风险与投资组合偏好，让金融服务更专业、更普惠；
二是坚持为基层减负增效，推动复杂业务标准化、标准业务线上化、风险业务集中化，以AI为核心重塑业务流程，压缩流程节点，推动流程的精简、协同、高效、响应敏捷。在业务量大、占用人力多、专业程度高的环节探索自动化运营新模式，释放中后台人力资源；
三是坚持提升经营管理能力，推动从经验驱动向数字驱动转变，在授信审批、集中采购、资产负债配置、现金管理等关键领域打造数字专家、数字委员、数字分身，引入AI智能分析与决策支持，发挥人机协同优势，动态平衡量价险。
三、统筹发展与安全，夯实组织机制与人才基础
人工智能是系统性工程，需以战略眼光强化AI治理，在体制机制层面主动变革，聚焦人才培养，实现长期可持续发展。
（一）守牢安全底线，防范AI等新技术应用风险
人工智能时代风险特征发生根本性变化，从手工时代逐笔差错、机器时代批量差错，转变为AI时代不可预知差错，比如数据不完整不准确、模型幻觉等，可能导致价值偏离。同质化量化模型在投顾、投研、交易中的广泛应用，易放大“羊群效应”，造成“雪崩效应”，加剧市场波动与流动性风险。
为此，需坚持负责任发展理念，将风险可控、合规经营作为前提，完善与AI相适应的安全防护体系，推动模型算法、数据资源、基础设施、应用系统等安全能力建设，防范技术内生风险、实际应用风险及各类衍生风险。需坚守“人是关键新型技术主人”的基本法则，在关键判断与风险处置环节，既发挥技术效率精度，也保留金融应有的温度与责任，由人最终把关，确保AI在金融领域安全稳健可持续发展。
（二）坚持技术变革与制度优化相结合，建立适配的体制机制
信息系统是制度流程、规章细则的数字化反映，底层逻辑为业务规则。缺乏配套流程机制改革，再多数据、再强AI也难以发挥作用。需系统推动规章制度动态迭代、考核机制靶向优化、运营模式柔性升级，建立健全与数智化发展深度匹配的政策框架，为AI技术嵌入金融场景扫清机制障碍。持续升级组织能力，探索人机协同工作方式，按照“一岗位一助手”“一人一分身”“一客一管家”理念，强化业技融合，推动从跨职能专班敏捷协同到人+智能体的组织进化，锻造“智能人工”与“超级数字员工”，驱动数字技术研发模式创新与效能提升，加速实现AI在各场景协同创新的突破。
（三）加快建设人工智能人才高地，塑造智力新优势
人工智能作为大国重器，既需资金投入，更需能推动AI落地的工程化人才。要坚持投资于物与投资于人相结合，将人的能力建设置于突出位置，着力培养兼具业务洞察、技术理解与数据思维的复合型人才，真正打通业务逻辑与技术逻辑的边界，着力培育一支知识型、技能型、创新型的AI工程化人才队伍。
在数字化转型过程中，要着力强化全员AI能力建设，形成人人学AI、人人用AI的共识，让熟练应用AI逐步成为每一位金融员工的基础工作能力，全面提升全员数字化素养。
智能经济时代正加速到来，交通银行将与行业协同发力、携手共进，持续推动人工智能在金融领域的稳健、可持续发展。