《金融业数字化转型趋势研判与实践策略分析》课件

一、金融业数字化转型趋势研判二、金融业数字化转型推进思路与策略三、中国信通院相关工作实践主要内容金融业数字化转型趋势研判一做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章。2023年中央金融工作会议《国务院办公厅关于做好金融“五篇大文章”的指导意见》（2025年3月）《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》（2025年10月）2022年1月，中国人民银行印发《金融科技发展规划（2022—2025年）》。《中国银保监会办公厅关于银行业保险业数字化转型的指导意见》（2022年1月）以数字化转型推动银行业保险业高质量发展2024年11月，中国人民银行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》到2027年底，基本建成与数字经济发展高度适应的金融体系。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》基础性技术研究（关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术创新）金融行业未来需要关注的重点方向新质生产力（新一代信息技术、人工智能、航空航天、新能源、新材料、高端装备、生物医药、量子科技）“卡脖子”领域构建新型基础设施规划和标准体系建设和运营国家数据基础设施“五篇大文章”“一带一路”国际化加强战略规划和组织管理强化数字技术支撑能力夯实数据治理与融合应用能力基础建设数字金融服务生态提升数字化经营管理能力系统推进金融机构数字化转型数字化转型与高质量发展逐步成为金融从业机构的必选项政策驱动环境驱动竞争驱动内部驱动《中国银行家调查报告（2023）》显示，61.2%的银行家将推进数字化转型作为战略重点。金融业数字化转型推进思路与策略二（一）总体思路（二）专题一：数字化转型成熟度评估（三）专题二：AI+金融（四）专题三：数据安全治理总体思路（一）行业发展转变快市场竞争加剧客户需求升级风险管理复杂数据安全需求运营效率提升需求提升客户体验优化风险管理提升运营效率加强合规管理实现创新发展金融业特点及挑战应对挑战的解决之道金融创新基础设施数字人民币 稳定币 ……移动网络 光纤宽带 物联网 卫星互联网 ……通信网络基础设施隐私计算 量子计算 混合计算 ……数据与计算基础设施人工智能 云计算 区块链 ……新技术基础设施数字金融体系架构数字化转型涉及点多面广，呈现数据、技术双要素驱动特征数字化转型主要内容·战略愿景·战略目标·战略路径·重点任务·组织架构·人员梯队·技术·数据·平台·系统·渠道转型·产品创新·客户服务·业务运营·风控体系·绩效管理·流程体系战略转型组织人员转型技术转型业务转型管理转型数字化转型发展目标推动降本增效提升客服体验技术能力提升数据能力提升优化风险管理1战略转型2组织人员转型建立数字化转型人才发展计划人才培养与建设人才引进与考核机制3技术转型4业务转型渠道体验一致化产品服务集约化数据赋能智慧化业务能力共享化经营管理精益化技术底座平台化5管理转型专题一：数字化转型成熟度评估（二）FDMM——从金融机构整体数字化转型的角度出发FAMM——聚焦于金融业应用系统的现代化建设FLMM——评估金融机构在金融业务场景中大模型的应用能力FDMM评估价值和意义自查自证对照衡量《基于业务价值的金融业数字化转型能力评估模型标准》（FDMM）1级：基础级2级：成长级3级：突破级4级：领先级5级：卓越级FDMM标准成熟度等级基于业务价值的金融业数字化转型能力评估标准框架逻辑图组织和人员保障数字基础设施（数据中心、网络、算力）技术数据（生产级数据，数据要素）价值创造从底层至上层逐步构建机构数字化转型能力数字化价值创造能力数字化技术应用能力数据治理体系建设能力数字化基础设施建设能力数字化组织保障与可持续建设能力FDMM标准五大能力域数字化价值创造能力——创造业务价值是数字化转型的根本目的数字化技术应用能力——有效的数字化转型是基于业务的技术能力集成数据治理体系建设能力——数字化转型的实质是“用数”思维和“用数”行动的转型数字化基础设施建设能力——自主高效的数字金融基础设施支持金融业务持续运行与创新发展数字化组织保障与可持续建设能力——数字化人才是整合技术与业务需求、完成业务创新发展的关键因素员工服务员工洞察合规管理风险销售运营管理123123412345数字营收创造能力

卓越客户体验能力

数字化内部管理能力

数字化价值创造能力数字金融科技治理能力

供应链稳定系统架构转型业务系统自研核心技术研究前沿技术应用12345业技融合安全管理7需求管理开发管理测试管理部署和发布管理运维管理123456核心技术应用攻关能力

数字化技术应用能力数据治理规划能力

数据架构1数据标准2数据质量3数据安全4数据应用数据治理落地构建能力

数据战略发展规划数据治理管理体系12数据生命周期56数据治理体系建设能力统筹规划容灾建设安全防护智能运维绿色节能123412345132数据中心建设能力

金融网络建设能力

算力体系建设能力

数字化基础设施建设能力组织架构战略规划落地实施1234 跨领域协作1组织架构落地实施伦理意识伦理体系建构主体责任落实1234

伦理风险预防化解人才引进人才激励机制人才培育132标准参与标准应用12122

数字化组织架构建设能力

数字化文化及生态建设能力数字化转型伦理建设能力

数字化转型人才培养能力

数字化转型标准体系建设能力数字化组织保障与可持续建设能力专题二：AI+金融（三）《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》目前大模型在金融行业的四种主要应用形式核心特征深度融入业务流程实时数据分析与决策典型场景风控合规自动化交易、异常识别价值点实现自动化闭环管理优化运营效率核心特征强调与人类协同配合通过自然语言交互典型场景量化投资算法开发代码框架生成与优化价值点提升专业领域工作效率保留人类最终决策权核心特征以目标驱动独立拆解任务执行典型场景AutoGPT目前尚未广泛应用价值点处理开放式问题适合可信环境中扩展任务核心特征整合私有知识库实时信息检索能力典型场景员工办公助手内部文档库查询价值点提供专业领域问题解决支持快速定制化需求业务流程嵌入型知识增强型人机协作型自主行动型根据落地场景和方式不同，大模型服务供给一般采用标准化和定制化产品方式，可落地场景各有特色。当前大模型成为银行数字化建设“标配”，国内银行对大模型的追逐和探索按下了加速键，从小局点试水转向规模化应用。证券业大模型主要围绕智能客服、投顾、风控、投研、投行、量化交易等场景，助力提高营收、降本增效、风险管理等。大模型技术加速落地保险领域，各业务链条全面渗透，在市场营销、定价和承保、理赔、运营、客户服务等领域重点应用，显著提升运营及工作效率。金融领域大模型应用场景图谱大模型在垂直场景的渗透，呈现“微笑曲线”特征代码、文案等有大量基于互联网的开放、开源数据集，加快研发侧的大模型应用进程。利用机构自有知识库和通用的营销、服务知识，快速开发出适配机构需要的应用，例如各种小助手。“两端快、中间慢”研发侧服务侧核心业务侧金融业务大都是面客业务，环节多、流程复杂，对安全性、准确性和稳定性要求高，需要针对性采集专业数据集进行专门的训练和开发，因此进展相对较慢。服务模式存在局限性客户交互渠道演变专业服务的覆盖范围有限战略认知仍有不足系统性能力建设存在挑战大模型在金融领域应用仍存在挑战和瓶颈外部挑战内部瓶颈组织架构向“碳基+硅基”二元结构演变构建AI原生的智能化服务生态金融机构应用建设大模型IT战略业务战略组织架构跨部门协同进度控制能力迭代组织机制保障资金技术人才安全治理技术架构设计基础设施数据层模型层平台层场景数据模型算力业务体系梳理需求场景调研应用场景规划技术资源摸底场景规划方案战略目标公司战略资源保障效能评估效能评估基座建设投入成本超预期，还在观望阶段开展了大模型基座建设，但尚未体系性探索将大模型融入金融业务在部分金融业务场景通过API进行了试点，但是尚未建设基座体系性建设出大模型+金融业务的建设团队，在部分重要场景实现了业务效率飞跃已经体系性建设出大模型+金融业务的建设团队，在部分重要场景实现了业务效率飞跃不知道大模型如何使用，如何融入金融业务知道如何将大模型融入业务但技术资源不足技术资源充足，已将大模型融入业务，正在实现业务飞轮1234金融机构应用大模型的四个等级快速试点期金融机构全面赋能期金融机构专题三：数据安全治理（四）《国家网络空间安全战略》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国密码法》《网络安全等级保护条例》《关键信息基础设施安全保护条例》《商用密码管理条例》等级保护安全评估关键基础设施安全评估商用密码应用安全性评估数据安全风险评估个人信息保护评估治理现状一数据安全的体系防护、管控联动不足治理现状二数据安全精细化建设欠缺治理现状三数据应用面临的问题格外突出《数据安全国家标准体系（2025版）》《证券期货业数据安全评估指南》行业标准正式立项示例数据管理安全数据技术安全数据运营安全序号级别定义 对应分数区间等级1

非正式执行组织数据安全能力主要基于特定场景，尚未形成规范平和主观经验，未经过严格的计划和跟踪，无法达到可复制程度。化、流程化的工作方式，相关工作多依赖个人知识水

总得分

<

60等级2

计划跟踪组织建立并记录数据安全能力，根据各场景需求制定规范化数据安全制度、规章，相关执行过程是有计划和跟踪的，并可对实践情况进行过程验证。60

<

总得分

<

70等级3

充分定义组织整合相关规章制度文件，形成体系化制度并用于策划和管理数据安全，实现组织内部数据安全的集中

70

<

总得分

<

80管理、统一控制。等级4

量化控制获得过程执行能力的量化表示。组织能对数据安全执行情况进行收集、分析和评估，

80

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总得分

<

90等级5

持续优化组织数据安全能力是可持续优化的，在业务目标的基础上制定量化的有效性和效率指标，并持续进行改进，

总得分

>

90以更好适应业务发展。证券期货业数据安全评估等级划分业务场景典型业务典型数据典型数据安全风险安全措施要点信息门户依托互联网，

以网站、APP等形式提供信息服务公开的产品发布信息、产品状态信息、其他公告信息、统计公示信息批量请求拒绝服务，

数据来源无审计，

敏感信息未脱敏展示【管理】制定整体的网络可用性管理原则【技术】具备满足组织业务需求的脱敏平台【运营】持续开展监测预警业务管理直接支持机构自身业务（

除核心业务）开展发行人信息，会员管理/中介服务机构的基本、财务、席位、执业信息，投资者基本信息，股票、基金、债券等产品信息授权前采集敏感信息，

采集非必要的敏感信息，

敏感信息未加密传输，

敏感数据任意访问【管理】制定整体的数据采集安全合规管理制度；明确数据采集的范围、数量和频度【技术】具备满足对采集数据进行完整性校验的工具【运营】对日志数据的留存符合规定交易监管为交易所提供针对各类交易的实时预警、市场异常波动分析、历史线索分析、异常交易调查等监管能力监察参考信息，监察统计及预警信息，评价、处罚与违规信息伪造采集/采录的数据，数据采集不完整，

截获传输的数据，敏感信息未加密存储【管理】建立数据采集审批机制或其他评估机制【技术】具备传输加密统一管理平台【运营】制定符合要求的安全策略核心交易提供交易、行情（实时+批处理，会员侧+交易所侧）交易信息，委托信息，交易日志信息，结算管理信息、行情数据身份冒用或伪造，

无认证或认证失效，数据传输包重放，越权数据请求，

数据加密勒索，

数据操作无审计，

计算环境不可信/不安全【管理】建立数据源鉴别及管理制度【技术】具备数据源家别与记录管理平台