▘金融科技发展态势：政策与市场双轮驱动，中国领跑全球。金融科技已从商业银行辅助工具升级为核心发展引擎，政策支持（如“人工智能+”行动）与市场需求推动其加速渗透，预计2030年金融领域智能终端/智能体应用普及率将达90%。中国金融科技跻身世界第一方阵，在移动支付、区块链专利、数字金融覆盖率等核心指标上全球领先，银行业呈现“大行主导、股份行追赶、城商行起步”的分层投入格局。
▘技术体系：“ABCD+”构建全场景技术支撑。商业银行形成以人工智能（AI）、区块链（Blockchain）、云计算（Cloud Computing）、大数据（Big Data）为核心，叠加互联与安全技术的“ABCD+”体系。各技术在银行核心场景精准落地：AI赋能智能客服与风控，区块链优化跨境支付，云计算降低IT成本，大数据支撑精准决策，共同构成银行数字化转型的技术底座。
▘核心重塑：三大维度革新银行展业逻辑。业务端：从“产品中心”转向“客户中心”，通过智能投顾、秒批信贷、场景嵌入、精准营销实现个性化服务；风控端：从被动防御升级为主动预警，依托大数据、机器学习构建实时监测系统，精准识别欺诈与洗钱风险；运营端：通过RPA动化、数据中台协同、数据驱动决策，实现降本增效与组织敏捷化。
▘行业变革：从规模竞争到效率竞争，未来方向明确。金融科技推动银行业完成从“规模扩张”到“效率比拼”的转型，核心价值体现在服务精准度、风险防控力、运营集约化的全面提升。未来将持续朝着生态化（场景互联）、智能化（技术深度融合）、场景化（无感化服务）方向演进，为行业高质量发展注入数字动力。
一、迈向“科技+金融”新纪元：金融科技重塑银行业发展格局
在数字经济浪潮的推动下，金融科技正以前所未有的广度和深度重塑商业银行的业态，从最初的支付革命到如今的全面业务重构，金融科技已从商业银行的辅助工具升级为核心发展引擎。金融科技渗透不仅重塑了商业银行的业务模式，也深刻改变了客户行为与市场需求，促使银行从传统”以产品为中心”向”以客户为中心”的数字化服务模式转型，推动行业从“规模竞争”向“效率竞争”转型。
根据2025年8月国务院发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，预计到2027年，新一代智能终端和智能体在金融领域的应用普及率将超过70%，而到2030年这一数字将增长至90%。这一目标与国际数据公司（IDC）的预测相一致，预计到2027年全球人工智能系统的销售额将达到4000亿美元，其中金融行业将投入970亿美元。此外，AI智能体的商业化运用正在加速，政策支持和试点项目显示，试点企业平均效率提升超30%，预示着人工智能技术在金融领域的应用将带来显著的效率提升和市场增长。
从实践来看，银行业作为数字化程度较高的领域，已走在“AI+”浪潮前列。根据《2025中国银行业竞争力研究报告》，中国商业银行金融科技投入呈现“大行主导、股份行追赶、城商行起步”的分层格局。具体而言，2024年，国有六大行的金融科技投入达到1254.59亿元，占行业总投入的50%以上。其中，工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、邮储银行和交通银行的投入金额均超过200亿元，邮储银行和交通银行的投入在100亿元以上。在技术应用方面，人工智能、大数据和云计算已广泛渗透至零售、对公、风险管理、运营等核心领域，而区块链和量子计算目前仍处于试点阶段。金融科技的渗透已带来显著成效，如智能客服覆盖率超过60%、线上贷款审批效率显著提升，但技术应用的深度和广度仍存在较大差异，未来将向生态化、智能化和场景化方向加速演进。
二、金融科技概述与发展历程
（一）金融科技的概念与定义
金融科技（FinTech）是指利用现代信息通信技术（大数据、人工智能、云计算、区块链、物联网等）对传统金融的产品、流程、模式、业务形态等进行创新和优化的过程。根据中国人民银行官方文件，金融科技被明确定义为“技术驱动的金融创新”，具有强烈的金融属性，不是单纯的科技工具，因此需要纳入监管框架。
金融科技已从一个模糊的流行词汇，演变为具备清晰内涵与外延的严谨概念。其本质是金融，载体是科技，目的是通过创新科技催生金融业态变革。当前金融科技的参与主体已经多元化，不再局限于金融科技公司，初创科技公司、传统金融机构（银行、保险、证券）以及大型互联网公司均参与其中。其中，商业银行作为金融体系的核心主体，正通过自建科技子公司、战略合作、股权投资等多种方式深度参与金融科技生态建设，推动银行从系统层到应用层的全面智能化融合。
（二）全球金融科技的发展历程
金融科技的发展经历了三个主要阶段：
1.电子化破冰阶段（1980-1989年）
在20世纪80年代，金融业开启了以电子化、自动化为核心的初步转型。这一阶段，信息技术的软硬件系统被广泛应用于金融业务中，实现了办公与业务流程的初步数字化。其目标明确：通过技术手段压缩运营成本，提升服务效率。代表性事件是1989年10月英国米特兰银行创立的全球第一家直销银行First Direct，标志着金融服务开始突破传统网点限制，走向无纸化、远程化的初步尝试。
2.互联网浪潮阶段（1990-2010年）
进入90年代至2010年，互联网技术的普及推动金融科技进入以“渠道创新”为特征的深入发展阶段。传统金融服务与互联网深度融合，催生出移动支付、网络证券、互联网银行、众筹与P2P网贷等一系列新业态。代表性机构与模式相继涌现：1990年，移动支付问世；1992年，美国首家互联网经纪商Etrade成立；1995年，全球第一家纯网络银行SFNB正式上线；2003年，互联网股权众筹兴起；2005年，全球首家P2P平台Zopa投入运营，逐步构建起线上金融生态的雏形。
3.智能技术驱动阶段（2011年至今）
自2011年起，金融科技迈入以大数据、云计算、人工智能、区块链等新一代信息技术为驱动的“智能融合”阶段。中国在这一时期的路径尤为独特：自2013年起，百度、阿里巴巴、腾讯等互联网巨头率先将先进技术与金融业务结合，推动第三方支付、P2P网贷与互联网众筹等模式快速崛起。2016年后，随着监管趋严、市场理性回归，“互联网金融”热潮渐退，“金融科技”概念正式兴起，技术从渠道层面拓展至核心业务与风控环节。2018年起，中国银行、浦发银行等机构陆续推出开放银行服务，标志着金融科技进入以数据共享、场景互联与生态共建为特征的深度融合与系统化升级时代。
（三）中国金融科技已处于世界第一方阵
我国金融科技起步较晚但呈现出爆发式的发展趋势。自2019年起至今，我国金融科技处于快速发展阶段，2020年已跻身世界第一方阵，多项核心指标位居全球前列。在《2020年全球金融科技专利排行榜TOP100》中，中国有48家企业上榜，其中16家位列前25位，显示出中国在金融科技领域的强大竞争力。金融科技类信贷规模连续多年位居世界第一，移动支付普及率、数字金融服务覆盖率等指标全球领先；区块链专利数量占全球半数以上，成为技术创新的重要策源地。特别是在移动支付领域，中国不仅是全球金融交易最活跃的国家之一，而且在支付便利性、成本控制和效率方面也处于领先地位。例如，根据市场研究，中国有超过85%的消费者使用移动支付，这一比例在全球范围内高居首位。支付宝和微信支付作为市场领导者，分别拥有超过10亿和14亿的全球用户，远远领先于其他国家。这一成就的背后，既得益于庞大的用户基数与活跃的互联网生态，也源于政策引导与监管包容的协同发力。技术不再仅是工具，更逐步演变为金融体系的内在基因，在风险控制、信用评估、普惠服务等领域实现深度重构，持续释放结构性变革潜能。
三、商业银行金融科技核心技术体系：“ABCD+”场景应用
当前金融科技在商业银行中的渗透已形成”ABCD+“技术生态，即人工智能（AI）、区块链（Blockchain）、云计算（Cloud Computing）、大数据（Big Data）和互联技术跟安全技术的这几个技术板块。
人工智能：在银行领域主要应用于智能客服、智能风控、智能投顾等场景，借助自然语言处理、机器学习等技术，显著提升了服务效率与精准度。例如工商银行已与华为等机构合作，研制投产了自主可控的人工智能金融行业通用模型，并在200多个AI场景中落地应用。据工商银行透露，到2024年，该行计划通过人工智能等新技术承担相当于超过4万人的工作量。
区块链：具有去中心化、不可篡改、公开透明等特性，主要用于跨境支付、供应链金融、数字身份认证等领域。中国在区块链领域的专利数量位居全球首位，约为美国的3.5倍。
云计算：为银行提供强大的计算能力和存储资源，降低IT成本，提高业务系统的灵活性和可扩展性。其中阿里云在当前商业银行的云计算服务中展现出较强的市场主导力。根据国际数据公司（IDC）发布的2025年上半年中国金融云市场份额报告，阿里云已经连续六年中国金融云市场第一，2025年上半年，其市场份额达到20.4%。
大数据：通过对多维度数据的采集、整合和分析，为银行决策提供数据支持，助力精准营销和风险管理。
四、金融科技如何重塑商业银行的核心竞争力
（一）业务渗透：从标准化服务到个性化体验
金融科技在商业银行业务领域的渗透已从最初的渠道拓展转向深度的个性化服务重塑。传统银行服务模式以产品为中心，提供标准化服务，难以满足现代客户对定制化、实时化、无缝衔接的金融需求。而通过金融科技赋能，银行正实现从“产品中心”向“客户中心”的转变，通过精准刻画客户画像，提供差异化、场景化、智能化的金融服务。
财富管理方面，智能投顾已成为关键推动力。它本质上是一个由算法驱动的自动化投资顾问平台。其服务始于对客户多维度数据（如风险测评结果、收支情况、生命周期阶段等）的洞察，进而生成精准的用户画像。随后，结合现代投资组合理论等经典模型与对宏观市场的机器学习研判，系统会为客户初始化一个分散化的基金/ETF投资组合。
信贷业务方面，借助人工智能与大数据技术，银行实现了从贷前审批、贷中监控到贷后管理的全流程智能化。传统信贷依赖人工审核，效率低且易受主观因素影响，而智能信贷系统可实时整合客户征信、交易、行为等多维数据，通过风险评分模型精准评估信用状况，提升审批效率与准确性。通过整合税务、工商、供应链等多维度数据，银行可以构建全新的信贷审批模型，实现“秒批秒贷”。这极大地服务了传统征信模式下难以覆盖的中小微企业和个体工商户，真正践行了普惠金融。
场景金融方面，银行正积极构建“金融即服务”的生态体系，通过嵌入消费、出行、医疗、教育等高频生活场景，实现金融服务的无感化与即时化。客户无需前往银行网点，即可在需要时、在场景中获得“无处不在”的金融服务，银行由此构建起一个开放、共赢的金融生态圈。通过API/SDK技术，银行将金融服务无缝嵌入消费、医疗、教育、供应链等高频生活场景，实现“场景触发-金融响应-服务闭环”的生态体系。例如在购车场景中，客户选定车辆后系统自动触发贷款审批流程，实时完成额度测算与放款决策，实现“一键分期”。这种深度嵌入场景的金融服务模式，不仅提升了用户体验，也大幅增强了银行的获客与留客能力。
营销方面，在现代银行营销体系中，基于大数据分析与客户画像的精准营销已成为核心。其运作是一个完整的闭环：首先，内外部数据整合是基础，银行整合用户的资产数据、交易流水、APP行为，以及外部授权的征信与社交数据，形成360°视图。接着，进行标签化与画像构建，通过机器学习模型，从基础属性、金融需求、风险偏好、兴趣习惯到生命周期阶段，为客户打上数百个标签，构建“千人千面”的数字化分身。最终，实现场景化精准触达，营销不再是无差别的“广撒网”，而是依据画像，在合适的时机（如房贷还款前夕推送装修分期）、通过合适的渠道（如手机银行推送或客户经理企业微信），推荐最契合客户当下需求的产品，实现“一击即中”的转化效果。例如，当系统通过数据分析发现一位客户经常在母婴店消费且查阅过教育基金产品时，便会自动为其打上“育儿家庭”“关注教育”等标签。基于此，银行可能会在其手机银行首屏推送一款量身定制的“教育储蓄计划”，或由客户的专属客户经理通过微信提供一份家庭资产配置建议。
客户服务方面，智能客服与虚拟柜员系统正在深刻重塑现代金融服务模式。智能客服通过自然语言处理与机器学习技术，高效解决了大部分常见业务咨询与标准化业务办理需求，例如账户查询、转账操作、密码重置等高频场景。这一智能化分流机制使得人工客服能够更专注于处理涉及情感理解、纠纷调解和个性化服务的复杂问题，从而显著提升服务品质与用户满意度。另一方面，虚拟柜员机（VTM）通过高度集成的人工智能与自动化技术，实现了对传统线下银行网点功能的全面替代与升级。VTM不仅支持身份验证、现金存取、开卡销户等基础业务，还可完成理财签约、贷款初审等较为复杂的金融操作，大幅降低了银行对物理网点和人力资源的依赖。根据市场调研报告，到2025年，中国远程智能柜员机（VTM）市场规模预计将达到320亿元，占据全球市场的45%，这一数据凸显了中国在金融科技应用和智能化转型方面的领先地位。当前，AI虚拟柜员已能替代传统柜员80%以上的常规业务，单台设备年均节省人力成本超过百万元，这不仅优化了银行运营效率，也为金融机构在数字化竞争中获得结构性优势提供了重要支撑。
（二）风险管理渗透：从被动防御到主动预警
在风险识别与评估领域，银行业正越来越多地借助大数据分析与机器学习技术，构建出更为精细和全方位的客户画像，从而显著提升了信息生成与风险识别的整体效率。传统的风险管理方法通常依赖于将原始数据手动转化为结构化变量，这一过程不仅耗时费力，还容易造成关键信息的损耗与偏差。相比之下，人工智能的应用极大地优化了数据的使用效率与价值，例如通过智能算法分析用户日常交易流水，系统能够自动识别出向高风险账户转账等罕见却极具威胁性的高危行为，帮助银行在风险发生前进行预警与干预。随着人工智能技术的深入应用，银行业风险管理的范式正在经历一场由技术驱动的变革。
在风险预警机制方面，银行业正在经历一场深刻的转型，逐步由传统的“被动响应”模式全面升级为“主动预防”模式。为有效应对日益复杂的金融环境，银行构建了覆盖信用风险、市场波动、操作失误等多维度的实时动态监测系统。该系统利用先进的流式计算技术和图神经网络分析，实现了对异常交易行为、可疑资金流向及复杂关联风险的毫秒级精准识别与快速响应，这一能力在金融风险评估和信用评估中得到了广泛应用。同时，借助基于大语言模型的动态压力测试工具，银行可模拟多种极端市场情景及其潜在影响，从而提前识别并评估各类潜在风险敞口。举例来说，依托AI技术的智能风控系统，能够实时监控客户的交易行为，通过机器学习和深度学习算法动态识别潜在的风险模式和异常行为。一旦检测到不符合常规模式的交易活动，系统会立即触发自动报警机制，并迅速通知风控专员介入处理，从而有效降低信息滞后风险。这一系列的技术手段与管理措施显著提升了银行的风险防控能力，为降低整体金融风险提供了有力支撑。
在欺诈检测与反洗钱领域，银行运用深度学习与图计算技术，精准识别复杂隐蔽的欺诈模式。银行利用大数据技术分析用户在互联网上的行为数据、社交数据等，形成更立体的信用评估。机器学习模型可实时监测交易行为，针对可疑且不同于常规模式的交易，实施毫秒级干预，有效识别并阻断电信诈骗、盗刷等风险，将损失降至最低。通过图计算技术，银行能够深度挖掘账户间的关联网络，识别出伪装严密的团伙欺诈与洗钱链条。即便是经过多层资金转移的复杂交易，系统也能追溯其源头并标记可疑节点。结合自然语言处理技术，风控模型还能解析非结构化数据，如合同文本、客服对话与新闻舆情，进一步增强风险预判的广度与深度。这种全方位、智能化的风险防控体系，不仅提升了运营效率，更在2025年严峻多变的金融环境中，成为保障客户资产安全、维护金融稳定的核心支柱。
（三）运营体系渗透：从高成本人力到高效率自动化
运营体系是银行高效运转的引擎，金融科技的渗透，正推动这一引擎向自动化、集约化和智能化方向演进，实现降本增效的终极目标。
1.流程自动化：人机协同的运营模式变革
机器人流程自动化（RPA）技术在商业银行的财务、信贷和合规等领域得到广泛应用。RPA可借助配置自动化脚本或运用智能软件机器人，高效完成规则明确、重复性较高的业务操作。常见应用包括财务对账、定期报表生成、大量数据的录入与清洗、跨系统信息同步等任务。相较于人工处理，RPA能实现“7×24小时”不间断运行，大幅提升业务处理速度与准确性，同时大幅减少因疲劳或人为疏忽引发的错误。此外，该技术能够将员工从烦琐重复的操作中解放出来，使其更专注于需要决策、创新和沟通的高价值工作，从而全面提升组织效率和竞争力。RPA还具有较强的兼容性与可扩展性，能够在不改变现有信息系统架构的情况下，与多种应用程序进行集成，是实现企业数字化转型的重要工具之一。
2.部门协同：打破壁垒，构建一体化协同机制
金融科技为打破商业银行内部长期存在的“部门墙”和“数据孤岛”提供了技术基石，推动了组织从割裂走向融合，构建起以客户为中心的一体化敏捷运营体系。
通过构建统一的数据中台，银行可以将分散在各个业务系统中的数据资产进行整合、治理与标准化，形成全行统一的“数据底座”。这保证了前、中、后台各部门在决策和协作时，以同一套真实、完整的数据源为基础，从根本上解决了信息不对称问题。数据中台的建立还支持实时数据共享与业务联动，使客户在任意触点的行为都能被及时捕捉与响应。在中台的支撑下，前中后台得以深度融合，前台业务部门可以借助中台提供的客户洞察和产品配置能力，快速响应市场变化。中台风险与产品部门能通过前台反馈的数据，持续优化模型与策略；后台运营部门则通过自动化服务，为前方提供高效支撑。这种融合使得组织能够像一个整体般敏捷运作。
微服务和API的平台化架构，使得银行能够以“乐高积木”的方式灵活组合业务能力。一个业务流程（如贷款发放）可由来自不同部门的多个服务模块（客户画像、风险定价、合同生成）无缝拼接完成，实现了跨部门的流程穿透与高效协作。这种架构显著提升了系统的灵活性与可扩展性，支持业务快速迭代与创新。各部门不再局限于固有职能边界，而是围绕客户旅程协同运作，真正实现资源的最优配置。
3.数据驱动决策：从经验依赖到智能化前瞻决策
金融科技将数据从辅助参考提升为核心生产资料，驱动银行业务决策从依赖历史经验和静态数据，转向基于实时动态数据的智能、前瞻性洞察。
通过大数据分析与机器学习模型，银行能够实时捕捉市场波动、客户行为变化及潜在风险信号，实现对信贷需求、流动性变化等关键指标的精准预测。决策不再仅限于事后分析，而是向事前预警与事中干预拓展，显著提升了响应的效率与准确性。凭借强大的数据建模与仿真能力，银行能够对市场变化、政策调整或新产品推出进行“沙盘推演”，精准评估其潜在影响，进而制定出更具前瞻性和适应性的战略规划。管理层依托可视化数据仪表盘，可动态监控全行经营状态，快速制定优化策略。各业务条线亦能基于数据洞察主动调整服务方案，推动营销、风控与运营的协同进化，形成闭环的智能决策体系。例如在市场营销、客户关系管理等领域，数据分析使银行能够基于用户行为轨迹预测其金融需求，在最合适的时机、通过最恰当的渠道、提供最匹配的产品或服务，极大提升了营销转化率和客户满意度。
五、总结
金融科技已从最初的工具性辅助全面升级为驱动商业银行转型的核心引擎，通过“ABCD+”等技术体系的深度渗透，不仅重塑了银行的业务模式、风险管理与运营体系，更推动了行业从“规模竞争”向“效率竞争”的深刻变革，未来将朝着更加生态化、智能化与场景化的方向持续演进，为银行业的高质量发展注入源源不断的数字动力。
内容来源：大普信评
