因數而變 因智而遠

2025年，在宏觀經濟周期波動、利率市場化與監管合規升級的疊加影響下，區域性中小銀行正面臨著前所未有的挑戰。一方面，要應對金融供給側改革帶來的競爭重構，在全國性銀行與互聯網金融的雙重擠壓下尋求生存空間；另一方面，還要直面所服務區域產業結構調整中的堵點與難題，滿足實體經濟日益多樣化、便捷化的金融需求。在此背景下，數智化轉型已成為中小銀行實現可持續發展的必由之路。近年來，積極投身數智化轉型實踐，以數智化重構管理效能、價值創造與金融服務模式，在決策中平衡當下與未來、生存與發展，實施更加敏捷、高效的競爭策略，以此穿越未知、行穩致遠。

數智化轉型背景

踐行國家戰略，服務區域發展

當前，在人工智能、大數據等新興技術加速推動下，中國金融業正經歷一場數智化轉型的深刻變革。2022年1月，中國人民銀行發布《金融科技發展規劃（2022—2025年）》，明確提出“高質量推進金融數字化轉型，健全適應數字經濟發展的現代金融體系”。這一規劃不僅是對金融行業未來數智化轉型發展的頂層設計，更是國家推動經濟高質量發展、建設“數字中國”的重要舉措。在這一戰略背景下，區域性中小銀行作為金融強國戰略的重要承載者之一，其“數據化 + 智能化”的轉型已不僅僅是服務升級、產品迭代的必然選擇，更是踐行金融工作的政治性和人民性，有效服務中小微企業、助力區域經濟社會高質量發展的政治使命。

尤其對于成渝地區而言，2021年10月中共中央、國務院印發的《成渝地區雙城經濟圈建設規劃綱要》中，將“共建西部金融中心”列為重點任務。積極響應國家戰略，以數智化轉型為契機，利用金融科技優勢積極參與區域智慧城市建設，滿足經濟發展需求，為中小微企業和城鄉居民提供全方位金融服務，助力西部金融中心建設。

同業競爭加劇，轉型勢在必行

在前期銀行業數字化轉型浪潮中，頭部機構已形成先發優勢。據中國銀行業協會數據，2023年招商銀行科技投入達178億元，占營收的比重達 5.6% ，而同期城商行平均科技投入占比僅為 2.3% 。這種科技投入上的巨大差距，使得全國性銀行通過“遠程銀行”“開放生態”等模式不斷滲透區域性市場，擠壓區域性中小銀行的生存空間。與此同時，互聯網平臺依托場景優勢和數智化能力開展跨界競爭，憑借其便捷的服務、高效的審批流程和個性化的產品，吸引了大量年輕客戶和中小微企業，給區域性中小銀行帶來了巨大沖擊，進一步加劇了金融市場競爭。

在這樣的競爭格局下，數智化已超脫金融供給本身和效率提升工具范疇，成為重塑銀行競爭力的核心密碼。中小銀行如不及時實施數智化轉型，必將被淘汰在激烈市場競爭中。植入“數字原生”理念重構戰略架構，按“場景化入口 + 數據化運營 + 智能化內核”協同轉型，有效突破區域資源局限，通過打造開放銀行生態、開展大數據精準營銷、構建大數據智慧風控體系等系列舉措，不斷提升自身競爭優勢。

市場加速轉變，需求呈多樣化

當今時代技術革新呈井噴之勢，AI大模型、區塊鏈等前沿技術迭代周期驟縮至6個月。互聯網巨頭憑借“秒級響應”及“千人千面”精準服務引領客戶預期和需求，使得客戶對金融服務的要求越來越高。客戶需求已從單一化、標準化向極致個性化躍遷——年輕客群追求“無感式”服務，要求理財決策智能推薦、貸款秒級到賬；中小微企業亟需嵌入式的金融解決方案，要求將信貸服務無縫融入供應鏈場景；老年群體則依賴語音導航、視頻客服等適老化交互。這種需求分化倒逼銀行服務升級，傳統依賴線下網點與人工服務的模式已難以應對碎片化、實時化需求。

在技術躍遷與需求升級的雙重壓力下，中小銀行需要以AI為支點撬動數智化轉型，突圍“上下夾擊”的競爭困局。通過引入人工智能、大數據等技術，實現客戶需求的精準洞察、產品的個性化定制和服務的智能化交付，大幅提升業務處理效率，增強客戶體驗感。

數智化經營探索

搭建金融生態，實現角色蛻變與價值整合

全力打造開放銀行3.0生態，踐行“平臺 + 生態”創新模式，強化數據資源應用，打造生態賦能核心樞紐。

在供應鏈金融領域，以開放銀行架構為基座，通過API集群與政務大數據平臺、產業鏈核心企業系統深度互聯，構建“數據驅動、智能協同”生態網絡。政務端直連公積金、社保等21類數據源，創新推出“天府云鏈”電子債權憑證，為核心企業及其供應鏈提供“一站式”金融解決方案，搭建“天府企業云”平臺，以產業互聯網平臺真實交易為場景，依托核心企業信用和真實貿易背景，以“信息流、資金流和物流”數據為依托，為供應鏈上下游小微企業提供供應鏈融資服務。

在支付服務領域，自主研發以技術創新為核心的“天府支付中臺”，打造覆蓋全場景的支付基礎設施。該平臺整合了二維碼、NFC近場通信、聲波識別等8種主流支付方式，并通過分布式架構設計實現每秒5000筆交易的高并發處理能力，成功支撐起日均百萬級的交易處理需求。同時，創新“天府錢包”聚合支付工具，深度融入本地生活場景，通過統一接口整合微信、支付寶、云閃付等12個支付渠道，形成“一碼通付”，極大地提升了用戶的便捷體驗。

在服務創新方面，推出數字人應用，成為四川省首家采用數字人技術的城市商業銀行，數字員工“星瀾”與“熊貓天天”，參與內容運營、傳播、產品推廣與營銷活動，后續還將依托該技術優化智能交互體驗，提供 7×24 小時陪伴式服務，打造貼心、人性化的金融服務生態。

此外，積極拓展生態合作邊界，與科技企業、金融機構等建立廣泛的戰略合作伙伴關系。通過數據共享、技術合作、聯合創新等方式，共同挖掘市場潛力，開發契合需求的新金融產品和服務模式。

大數據精準營銷，以數字化重構客戶服務創新

在金融行業數智化轉型的演進中，大數據精準營銷成為銀行提升競爭力的關鍵驅動力，積極采取多種舉措夯實大數據精準營銷根基。

自主研發全行大數據精準營銷平臺，集成數據分析、客戶管理、產品適配、策略管理等模塊，形成全流程數智化營銷閉環。通過數據集中自動化處理、部門數據共享整合，重塑業務流程，以BI看板形式為各層級展示經營關鍵指標數據及營銷決策建議，以數據決策取代經驗決策，對提升數據處理效率、促進跨部門協作、打破信息壁壘起到關鍵作用。

自主研發數智化客戶分析及運營能力，構建基礎標簽、行為標簽、模型標簽等超2200個客戶標簽，實現更精準的客戶細分，提升營銷響應和轉化率，通過使用總行模型策略，客戶轉化率平均高達 21% ，提供較自然增長超 140% 的超額效能貢獻。基于客戶生命周期和業務流程搭建營銷模型、制定差異化服務策略，將傳統的單一化營銷模式轉變為全流程、動態化模式，客戶留存率、到期承接率均有 20% 以上的提升。在AIGC、多模態大模型等技術加速落地的背景下，以“數據 + 算法 + 場景”一體化模式重構精準營銷體系。通過開放銀行的對外合作模式，構建起“需求洞察—智能推薦—動態迭代”的數智化服務閉環，有效解決普惠金融服務深度、便利程度與覆蓋比例的“不可能三角問題”。

大數據智慧風控，業務流程智能化再造

積極革新風控體系，全力邁向智能前瞻風控的新時代。在構建智能化風控體系進程中，借助大數據與人工智能技術，搭建起覆蓋全行各業務領域的風險監測預警及干預防控平臺。

在信貸審批環節，運用機器學習算法構建智能風控模型，針對小微企業融資業務，模型綜合評估企業經營狀況、財務數據、市場競爭力、行業前景等要素，對貸款申請進行精準風險評估。例如，通過對企業納稅數據的深度分析，評估其經營穩定性和財務狀況；借助對企業所處行業發展趨勢的研究，預判其潛在風險和發展潛力。

在貸后管理方面，利用實時數據處理技術，對貸款資金流向、企業經營動態等實施 7×24 小時不間斷監測，一旦發現風險指標觸及預警閾值，系統即刻發出預警信號，提示風險管理人員及時介入處理。針對新興業務與復雜金融產品，銀行組建專業的風險評估團隊，結合定性與定量分析方法，建立風險防控模型，深入開展風險評估。

在供應鏈金融方面，通過分析供應鏈結構、核心企業信用狀況、上下游企業交易關系等，構建有針對性的風險評估模型。同時，運用區塊鏈技術確保供應鏈交易信息的真實性與不可篡改性，實現對供應鏈金融風險的精準把控，保障業務穩健運行。

與此同時，強化與外部機構的合作，引入權威的征信數據與風險評估服務，持續完善數智化風控體系。通過開放合作獲取更全面的客戶信用信息，提高風險評估的準確性；與風險評估服務機構合作，借鑒其先進的風險評估技術和經驗，提升整體風控能力。

組織架構優化，培育數字原生組織能力

在數字浪潮的席卷下，順勢而為成立了數據資產管理部，這一關鍵布局成為組織架構重塑的重要驅動力。從組織架構落地到實施戰略規劃，精準錨定數智化轉型航向，依托金融科技發展趨勢與特色發展方向培育數智化能力，確保銀行在數字賽道中行穩致遠。

在人才培養領域，量身定制涵蓋大數據分析、人工智能、區塊鏈等前沿技術的課程體系，以及金融科技與業務融合的實踐案例，通過培訓和實踐，提高員工的數智化素養和業務能力。

聚焦數據治理與安全，建立數據標準規范，加強數據資產質量管理，確保數據的準確性、完整性和一致性，為銀行的“數字金庫”筑牢壁壘；建立數據安全管理制度，加強數據安全防護，防止數據泄露和濫用。

持續優化數據架構，合作設計大數據模型，深挖數據價值，打破信息孤島，讓數據從“沉睡”資源變為業務創新的“活力泉眼”，提高數據的流通效率和應用價值；建立數據模型管理體系，不斷優化和完善數據模型，提高模型的準確性和預測能力。通過建立數據共享平臺和溝通機制，促進全行數據共享和協作，提高工作效率和創新能力。

中小銀行未來數智化路徑思考

數據治理體系的升級是行業轉型的核心底座

中小銀行需建立覆蓋全生命周期的數據治理框架，通過統一數據標準、優化數據質量、深化數據應用，破解數據孤島。在數據采集階段，制定統一的數據采集標準和規范，確保數據的準確性和一致性；在數據存儲階段，采用先進的數據存儲技術，提高數據的存儲效率和安全性；在數據處理階段，運用大數據分析技術，對數據進行深度挖掘和分析，提取有價值信息；在數據應用階段，將數據應用于業務決策、風險控制、客戶服務等各個環節，提高業務效率和質量。

在技術層面，在保護數據隱私的前提下，實現跨機構數據安全共享，為普惠金融、供應鏈金融等場景提供數據支撐。同時，基于客戶數據平臺實時動態捕捉客戶行為軌跡，構建全渠道用戶畫像，推動精準營銷與風險防控的智能化升級。通過獲取客戶在不同渠道的行為數據，如網站瀏覽、移動應用使用、線下交易等，構建全面、準確的用戶畫像，實現精準營銷和智能風控，及時發現和防范潛在風險，為客戶提供個性化的產品和服務。

金融科技與業務場景的深度融合是轉型關鍵

區域性中小銀行需聚焦云原生、AI大模型等技術的輕量化應用，通過分布式架構提升系統彈性，降低技術投入成本。云原生技術可實現應用的快速部署、彈性擴展和高效運維，降低系統運維成本；AI大模型可實現自然語言處理、圖像識別、智能決策等功能，提高業務效率和服務質量。

在場景創新方面，可圍繞區域經濟特色構建數智化的“金融 + 產業”生態，例如，通過開放銀行API接口嵌入政務、醫療、教育等民生普惠場景，實現金融服務的無縫嵌入。在政務場景中，通過加強與政府部門合作，提供政務繳費、公積金貸款等金融服務；在醫療場景中，加強與醫療機構合作，提供醫保支付、醫療分期等金融服務；在教育場景中，與學校深化合作，提供學費繳納、助學貸款等金融服務。

相應的，智能化風控體系的構建同樣重要，基于大數據分析與機器學習模型，可實現貸前精準獲客、貸中動態監控、貸后智能催收的全流程自動化。在貸前階段，通過對客戶信用數據、行為數據等進行分析，篩選出優質客戶，提高獲客效率；在貸中階段，實時監控客戶的貸款使用情況和還款能力，及時發現風險并采取防控措施；在貸后階段，利用機器學習模型進行智能催收，提高催收效率，改善資產質量。

組織與運營體系的變革是轉型保障

中小銀行需建立敏捷型組織架構，推動科技與業務的深度融合，通過建立“業務 + 科技”雙輪驅動機制，提升產品迭代效率。打破傳統的部門壁壘，建立跨部門的敏捷團隊，實現業務和科技的緊密協作。在產品研發過程中，業務人員和科技人員需共同參與，從需求分析、產品設計到開發測試構建數智化能力，實現快速迭代，滿足市場和客戶需求。

行業共享共建模式可有效降低技術投入成本，如聯合搭建區域性金融云平臺，共享基礎設施資源。多家中小銀行可以聯合起來，共同搭建金融云平臺，共享云計算資源、數據存儲資源等，降低技術投入成本。同時，也可以通過共享共建，實現技術資源的優化配置，提高技術水平和服務能力。

在人才培養方面，需構建“金融 + 科技”復合型人才梯隊，通過內部培訓與外部合作相結合，破解數智能力構建專業人才短缺的難題。在內部培訓方面，可以開展金融科技相關的培訓課程，提高員工的金融科技思維與素養；在外部合作方面，可以與高校、科研機構等合作，引進專業人才，也可以與金融科技企業開展技術交流和項目合作，提升科技人員的市場感知度和實踐能力。

智能決策體系的算法驅動重構是轉型引擎

在AIGC技術突破與行業數據要素市場化的雙重驅動下，區域中小銀行可通過多模態大模型應用實現“需求感知—產品生成—風險定價—服務交付”全鏈路秒級響應，打造“全天候、無邊界”的金融服務。通過行業級知識圖譜與垂直領域大模型的深度訓練，實現信貸審批、客群切片、產品定價等核心決策的智能化躍遷。未來，智能決策體系將重構銀行價值創造邏輯，形成以人工智能賦能的差異化競爭力，推動行業實現從經驗驅動向算法驅動的數智化革命。

科技倫理與普惠服務的平衡發展是轉型底線

在技術創新與社會責任的雙重維度下，中小銀行需以“科技向善、金融為民”為核心理念，構建安全可控的數智化服務體系。一方面，通過隱私計算等技術構建數據安全沙箱，實現客戶信息“可用不可見”，在開放銀行生態中筑牢個人信息保護屏障。另一方面，依托AI大模型構建智能風控大腦，通過實時行為分析與異常模式識別，守護客戶資金安全。并探索將可解釋性AI、公平性算法等納入技術標準，確保銀行數智化轉型始終服務于實體經濟發展與民生福祉提升，實現技術創新與社會責任的共生共榮。

“因數而變”是中小銀行揚帆起航的破浪之舉；“因智而遠”是中小銀行擁抱時代的積極選擇。技術創新從來不是冰冷的代碼堆砌，將數據要素轉化為服務實體經濟的全新引擎，用數智技術架起金融“五篇大文章”的服務橋梁，就可用數字溫度升華金融服務的初心與使命。在中小銀行發展轉型突圍的漫漫征途中，應當始終秉持戰略定力和數智化方向，以“科技向善”“金融為民”為價值航標穿越轉型陣痛期。當數智基因深度融入組織肌理，區域性中小銀行也能成長為特色化發展的數智生態銀行，有力地服務新質生產力和區域實體經濟發展，在數字經濟時代勇立潮頭、開創新局。