數字金融持續迭代升級，成為推動金融機構效率提升和創新發展的“利器”。上市銀行半年報顯示，各家銀行上半年在實現自身穩健發展的同時，對實體經濟的支持力度也在穩步提升，這背后離不開數字金融強有力的支撐。
半年報顯示，上市銀行持續加碼技術投入，推動業務從數字化向數智化轉型。尤其是金融大模型落地呈現加速態勢，實現了應用場景的快速拓展，提升了服務實體經濟的質效。
數字賦能業務發展
在2024年年報中，多家上市銀行曾披露過數字金融的投入情況。6家國有大型商業銀行2024年金融科技投入共計1254.59億元，較2023年增長2.15%。同時，與科技投入總量提升相對應的還有科技人員總數的增多，6家大型商業銀行2024年科技人員總數首次突破10萬人。
持續的投入帶來了經營業績的提升。中國建設銀行副行長韓靜在8月29日的業績發布會上表示，以科技和數據驅動，尤其是人工智能技術賦能業務發展，銀行實現對客精準識別、精準營銷、精準畫像。通過洞察客戶特點，建設銀行實現了產品服務的精準適配，這在對公對私領域均有所體現。在對公業務領域，通過數字化工具直營，對公長尾客戶存款較年初增長超1000億元；在零售業務領域，通過智能化管理，存量資金到期承接率近95%。“這樣的成績來之不易，離開了科技驅動、數據驅動是難以做到的。”韓靜說。
“未來銀行必然是數字銀行。”北京銀行董事長霍學文在業績發布會上介紹，“過去3年，北京銀行在許多領域實現了歷史性變革、系統性重塑、整體性重構，關鍵一招就是舉全行之力推進數字化轉型。”
今年上半年，北京銀行加快打造“人工智能驅動的商業銀行”，建成了“1213”AI體系，即一體化算力底座、兩大模型開發運營平臺、100余項AI能力、300余項AI應用場景建設。霍學文介紹，一體化算力底座能夠實現企業級人工智能算力基礎資源的統一管理，顯著提升運營效率，強化數據聯動與分析能力；兩大模型開發運營平臺通過“大模型+小模型”雙輪驅動，形成人工智能的中臺能力，賦能產品創新、客戶服務、風險管理等領域，推動業技融合達到新境界；建成AI核心能力應用體系，具備100余項AI能力，上線一批好用、管用、實用的AI工具；探索AI金融應用的更多可能性，形成300余項應用場景。
持續推動數字化轉型的成效也體現在半年報業績上。上半年，北京銀行實現了營業收入362.18億元，同比增長1.02%；實現歸屬于母公司股東的凈利潤150.53億元，同比增長1.12%。
技術支撐能力提升
半年報顯示，各家銀行均著力提升數字技術支撐能力，為未來戰略布局筑牢根基。
國有大型銀行在數字技術應用方面保持前列。記者從中國銀行獲悉，該行數字化轉型步伐加力提速，通過深化人工智能等新技術應用，強化交易集約、提升服務效能，培育分行數字化轉型新成果，形成推廣一批、儲備一批的良性循環。通過持續推進技術架構轉型，該行云平臺服務器總量達4萬臺，截至2025年6月末，分布式技術平臺已對接352個應用，前端技術平臺推廣至186個應用，大數據技術平臺推廣至174個應用。
股份制銀行也不甘落后。浦發銀行透露，該行已建成算力、算法、平臺、知識四位一體的企業級數智基座。截至2025年6月底，已構建千卡算力，在股份制商業銀行中率先實現“全棧國產化算力平臺+開源大模型”的金融應用，形成大小模型協同的“浦銀智啟”模型服務矩陣，同時搭建多維度大模型評測體系，初步構建千萬級企業知識庫；分布式架構體系基本成型，為業務快速發展提供有效支撐。
另外，平安銀行中報顯示，2025年上半年，該行構建大模型能力體系，通過監督微調、強化學習、大模型自主規劃、智能體等技術進行模型調優訓練，提升重點場景應用能力，截至6月末，平安銀行已落地大模型應用場景超330個。
除了技術平臺、場景應用，在風控合規方面，數字金融也發揮著日益重要的作用。記者從平安銀行獲悉，該行深化智能算法應用，夯實智能化風險防控體系：在對公風險管理上，深化大模型在智慧風控的探索應用，建立風險專家知識庫，借助智能體系提升風險控制各流程的效率，強化大模型的適用能力；在零售貸款審批與催收上，依托大模型能力，對非結構化數據及其他要素進行風險特征挖掘和識別，提升風險管理能力；在普惠金融上，深化“資金流信用信息共享平臺”應用，全面完善普惠生態客戶的風險畫像，支持信貸資金精準直達中小微企業；在賬戶風險防控上，打造反電詐“風控大腦”，提升賬戶風險管理和客戶服務效率。
從數字化到數智化
當前，上市銀行已普遍將數字金融，尤其是人工智能技術視為提升運營效率、優化客戶體驗及開拓新增長極的重要抓手。金融大模型的應用體系已經在銀行業務的各個層面全面開花。
光大銀行副行長楊兵兵在接受經濟日報記者采訪時介紹，今年上半年，光大銀行上線“大模型智能政策助手”，打造了涵蓋行內1700余份政策文件的專業知識庫和政策搜索分析智能體，將政策文件與業務場景智能關聯，提升了合規執行效能，構建起全流程的政策服務能力。
據介紹，光大銀行積極探索大模型技術和授信業務的深度融合。該行自主研發的“授信調查智能報告”功能，5分鐘即可自動生成一份百頁調查報告。目前，該功能已服務2000余位一線客戶經理，賦能39家一級分行，有效提升授信業務質效。
在數據領域，光大銀行自主研發并推出集人工智能與商業智能于一體的“問數”智能分析工具，整合了超過2000個數據指標，覆蓋零售、對公、運營、財資等主要業務領域，全面支持指標、報表、分析報告、外部數據等多種數據類型的問答查詢，能夠為業務一線及時、準確反饋高質量數據分析結果。
數智化轉型需要大量基礎性的工作支撐，甚至是整個業務流程的優化。“數字金融推動銀行的服務和業務不斷向平臺化、場景化、生態化發展的同時，我們能感受到應用系統的邊界在逐漸模糊。前中后臺的系統逐漸融合，很多都是直通式。從客戶端發起到記賬完成，原來分散在多個系統，現在基本上都是直通的。交易型系統和分析型系統也是相互嵌套的。”楊兵兵說，“隨著數字化越來越深入，也給安全運營和風險防控提出了更高要求，就是怎樣才能做得又好又快，進行科技賦能，我們在流程優化方面花了一些力氣。”
另外，光大銀行還設計有智能算力的調度平臺，通過算力的虛擬化和算力的統一交付，使得同等硬件成本下，可以滿足更多人工智能的應用需求。“目前，我們人工智能的算力已經支撐保障120多個算法模型和840個場景應用。”楊兵兵說。
