“7月17日习近平总书记的主旨讲话，为全球人工智能治理提供了思想引领。在全方位赋能千行百业的过程中，人工智能这个‘关键变量’已成为‘强劲增量’。从金融领域看，我们深切感受到人工智能正在有力重塑金融服务模式、经营管理方式和风险管理体系，人工智能加速替代重复性、流程化操作，通过智能交互提升服务响应速度，依托数据洞察辅助经营决策，基于实时监测与智能预警强化动态风控。但与此同时，人工智能在科技伦理、模型安全、数据治理、可信应用等方面也给我们带来重大挑战。如何更好统筹创新与安全、效率与治理，推动人工智能在金融领域健康有序发展，已经成为行业共同面临的重大课题。”7月19日，交通银行在2026世界人工智能大会（WAIC）上举办“数智金融 协同共创：AI+金融助力谱写高质量发展新篇章”论坛，交通银行党委书记、董事长任德奇表示。
三维度系统布局“AI+金融”
上海市委常委、常务副市长吴伟在论坛上称，近年来，上海深入落实国家“人工智能+”行动，扎实推进“模塑申城”工程，从算力底座、创新载体、场景应用三个维度系统布局，加快推动人工智能深度赋能金融发展。
着力夯实算力语料底座。金融领域语料体系加快打造，金融基石语料库规模已达16.5TB。中国电信、中国联通分别在临港建立万卡以上算力集群，并推出金融行业智算中心服务。
持续丰富协同创新载体。一批重要金融基础设施、持牌金融机构、外资银行和资管机构的科技子公司在沪集聚，多家金融科技独角兽、金融垂类大模型企业加快发展。国家级人工智能应用中试基地（金融领域）启动建设，金融科技产学研用协同创新生态持续完善。
不断加速行业场景落地。依托中央金融管理部门金融科技领域创新试点，上海在核保理赔、智能客服、理财咨询、合规风控等场景累计落地超300个大模型及智能体应用，17项金融相关生成式人工智能服务完成国家网信办备案登记。
“人工智能在金融领域加快落地，既依赖技术突破，也离不开制度环境和监管机制的同步完善。”一位相关人士表示，在政策框架上，上海构建了“专项行动方案—细分赛道细则—监管沙盒”三层联动体系：《上海高质量推进全球金融科技中心建设行动方案》明确用3到5年建成具有全球影响力的金融科技中心；“模塑申城”实施方案持续推进；招行上海分行“基于大模型技术的智能信贷服务”、浦发银行“基于大模型的跨境金融辅助决策服务”等项目已被纳入数字金融主题的金融科技创新监管工具创新应用测试，在鼓励创新与风险防控之间建立了动态平衡。政策、监管、生态三者同向发力，共同构筑了上海金融人工智能系统化发展的重要支撑。
“面向未来，上海将按照国家战略部署，持续推动人工智能与现代金融双向赋能、深度耦合，全力打造全球领先的数智金融创新高地。”吴伟表示，“我们将进一步强化资本赋能，紧抓资本市场改革机遇，用好科创板第五套上市标准扩围政策，畅通优质大模型企业上市融资渠道，持续优化科技金融产品体系，完善覆盖AI企业全生命周期的融资服务，以金融活水精准滋养科创产业发展。我们将进一步深化协同攻关，支持组建创新联合体，合力攻坚算法黑箱、数据隐私、模型偏见等共性问题，打通技术研发、场景验证、商业落地等全链路服务。我们将进一步放大首发优势，发挥上海海量金融真实场景、领先科创资源的叠加优势，推动金融大模型、AI智能体等新产品、新方案在沪首发、首测、首用，持续输出可示范、可引领的‘AI+金融’创新成果。”
AI应用向金融核心领域渗透
“金融业作为数据密集型和技术驱动型行业，天然是人工智能落地应用的最前沿。AI应用已从传统的智能客服、后台辅助等技术场景深度渗透到授信审批、风险防控、智能投研、交易决策等核心业务环节，AI赋能金融高质量发展的态势愈发凸显。”吴伟表示。
据介绍，交行去年发布《交通银行“人工智能+”行动方案（2025-2027年）》，以“1+1+N”为工作主线，筑牢人工智能发展基石，完善人工智能治理框架，推动人工智能应用场景落地。目前，交行落地了420余个AI应用场景，连续两年完成“降千人力”的目标。据交通银行副行长钱斌介绍，交行围绕科技赋能、员工支撑、客户服务和风险防控4个方向持续发力探索人工智能的应用实践。
在科技领域，交行打造智能研发助手BocomCode，服务全行7000余名研发人员，累计使用超过4000万次，日均消耗Tokens超过50亿，试点代码采纳率超过60%。目前已经支持AI辅助编程、氛围编程两种模式，沉淀百余项专属研发技能，并进一步打造需求助手、测试助手、运维助手，重塑AI时代研发和智能运维的新模型。
在AI服务员工、服务业务方面，交行推广企业级知识服务平台“交行知道”，为全行员工提供统一、精准、高效的知识体系和智能问答服务，日均服务量超8.7万次。推出“数字审计”系统，审计效率提升近30%。面向一线业务，推出客户经理助手和“交千慧”授信预审数字专家。面向经营分析，建设数据分析智能体，数据查询准确率超过90%。
为提升客户与市场服务能力，交行积极参与“航贸数链”项目，帮助30多万家进出口企业办理贸易业务，累计交易金额超过1万亿元。构建航贸审查智能体，日均审查业务超过50万笔，处理效率提升约69%。创新“1+N”科技型企业评价模型。构建数智化财富管理体系。打造“视频型智易通”设备，支持客户自主办理140余项业务。在金融市场领域，研发智能外汇询价、货币市场询价、辅助存单发行等智能体，累计交易金额超1万亿元。
在全面风险管理上，交行建设信贷智能体工坊，覆盖授信审批、放款落实、贷后监控全流程，其中，放款贸易背景审查智能体可以实现发票自动比对与贸易材料的交叉核验，审查耗时降低30%以上，业务渗透率达到91%。审贷联动场景已对5万余份审批通知书实现智能提示、自动校验，显著减少基层台账维护、放款落实和贷后跟踪工作负担。在信贷风险管理上，交行自主研发风控模型超过100个。在推进反洗钱、反电诈联防联控方面，AI赋能全行涉案资金量较上年下降70%。
安全可信方能行稳致远
“相较于AI技术的迭代速度，金融机构在AI领域的应用总体上还处在爬坡阶段。”钱斌提醒道，要防止“唯技术论”，衡量AI应用的成效，关键在于解决业务痛点、提升服务质效、创造实际价值。在他看来，下一阶段金融领域的AI应该聚焦财富管理、支付融资、零售普惠、跨境贸易、信贷风控等知识密集、流程复杂、协同要求高的领域。同时，要把AI深度嵌入客户服务、产品设计、风险识别、运营管理等关键流程，推动金融服务由单点智能向全流程智能升级。
AI应用对于组织运营的重塑也提出了挑战。钱斌表示，AI原生应用需要依靠战略、文化、制度、原生组织、系统平台的有机融合，需要有相适应的组织方式和生产关系。“一方面，随着人机协同成为工作常态，金融机构要推动业务与技术从需求对接走向共同创造，要借鉴前端部署工程师、业务解决方案架构师等新型角色机制，让技术人员更贴近业务一线，让业务人员更深度地参与AI应用，共同培养一批既懂技术、又懂业务、更懂AI的复合型人才。”他说，“另一方面，要探索‘AI+专家’新型作业模式，把专业人员的经验判断、风险意识与‘数字员工’的高效执行结合起来，推动运营模式向人机协同、智能辅助、集约运营等全方位转变。”
AI在金融领域能走多远、走多久、走多稳，很大程度上取决于AI安全治理。钱斌表示，金融的本质是信任，随着AI应用越深入，安全可信也就越关键。智能体既能用于漏洞发现、攻击编排、深度伪造，也必将用于主动监测、快速响应和自动修复。金融机构应将AI治理贯穿AI应用的全生命周期，坚守“人是关键技术主人”的基本法则。在发挥技术效率精度的同时，保留金融应有的温度与责任。
在此次论坛上，同济大学党委书记、中国工程院院士郑庆华也探讨了AI带来的新社会治理问题。“当机器开始思考，当算法参与决策，当科技挑战伦理，如何确保AI向上向善向美，确保其目标行为符合人类的价值导向？”郑庆华认为，亟须打造AI伦理、道德、法律教育体系，使人工智能也能做到“厚于德、诚于信、勤于思、慎于言、敏于行”；同时，亟须重塑生产关系，并通过人机互信保障科技向善。
