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　　持续的投入带来了经营业绩的提升。中国建设银行副行长韩静在8月29日的业绩发布会上表示，以科技和数据驱动，尤其是人工智能技术赋能业务发展，银行实现对客精准识别、精准营销、精准画像。通过洞察客户特点，建设银行实现了产品服务的精准适配，这在对公对私领域均有所体现。在对公业务领域，通过数字化工具直营，对公长尾客户存款较年初增长超1000亿元；在零售业务领域，通过智能化管理，存量资金到期承接率近95%。“这样的成绩来之不易，离开了科技驱动、数据驱动是难以做到的。”韩静说。

　　今年上半年，北京银行加快打造“人工智能驱动的商业银行”，建成了“1213”AI体系，即一体化算力底座、两大模型开发运营平台、100余项AI能力、300余项AI应用场景建设。霍学文介绍，一体化算力底座能够实现企业级人工智能算力基础资源的统一管理，显著提升运营效率，强化数据联动与分析能力；两大模型开发运营平台通过“大模型+小模型”双轮驱动，形成人工智能的中台能力，赋能产品创新、客户服务、风险管理等领域，推动业技融合达到新境界；建成AI核心能力应用体系，具备100余项AI能力，上线一批好用、管用、实用的AI工具；探索AI金融应用的更多可能性，形成300余项应用场景。

　　除了技术平台、场景应用，在风控合规方面，数字金融也发挥着日益重要的作用。记者从平安银行获悉，该行深化智能算法应用，夯实智能化风险防控体系：在对公风险管理上，深化大模型在智慧风控的探索应用，建立风险专家知识库，借助智能体系提升风险控制各流程的效率，强化大模型的适用能力；在零售贷款审批与催收上，依托大模型能力，对非结构化数据及其他要素进行风险特征挖掘和识别，提升风险管理能力；在普惠金融上，深化“资金流信用信息共享平台”应用，全面完善普惠生态客户的风险画像，支持信贷资金精准直达中小微企业；在账户风险防控上，打造反电诈“风控大脑”，提升账户风险管理和客户服务效率。

　　数智化转型需要大量基础性的工作支撑，甚至是整个业务流程的优化。“数字金融推动银行的服务和业务不断向平台化、场景化、生态化发展的同时，我们能感受到应用系统的边界在逐渐模糊。前中后台的系统逐渐融合，很多都是直通式。从客户端发起到记账完成，原来分散在多个系统，现在基本上都是直通的。交易型系统和分析型系统也是相互嵌套的。”杨兵兵说，“随着数字化越来越深入，也给安全运营和风险防控提出了更高要求，就是怎样才能做得又好又快，进行科技赋能，我们在流程优化方面花了一些力气。”