文/CFN 大河  版权图片/微摄

2026年5月上旬，第九届数字中国建设峰会“数‘聚’金融、智启未来”数字金融主题交流活动在福州举行。会上，兴业银行党委书记、董事长吕家进的一番表态迅速引发行业关注：“人工智能作为新一轮科技革命的战略性技术，正在深刻改变千行百业，智能化不是选择题而是必答题。”正是基于这一判断，兴业银行在“十四五”收官之际，交出了一份颇具底气的成绩单：2025年末集团总资产达11.09万亿元，营业收入2127.41亿元，归母净利润774.69亿元，营收与净利润连续两年实现“双增长”，不良贷款率1.08%，拨备覆盖率228.41%。

但在吕家进看来，这份成绩单只是数字化转型成果的“前戏”。“十五五”开局，兴业银行做出了一个清晰的战略抉择：将数智化上升为第一战略。这背后是他从“金融机构、金融行业、金融政策”三个层面勾勒的一套关于金融智能化变革的系统性逻辑——一套对全行业而言都具有前沿引领意义的新理念与新蓝图。

“致广大而尽精微”：三个层面的系统性思考

吕家进的核心思考集中在三个层面，层层递进，构成了一个从微观到宏观的逻辑闭环。

金融机构层面，他提出“致广大而尽精微”的理念。未来的基础大模型可能趋于同质化，成为类似“水电煤”的基础设施。他特别借用了一个生动的生物学比喻：现代生物学研究表明，人类和黑猩猩的基因差别不足2%，正是这微小差异造就了“人猿相揖别”的物种分野。因此，决定金融机构最终高度的，不是基础大模型的引进部署情况，而是自身独特资源的整合利用程度——在细微处下功夫，让基础大模型与自身的独特性产生“化学反应”。

在操作层面，这一理念被分解为四项关键工程：数据治理、知识梳理、场景建设和组织革新。每一项都指向一个核心问题——金融机构如何构建真正属于自己的“智慧内核”，而不是成为大模型厂商的“高级测试员”。

金融行业层面，吕家进认为要化挑战为机遇，并从客户服务、交互渠道、产品形态、风控体系四个方面描绘了银行形态的根本性重塑。他认为未来的硅基生命将大量替代碳基生命的工作，只要为智能体灌注企业金融、零售金融、同业金融等知识，它就可以“一人分饰多角”，不再有严格的岗位界限之分。金融机构的APP也将“隐身”为被智能体调用的功能模块，金融服务真正融入客户旅程。同时，业务与风控的边界将被重新定义，风险参数和业务逻辑从一开始就要被同步编码，实时感知并即时阻断风险，将成为智能时代的核心竞争力。

金融政策层面，他提出了三个前瞻性的政策建议：推动联合创新，组建创新联合体打造硬科技成果；加快公共数据管理机制改革，让更多高能级公共数据走向市场；借鉴国际经验构建“沙盒”监管机制，允许金融机构在限定场景内试验新技术、新产品，确保全球竞争中不落人后。这三点建议反映出他对下一阶段中国金融智能化竞争格局的战略预判——竞争的已不再是单一金融机构的实力，而是整个创新生态和政策环境。

从“数字兴业”到“智慧兴业”：一张完整的转型“施工图”

吕家进在演讲中披露的一组数据，清晰地勾勒出兴业银行从“数字兴业”走向“智慧兴业”的阶段成果。截至2026年5月，兴业银行已上线200多个智能体，人工智能技术赋能260多个应用场景，Token日均调用量约41亿。该行还制定发布了《“人工智能+”行动方案（2025–2027年）》，形成“人工智能+客户管理、+风险合规、+投资交易、+决策审批、+集中作业”的“1+7”智能应用体系蓝图。

透过这组数据，可以看到一张远超“技术秀”的完整转型“施工图”正在推进。在数据治理层面，兴业银行健全了“事前、事中、事后”全流程数据治理机制，2023年发布的企业级数据字典标准已超6万项，建设各类数据应用超900个，构建模型超1200个。

在知识梳理层面，吕家进特别强调，金融业对精准性、可解释性有很高要求，需要将知识构建作为一项工程。“要把人们多年积累的客户洞察、合规要义、风控逻辑、信审智慧等大量的显性和隐性的知识，进行系统性、结构化的萃取、梳理、建模，转化为机器可以理解、可以推理、可以迭代的知识。”

在场景建设层面，兴业银行“国际业务智能助手”智能体截至2026年2月底总问答量已突破20万次；通过升级智能大模型平台，构建具有高级认知能力的金融大模型智能体平台，可实现智能体应用开发、多样大模型支持、灵活插件调用、知识库构建、流程自主规划等功能。此外，该行还在银行业首批部署上线DeepSeek-V4，加速了全栈国产化企业级人工智能服务体系建设。

在组织革新层面，2026年3月，兴业银行再次调整科技条线组织架构，拟成立“人工智能+”统筹规划办公室，以强化AI战略的顶层统筹能力。吕家进强调，科技研发要从瀑布式转向敏捷化，系统建设要从项目制转向产品制，组织架构要从专业分工转向业技融合，文化理念要从经验判断转向数据驱动。

值得注意的是，吕家进在2025年度业绩发布会上还提出了一个令行业耳目一新的判断：“在AI时代，硅基生命将大量替代碳基生命的工作。” 他认为，通过喂养金融专业知识，人工智能体可以“一人分饰多角”，未来客户经理将不再严格区分零售、同业等类型，对公客户经理与零售客户经理的条线壁垒将被打破。这一判断直指银行业传统的组织架构壁垒，也折射出兴业银行对未来银行形态的清晰预判。

行业坐标中的兴业银行：智能化转型的前瞻与领先

将兴业银行的智能化战略放在全行业视角下观察，更能看出其前瞻性和体系化程度。2025年，13家上市银行金融科技投入合计接近1900亿元，“AI”“人工智能”“大模型”“智能体”几乎成了年报科技章节的“标配”。工商银行将“数字工行”战略全面迭代为“数智工行”（AI-ICBC），打造AI原生的金融生产力范式；中国银行全面实施“人工智能+”行动，建设BOCAI大模型能力平台，接入10余款主流大模型。

从行业趋势看，银行正在从项目思维转向平台思维，将AI能力作为基础设施来建设，而非作为一个个孤立的项目来管理。在这样的竞争格局中，兴业银行提出将数智化作为第一战略，不仅是对行业趋势的跟随，更体现出一种主动定义规则的自觉——竞争的关键不在于“我用了哪个大模型”，而在于“我如何用自身的数据和知识让模型变得更懂我”。

悬念设问：兴业银行的“智慧兴业”接下来要攻克的难关是什么？

尽管兴业银行的智能化转型已取得显著成效，但吕家进本人的演讲也揭示出更深层的挑战。他将智能时代的竞争力归结为四个维度的组织革新，而每一项革新的推进都意味着对传统科层制体系的深层挑战。“这些生产关系的调整需要改变人们的思想观念、行为习惯和利益格局，谁的决心大、工作细，谁才有可能将金融机构从传统的科层制的‘流程机器’重塑为能够快速进化的‘智慧生物’。”真正的考验不在于技术能力，而在于“破壁”能力。

第一个难题是“数据孤岛”的彻底打破。 企业级数据治理虽然已构建6万项标准，但从“有标准”到“数据通”，再到大模型真正吃透这些数据，中间仍存在巨大跨越。特别是吕家进所强调的“私有数据是护城河”这一判断，意味着兴业银行需要在守住数据安全和合规底线的前提下，最大限度地释放自身数据的价值。

第二个难题是“专业壁垒”的跨越。 将信贷审批专家头脑中几十年的经验、风控逻辑、信审智慧萃取出来并转化为机器可理解的知识库，本身就是一个庞大的“知识工程”。这项工作直接决定了银行智能体的“智商”——如果知识梳理不到位，智能体不过是“高级版关键词搜索”，无法真正替代专家的判断力。

第三个难题是“人机协同”的确立。 当组织从“专业分工”转向“业技融合”，当硅基智能体与碳基员工在同一组织内共存共事，业务流程如何重新定义？考核机制如何调整？管理模式如何升级？这些都是只有通过实践才能给出的答案。

第四个难题是“合规创新”的平衡。 吕家进在演讲中坦承，“目前我国金融业主要是在内部使用人工智能，还不能用于对外面客服务”。他提出的“沙盒监管”正是为解决这一困境而设计。在智能化风控和面客服务领域，如何在监管框架内找到创新空间，将是金融机构在智能化时代的核心竞争力之一。

金融智能化的“中国解法”

中国金融网董事长何世红分析认为，兴业银行董事长吕家进提出的“金融机构—行业—政策”三层系统性框架，将金融智能化从“技术问题”提升到了“战略问题”的高度——其核心不是比谁上线的大模型更多，而是比谁能让模型更懂自己。

从“数字兴业”到“智慧兴业”，兴业银行正在以200多个智能体、260个应用场景、日均约41亿Token调用的底层能力，支撑起一个“四层八柱”的智能化战略框架。这一框架的精髓在于：它不是简单地套用大模型做“锦上添花”，而是从数据治理、知识梳理到场景建设和组织革新的全链条重构，试图将金融机构从传统的科层制“流程机器”重塑为能够快速进化的“智慧生物”。如果说前十年商业银行的数字化转型是一场以“效率提升”为目标的上半场，那么以兴业银行为代表的智能化转型下半场，目标已经升维为“能力重构”——是用AI重新定义银行的客户服务方式、风险控制方式和组织运转方式。

对于兴业银行而言，“十五五”开局就把数智化列为第一战略，既是战略自觉，也是市场倒逼。当吕家进在演讲中罕见地公开批评行业中普遍存在的“各自为政、重复建设”现象时，释放出的信号已经非常明确：金融智能化不是某家银行的专利，而是整个金融业面对AI浪潮必须共同破解的时代命题。而兴业银行的思考与实践，正试图为中国金融业探索出一套具有示范意义的“中国解法”，并为全行业的智能化转型提供一条可复制的参考路径。