标题：徽商银行金融科技部副总经理俞阳国：科技赋能新场景，商业银行新机遇 | 银行家论道
时间：2025年8月25日 (上午10:48)
分类：评金融, 首页
标签：无
作者：清华金融评论

近年来，面对复杂多变的宏观环境和内外部形势，中国的商业银行坚持走高质量发展之路，总体保持平稳运行，资本实力持续增强，盈利能力稳健增长，风险抵补整体充足，重点领域风险可控。中央金融工作会议提出，金融系统要着力做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章，首次将数字金融写入中央文件；与此同时，国产AI DeepSeek在全球科技圈受到广泛关注，包括银行在内的金融机构如何迎接技术变革，成为当下的热议话题。在此背景下，《清华金融评论》银行家论道推出“数字金融”主题访谈，探讨在技术变革背景下我国商业银行新增长路径，助力银行业金融机构高质量发展，在保持合理利润的同时，持续兼顾好服务实体经济的目标。本期邀请到徽商银行金融科技部副总经理俞阳国分享科技赋能商业银行发展的思考。 Q 技术影响下金融服务场景有哪些变化，商业银行如何抓住新机遇？ A 随着数字金融的不断发展，新兴技术的应用对人们生活时间、生活场景的分配与重构产生了较大的影响。随着客户的消费行为更加个性化、消费场景更加多元化，客户开始倾向于无感知的便捷化金融服务，传统的标准化产品、流程化服务、单向化供给无法抢占更多市场。在技术影响下，金融服务正在向以客户需求为导向的综合性金融解决方案转变，通过以客户为中心创新银行作业模式和流程，满足客户随时随地的场景需求。 在此背景下，以客户为中心、以业务价值为导向，商业银行为抓住新机遇，一方面，可围绕数字化场景、数字化产品、数字化渠道、数字化运营、数字化风控等五个方面的业务目标开展金融科技深度应用实践；另一方面，可通过AI（人工智能）技术进一步提升现有场景的服务能力，在数字金融发展浪潮中构建更具竞争力的场景金融服务体系。 一、开展金融科技应用实践 在数字化场景方面。通过手机银行、开放银行等渠道，利用银行在生物认证、身份识别、信息安全、交易安全、数据互通方面的技术应用优势，与外部机构合作，实现账户能力输出、支付能力输出、权益兑换、资金监管/托管、补贴发放、消费券结算等，营造场景生态，为目标客群提供泛在的、个性化的金融及金融周边服务。面向个人客户，银行可与互联网平台、商业机构合作，推出高频生活消费、客户权益、民生保障等场景服务。通过移动端渠道承载生活缴费、充值、一卡通、租金支付等多元场景，全面覆盖个人客户衣食住行各领域；面对企业客户，银行可深耕本地市场，与当地司法、行政及事业单位广泛合作，围绕案件执行、智慧政务、房产交易以及地方重点监管行业，开展资金托管与监管业务，持续稳固对公业务根基。 在数字化产品方面，可在消费信贷、企业融资、普惠金融等业务领域构建产品谱系。其一，客群精细化运营，按收入特征、资产需求、数字行为等维度定制差异化产品线，建立场景响应机制。其二，推动产业链深度融合，应用区块链构建可溯源的供应链融资体系，基于产业链交易大数据和风控策略驱动信贷决策。其三，在坚守合规前提下引入多源外部数据，整合内外部数据构建全方位风控模型，实现非金融数据赋能。 在数字化渠道方面。以全渠道覆盖为基础，通过整合渠道、业务、服务及数据信息，打破渠道割裂，实现客户信息与业务数据在各渠道间无缝流转，让客户无需在不同渠道重复操作，提升服务的连贯性与便捷性。同时，依托音视频、5G、人工智能等技术，构建覆盖全域客户、支持全量产品的远程银行服务体系，利用各渠道差异化优势，并通过跨渠道协同，让客户在不同场景下都能匹配到最适合的服务渠道，实现金融无处不在的客户体验目标。 在数字化运营方面，重点提升客户运营的数字化能力。首先，通过整合个人/对公客户管理平台，联动客户经理移动作业平台、营销管理平台等工具，形成覆盖全客群的运营支撑架构，以此提升对客营销与服务的效率和质量。其次，在客户运营过程中，通过运用机器学习等技术，系统挖掘内外部数据资源的价值，为精准营销提供支撑。同时，针对多样化的业务场景，量身定制差异化的数字化运营方案，通过对目标客户的多维度筛选、多级营销协同、营销网格管理，实现“千客千策”的智能策略输出，推动运营模式从传统服务向数据驱动的精准化运营转变。 在数字化风控方面。以信贷领域为例，依托前沿技术，打造“线上化、数字化、智能化”的授信全流程场景，构建数字化风控体系以实现流程与管理的自动化。在技术底座层面，完成系统群从单体架构向微服务化、容器化部署的底座升级，支持主流技术组件灵活调用，为敏捷响应夯实技术基础；在流程智能化层面，基于新底座构建“场景+数据+技术”三位一体的数字化赋能体系，打造信贷领域统一工作台，推行授信无纸化流程新模式。同时引入AI等技术，实现贷款审批/合同签署/放款审核的线上化、财报录入的自动化，基于海量内外部数据的学习和训练，搭建契合商业银行实际情况的知识库，开发信贷智能助手，为系统用户提供问答服务，辅助生成信贷业务贷前、贷中、贷后调查报告，提高报告内容的规范性和准确性，辅助审批决策等。 二、AI赋能场景金融服务 基于大模型的知识问答、数据分析、内容创作、图像识别等基本能力，可在智慧远程银行、智慧运营、智慧营销、智慧风控、智慧办公、智慧科技等领域，重点挖掘覆盖人员多、业务价值高的应用场景，加速推进AI技术的应用落地。 在智慧远程银行领域，赋能服务升级。通过对客户对话内容进行智能总结和关键要素自动提取，实现客服工单预填、话后小结的自动化，减轻客服人员的手动录入负担，提升填单效率与信息准确性。同时，可总结客服对话内容中的热点词汇，挖掘营销商机，在响应客户实际需求的基础上，赋能产品业务推广。 在智慧运营领域，优化运营流程。通过构建各条线知识库，实现智能化的知识问答功能。同时，基于多模态大模型，对专业领域特有票据、单证等材料进行自动识别并辅助审核，实现处理效率和运营风险识别精度的双提升，为本行业务运营的稳定高效提供技术保障。 在智慧营销领域，提升营销效能。通过融合大模型的文本分析能力与私域知识，为客户经理打造高效的辅助工具，实现快速答疑。同时，结合客户特征构建客户标签体系及客户画像，生成营销话术及营销策略，协助客户经理更好地挖掘和响应客户需求，为客户提供高质量的个性化服务。 在智慧风控领域，强化风控能力。一方面，利用大模型对编写信贷三查报告所需的各类数据信息进行汇总分析，按照业务规则生成分析结果，为客户经理编写信贷调查报告提供有力辅助；另一方面，通过多模态大模型识别业务流程中的影像内容，提取疑似欺诈的风险信息，丰富传统风控模型所支持的业务数据模态，从而提升风控的全面性与准确性。 在智慧办公领域，提升办公效率。一方面，将大模型应用于文档质检、创作、润色、分析等通用办公场景，如培训考题自动生成。另一方面，通过梳理具体办公流程和工作环节，将大模型应用在合同要素自动提取及审核、工单内容敏感信息审核、用户情绪探测等专用场景中，规范员工行为的合规性，提升工作效率，为银行内部办公的高效运转提供支持。 在智慧科技领域，推动大模型与代码开发的深度融合。通过集成开发环境，实现代码解释、代码补全、代码纠错、SQL优化等功能，增强代码可读性，降低维护成本，提升开发效率与质量。 通过开展金融科技应用实践与利用AI赋能场景金融服务可以有效提高商业银行金融服务场景的质效，商业银行可利用数智化手段持续丰富金融服务场景，向客户提供更加优质的场景服务。 《清华金融评论》坚守“建言金融政策，引领金融实践”的办刊初心与使命，努力朝着专注于经济金融政策解读与建言的智库型全媒体平台的目标发展。银行在我国是支持实体经济的金融中坚力量，银行业的高质量发展离不开银行人尤其是银行家的持续贡献。2017 年起《清华金融评论》特设“银行家论道”专栏，旨在构建中国银行家的思想传播平台，为中国经济金融把脉，为行业发展建言献策。与此同时，《清华金融评论》通过多次举办中国银行业高质量发展论坛及连续发布“中国银行业排行榜200强”研究报告，透视银行业发展全景，为整个银行业发展提供理论数据支撑和有益实践参考。编辑丨 秦婷 责编丨兰银帆
上一篇：让养老更有“底”，让消费更有“力”——完善基本养老保险的四个建议 | 宏观经济
下一篇：鲍威尔罕见“放鸽”，哪类资产将因此受益？｜国际