正松老師

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮席卷全球的今天，金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已從“戰(zhàn)略選項(xiàng)”升級(jí)為“生存剛需”。

在近日舉行的多場(chǎng)金融科技商業(yè)演講中，正松老師一針見血地指出，這場(chǎng)變革的本質(zhì)是重構(gòu)效率、成本與價(jià)值的三角關(guān)系。金融機(jī)構(gòu)若無(wú)法通過數(shù)字化實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)韌性、場(chǎng)景創(chuàng)新與數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，將被時(shí)代加速淘汰。

這一論斷揭示了行業(yè)當(dāng)前的核心矛盾——既要保障金融系統(tǒng)的“零風(fēng)險(xiǎn)運(yùn)行”，又需應(yīng)對(duì)客戶需求碎片化、流量成本高企等挑戰(zhàn)。

技術(shù)重構(gòu)：從“工具賦能”到“系統(tǒng)革命”

金融數(shù)字化的核心驅(qū)動(dòng)力在于技術(shù)突破。人工智能、區(qū)塊鏈、隱私計(jì)算與存算分離架構(gòu)的成熟，正在重構(gòu)金融業(yè)的技術(shù)底座。

以AI大模型為例，其應(yīng)用已從輔助工具轉(zhuǎn)向全流程整合。摩根大通近期宣布將AI植入客戶體驗(yàn)、員工協(xié)作及后臺(tái)運(yùn)營(yíng)所有環(huán)節(jié)，目標(biāo)是打造智能化服務(wù)閉環(huán)。高盛則聚焦通過AI提升決策速度與盈利水平，并將其作為衡量業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的核心指標(biāo)之一。

在證券行業(yè)，大模型布局已漸入佳境。國(guó)元證券近兩年重點(diǎn)打造以AI為核心的技術(shù)賦能體系，構(gòu)建了六層架構(gòu)。從最下面的算力層到數(shù)據(jù)層、模型層，以三層基礎(chǔ)設(shè)施打造未來(lái)人工智能能力的基座。

華福證券更是將AI作為直接績(jī)效考核下達(dá)到各個(gè)部門，包括地方分公司，并設(shè)有一套名為“含智量”的指標(biāo)，每年考察用到AI的項(xiàng)目數(shù)量、使用深度情況。

與此同時(shí)，存算分離架構(gòu)的普及解決了金融業(yè)長(zhǎng)期面臨的資源閑置難題。例如，某國(guó)有大行通過構(gòu)建智慧運(yùn)維體系，將數(shù)據(jù)庫(kù)容量動(dòng)態(tài)管理效率提升40%，運(yùn)維成本降低25%。

在基礎(chǔ)設(shè)施層面，華為提出“DC as a Computer”理念，通過統(tǒng)一總線整合存、算、網(wǎng)資源，將數(shù)據(jù)訪問時(shí)延從100微秒降至10微秒，為高頻交易與實(shí)時(shí)風(fēng)控夯實(shí)地基。

生態(tài)重構(gòu)：從“垂直競(jìng)爭(zhēng)”到“開放共生”

正松老師

當(dāng)前，金融數(shù)字化的根本演進(jìn)方向在于生態(tài)格局的重塑。傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)正加速?gòu)摹耙援a(chǎn)品為中心”向“以用戶為中心”轉(zhuǎn)變，借助開放API與場(chǎng)景生態(tài)建設(shè)，推動(dòng)服務(wù)模式從渠道線上化邁向全流程數(shù)字化。

正松老師指出，對(duì)中小機(jī)構(gòu)而言，資源有限、試錯(cuò)能力弱、獲客難度大是普遍挑戰(zhàn)。借助輕量級(jí)、SaaS化的AI工具，成為以較低投入實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)能級(jí)躍升的現(xiàn)實(shí)路徑。

跨境支付領(lǐng)域的變化尤為顯著。中國(guó)銀聯(lián)聯(lián)合印尼、巴西等19個(gè)國(guó)家實(shí)現(xiàn)二維碼系統(tǒng)互聯(lián)，服務(wù)覆蓋超2億用戶。這種“技術(shù)+標(biāo)準(zhǔn)+生態(tài)”的協(xié)同輸出，不僅顯著降低跨境交易成本，也加速了全球支付體系的深度融合。

產(chǎn)業(yè)金融方面，服務(wù)正深入細(xì)分場(chǎng)景。華為構(gòu)建“三維可信”體系，為前海倉(cāng)單聯(lián)盟鏈提供底層支撐，實(shí)現(xiàn)大宗商品權(quán)屬的精準(zhǔn)追溯；京東科技的“京保貝”則依托物聯(lián)網(wǎng)，為東南亞電商提供動(dòng)態(tài)監(jiān)管與貨押融資服務(wù)，將傳統(tǒng)長(zhǎng)達(dá)一周的融資周期縮短至一天內(nèi)。

人機(jī)協(xié)同：從“效率工具”到“決策伙伴”

隨著技術(shù)快速演進(jìn)，并與業(yè)務(wù)需求加速融合，未來(lái)證券行業(yè)的服務(wù)模式與運(yùn)營(yíng)邏輯可能會(huì)發(fā)生更大變化。

正松老師敏銳地觀察到，AI已替代50%的報(bào)表生成、合規(guī)審查等重復(fù)性工作，釋放人力聚焦高價(jià)值任務(wù)——這正是他所概括的“技術(shù)提效，人力增值”良性循環(huán)。

在業(yè)務(wù)前端，智能營(yíng)銷工具正重新定義獲客效率。珍島集團(tuán)營(yíng)銷云通過AI一鍵生成文案、海報(bào)、短視頻，日均產(chǎn)能100+條，成本降至人工1/10，破解了“內(nèi)容生產(chǎn)慢”的痛點(diǎn)。

在決策支持層面，工商銀行應(yīng)用“智能湖倉(cāng)一體架構(gòu)”，實(shí)現(xiàn)4000+節(jié)點(diǎn)跨湖倉(cāng)分析，即席查詢時(shí)間從800秒壓縮至30秒，賦能13000名分析師協(xié)同決策。

對(duì)于未來(lái)，國(guó)元證券首席信息官?gòu)垏?guó)威看到了更大的可能性：未來(lái)價(jià)值最大化的體現(xiàn)在于“智能決策”的產(chǎn)生。

如果能把人、事物、事件都抽象成邏輯主體，同時(shí)把外部因素變化比如市場(chǎng)環(huán)境變化變成算法或函數(shù)導(dǎo)入其中，且大模型具備邏輯思考能力，能理解證券行業(yè)投資或者投研的專屬邏輯，那么大模型將可以成為決策工具，甚至生成具體的執(zhí)行動(dòng)作。

監(jiān)管重構(gòu)：平衡創(chuàng)新與安全的藝術(shù)

隨著大模型應(yīng)用不斷深入，完善相關(guān)監(jiān)管框架成為行業(yè)共識(shí)。

西南證券首席信息官華明建議建立證券行業(yè)“AI金融服務(wù)能力分級(jí)認(rèn)證制度”，明確哪些場(chǎng)景可以全自動(dòng)化，哪些必須人機(jī)協(xié)同。同時(shí)還建議監(jiān)管明確AI服務(wù)的責(zé)任界定和披露要求，在保護(hù)投資者權(quán)益的同時(shí)也能保護(hù)券商權(quán)益。

張國(guó)威則建議對(duì)券商基于大模型的客戶服務(wù)進(jìn)行分級(jí)分類管理。對(duì)于資訊查詢、行情查詢等通用場(chǎng)景，允許券商快速提供服務(wù)；而對(duì)于可解釋性要求高、準(zhǔn)確度要求高的投資建議、資產(chǎn)配置組合等服務(wù)，希望監(jiān)管在模型評(píng)審、模型備案層面提供指導(dǎo)意見。

監(jiān)管科技也在同步升級(jí)。2025年，AI反欺詐系統(tǒng)在銀行業(yè)全面落地，實(shí)時(shí)攔截欺詐交易金額同比增長(zhǎng)142%。平安銀行“星云物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)”通過智能終端監(jiān)控企業(yè)資產(chǎn)，將供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)降低60%。

未來(lái)展望：數(shù)字金融的三大確定性方向

首先，產(chǎn)業(yè)金融將加速邁向深度場(chǎng)景化。金融機(jī)構(gòu)不再僅僅是資金的提供方，而是通過深度融入產(chǎn)業(yè)生態(tài)，成為供應(yīng)鏈的協(xié)作者和價(jià)值創(chuàng)造者。

其次，人機(jī)協(xié)同成為常態(tài)。正松老師提出的“技術(shù)提效、人力增值”循環(huán)模型將進(jìn)一步深化。AI不僅替代重復(fù)性工作，更將增強(qiáng)人類的決策質(zhì)量與創(chuàng)造力。

最后，生態(tài)開放化成為主流。華為與金證科技聯(lián)合發(fā)布證券核心交易方案，深圳金融科技研究所積極推動(dòng)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)共建，表明單一技術(shù)突破正逐漸讓位于協(xié)同共生的生態(tài)系統(tǒng)。

結(jié)語(yǔ)

展望未來(lái)，隨著大模型能力持續(xù)進(jìn)化，金融業(yè)的AI布局將進(jìn)入“深度滲透—場(chǎng)景創(chuàng)新—價(jià)值再造”的新階段，而人機(jī)協(xié)作模式將成為未來(lái)十年的核心競(jìng)爭(zhēng)力所在。

正松老師總結(jié)道：“2025年是金融業(yè)數(shù)字化的分水嶺。那些用AI重構(gòu)獲客成本、用數(shù)據(jù)中臺(tái)沉淀資產(chǎn)、用智能測(cè)評(píng)優(yōu)化人才的企業(yè)，正在構(gòu)建不可復(fù)制的競(jìng)爭(zhēng)壁壘?！?/p>

金融機(jī)構(gòu)需牢記：行穩(wěn)是致遠(yuǎn)的基石，技術(shù)是業(yè)務(wù)的注腳。唯有將數(shù)字化深度融入戰(zhàn)略基因，方能在激蕩變局中書寫“金融為民”的時(shí)代篇章。

正松老師