一、数实融合为银行业数字化转型注入新动能
二、银行业数字化转型从3方面推进
银行业数字化转型应从顶层设计、模式创新、科技赋能等三个方面持续推进：在顶层设计方面，深化战略布局，强化顶层推动，加大资源投入力度，加强方法变革，自上而下系统推进数字化转型。在模式创新方面，围绕服务客户和赋能员工两大维度，针对生态连接、场景运营、产品研发、渠道触达、风险防控、经营管理六大领域重塑业务经营模式，为发展增动能。在科技赋能方面，通过多层级强化数据要素创新应用，多领域深化数字技术服务供给，多维度进化数字基础设施支撑，筑牢转型发展根基。
▲银行数字化转型路径图
随着银行数字化发展的持续深化，金融科技从过去单纯支撑银行业效率提升，到建设企业技术数字化平台、驱动业务模式变革，对科技创新力量提出了更大需求，银行业持续加大金融科技投入，实现科技资源保障。一是提升金融科技投入在营业收入中占比，2022年国有六大行科技投入总计约为1165亿元，工商银行投入262亿元的数额最高；2022年股份制银行投入约为662亿元，招商银行以142亿元位居榜首；地方性银行中北京银行、上海银行投入居前。二是建立灵活的资金投入方式，设立金融科技创新项目基金等方式鼓励科技创新研发。此外，目前已有包括工、农、中、建、交等5家国有大型银行在内的逾20家银行机构成立了自己的金融科技子公司，通过市场化运作方式加强科技投入，提供更加灵活的服务模式。
▲2022年部分主要银行科技资金投入情况
三、AI大模型爆发，助推银行智能化发展
报告指出，人工智能技术和大模型的爆发式发展，进一步丰富了数据与实体的融合方向，行业发展格局正发生改变，未来也将更加广泛地对银行业发展产生深远影响：
一是促进客户服务智能化，从ChatGPT发布以来的表现来看，高级别的人工智能有可能比人工客服更有经验，知识面更广，反应速度更快。可以预料在不远的将来，人工客服或将被智能机器人替代，降低了银行机构的人力成本和管理成本。
二是银行风险管理智能化，银行所面临的风险类型多种多样，人工智能可以充分发挥作用，包括监控制度的执行情况、对剧烈波动的市场做出快速反应、科学评估风险类型和程度等；风险信息的披露涉及大量数据和信息，仅靠人力很难科学、准确、快速处理这些信息，人工智能在这个领域中同样可以大大提升效率。
三是产品智能化定价，金融产品定价的本质是风险评估，需要根据客户的资信状况、还款能力、财务状况等因素对客户进行风险评估，风险评估模型综合运用风险评估、数据收集、数学建模、模型验证和风险管理等多个方面的知识和技能，引入高级别的人工智能，进一步提升这些模型的科学性。
四是智能投资顾问，利用大数据和人工智能实现量化投资，为客户提供个性化的投资建议和推荐，在保证风险控制和收益最大化的前提下对客户的投资组合进行优化等，在未来投资顾问的场景中，通过人工智能强大的数据库、知识库和分析能力，帮助私募股权投资行业更加科学地进行投资决策，提高投资组合的收益和风险控制能力。
▲方案规划
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▲全生态链适配（仅选取部分展示）
●门户管理：构建总行门户、分支行门户、资产托管门户、信贷中心门户等多组织多角色门户，满足个性化办公需求。
●公文管理：全流程电子化管理，涵盖15种公文的内部、跨组织间收发、交换，支撑公文高效流转。
●合同管理：支持OCR识别、国产化电子签章等，提供从合同起草、审批到执行、归档、统计等全生命周期服务。
蓝凌银行信创数智化协同解决方案已在中国民生银行、长沙银行、贵阳银行、广州银行、重庆银行等众多银行中成功应用。未来，蓝凌将不断深化和完善数智化办公应用，赋能银行数字化转型建设。