在金融行业加速数智化转型的当下，数据要素已成为驱动变革的核心动力。各类创新应用如雨后春笋般涌现，不断重塑金融服务的形态与边界。然而，数字金融的发展并非一帆风顺，金融机构在构建AI时代的数据基础、平衡合规与效率、推动技术创新落地等方面，仍面临诸多挑战。
中信百信银行，作为一家国有控股的数字普惠银行，自诞生之日起便肩负着探索银行业数字化转型的使命。近日，该行首席数字官陈龙强接受了专访，就数字金融的内涵、组织架构保障、AI大模型应用等话题进行了深入探讨。
陈龙强认为，在金融“五篇大文章”的布局下，数字金融可以视为当前时代的“金融新基建”，为普惠金融、绿色金融、科技金融、养老金融等领域提供基础设施支撑。他指出，数字化转型并非简单的技术叠加，而是需要通过艰苦的努力夯实基础，让创新得以自然生长。
在AI浪潮的推动下，中信百信银行正以审慎与创新并重的态度，探索中国式数字金融的新路径。该行构建了双专委会的组织架构，一方面成立数字金融推进委员会，由行长担任主任，统筹全局规划；另一方面在信息技术委员会下设人工智能创新应用专委会，聚焦技术创新与应用落地。
在具体执行层面，中信百信银行的信息技术部和大数据部作为承接部门，负责搭建强大的数据中台、科技中台和AI中台，实现资源的集约化，提高供给能力。同时，该行按照业务领域划分，敏捷支持前线业务，并在考核上保持目标一致，以保障交付效率和质量。中信百信银行还设立了创新基金，鼓励员工从科技创新角度多做贡献。
对于数字金融的内涵，陈龙强表示，业界已逐渐达成共识，即数字金融是金融科技的高阶发展阶段，以数据为核心生产要素，驱动金融业态升级。无论是普惠金融还是其他金融业态，它们的数字化转型都依赖于数据。因此，对于数字银行而言，核心就是科技和数据。
在推动数字金融落地的过程中，中信百信银行注重顶层设计与具体执行的结合。陈龙强指出，AI的深度应用将使得业务和科技、数据部门的边界越来越模糊，因此需要注意组织架构和责任边界的重新划定。同时，该行在数据治理方面投入了大量精力，致力于构建强大的数据资产和知识库。
在具体业务中，大模型的应用已带来了实质性的改变和提升。虽然基础大模型在金融业的应用还需要一段时间，但在标准化程度高、需要处理大量文本的场景中，大模型已经能够发挥降本增效的作用。例如，在反洗钱工作中，中信百信银行通过应用大模型，实现了对涉嫌洗钱名单的自动解析和判断，大大提高了工作效率和准确率。
大模型还在客户服务层面重塑了交互体验。中信百信银行正在通过大模型推动服务模式从“被动响应”向“主动感知”升级。在客户交互上，该行倡导“一句话银行”的产品服务模式，客户只需说一句话，系统就能识别需求并完成操作。这种演进不仅提升了交互方式，更在于客户导向，通过深度分析客户需求，为客户智能化匹配不同期限、不同机构的产品。
在平衡基础工作与前沿探索方面，陈龙强强调，数据工作是“苦活累活”，需要在用户生命周期的每个节点做好记录、标签化和资产化。他指出，许多所谓的创新应该集中在数字资产的应用上，如AI的应用。只有当数据基础打牢后，创新才能像枝干一样自然生长出来。
针对科技风险与AI治理问题，陈龙强认为，AI治理需要平衡监管与创新，兼顾技术与管理。企业自身应从制度和技术手段建立安全围栏，设置边界和责任。同时，行业可考虑设立AI伦理专委会或通过协会组织建立行业规范，以自律弥补监管在道德与法律模糊地带的空白。
