信银理财王洪栋：不为技术而技术，理财AI应用需夯实三大能力

2026-07-09 · 加杠网

“智能应用绝不能为技术而技术，必须承接投研决策、客户服务、风险内控、产品质量等业务战略，与稳健经营理念深度融合。重点构建三大能力：第一，业务场景的垂直整合能力，是实现高价值应用的关键。第二，数据治理的基础支撑能力，直接决定智能应用的水平上限。第三，信息系统的工程实施能力，确保智能应用能够高效落地。”6月27日，在新金融联盟主办的“AI驱动资管业务价值跃迁的路

“智能应用绝不能为技术而技术，必须承接投研决策、客户服务、风险内控、产品质量等业务战略，与稳健经营理念深度融合。重点构建三大能力：第一，业务场景的垂直整合能力，是实现高价值应用的关键。第二，数据治理的基础支撑能力，直接决定智能应用的水平上限。第三，信息系统的工程实施能力，确保智能应用能够高效落地。”6月27日，在新金融联盟主办的“AI驱动资管业务价值跃迁的路径与挑战”内部研讨会上，信银理财董事长王洪栋表示。

这是新金融联盟第106期内部研讨会，由新金融联盟秘书长吴雨珊主持，中国金融四十人论坛提供学术支持。原中国银保监会副主席陈文辉作主题交流，泰康资产总经理兼首席执行官段国圣、农银理财总裁毛焱、天弘基金副总经理兼首席信息官迟哲、盈米基金董事长肖雯也发表主题演讲。来自银行、理财子、非银金融机构与科技公司的51家机构代表参会。

当前，信银理财 的 人工智能应用尚处起步阶段，算力配置、 模型日均调用量（ Token 数） 及 AI编码等仍以探索布局为主。今天，我主要分享 对于资管行业人工智能应用的 两点 认识 ，以及信银理财的实践举措。

（一）人工智能在金融领域的应用，正进入由国家战略顶层设计、行业监管 积极 引导与市场实践持续 深化 三者有机结合的加速发展期

首先，国家战略方向十分明确。 2025年8月国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》， 2026 年 4月中央政治局会议将“人工智能+”行动升级为全面实施，AI转型已从可做可不做的技术课题转变为必须答好的政治课题。

其次，监管导向坚持发展与安全并重。 2026年6月，国家金融监管总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》， 有序推进人工智能科技创新与金融业务深度融合。

另外，人工智能行业应用正从 “星星之火”转为“燎原之势”。 头部机构正从早期知识检索、办公文案等点状提效，迈向智能投研、风险防控、财富管理等 业务深度融合， AI应用已成为金融机构的必修课。

（二）智能化浪潮下资管行业机遇与挑战并存

在机遇层面，变革正在四个 方面展开 。

一是日常经营 中 降本增效 。 各机构都在有序推进 智能客服、办公文案、报销流程等 应用，实现降本增效 ，但若仅停留在 “减少鼠标点击、缩短文字输入” 的 层面， 则 这场变革的价值远未充分释放。

二是风险管控 的 多维深入。 理财产品实行净值化管理，风控 就 是生命线。大模型可快速分析研报、公告、舆情、产业链图谱等非结构化数据，实现多维度交叉验证，相较传统 规则引擎等方法 能更早、更准、更细地识别风险 。

三是 客户体验与旅程重构。 随着智能体的普及，个人投资者对投资信息的获取、分析及使用愈加频繁和专业， 全天候 智能交互、个性化投顾陪伴需以更便捷方式提供，客户体验和旅程也将随之重构。

四是业务模式的创新突破。 AI+不是在旧流程上加点智能，而是能催生新的产品设计思路、新的资产优选模型、新的投资策略。

一是算法黑箱和模型幻觉。 大模型可能生成 “看似合理、实则错误”的内容。 金融领域 在客户服务、投资决策、合规审查、信息披露等场景中，很难容忍不可解释性和幻觉风险，这是 AI在资管领域应用的核心顾虑。

二是数据治理和隐私安全。 AI的燃料是数据，但金融数据又具有高度的敏感性。企业私有数据之前没有参与到基础模型的初期训练，但在AI应用中又是不可或缺的要素。如何安全高效地实现大模型与私有数据的融合，解决输出准确性问题是 一项 基础课题。

三是技术依赖和新型威胁。 过度依赖 AI可能引发操作风险、模型风险与系统性风险——若全行业都简单使用第三方模型做投资决策，极易导致市场同质共振的风险；同时需警惕过度依赖AI导致的人员能力退化、工具滥用误用等风险。

四是组织冲突和人才缺口。 智能技术的引入必然会重塑原有的管理模式和工作流程，如何构建适应智能化时代的组织架构和人才梯队，实现平滑过渡，是必须破解的重要课题；另外，既懂业务场景又懂 AI技术的复合型人才目前也极其稀缺 ，储备不足 。

面对机遇与挑战， 信银理财 选择以 业技数智深度融合为抓手，紧扣稳健经营这条生命线，积极稳妥推进 人工智能 应用 。

智能应用绝不能为技术而技术，必须承接投研决策、客户服务、风险内控、产品质量等业务战略，与稳健经营理念深度融合。为此，重点构建三大能力：

第一， 业务场景的垂直整合能力 ， 是实现高价值 应 用的关键。 智能整合并非简单流程自动化，而是将 AI能力体系化嵌入业务流程，推动人工操作向数智驱动转型。这 就 要求业务与技术通力合作，沉淀优质的领域知识，重构业务流程，并配套相应管理机制。

第二，数据 治理的 基础 支撑 能力 ， 直接 决定智能 应用的水平 上限 。 把数据治理从传统结构化数据扩展到研报、公告、图片乃至音频、视频这些多模态数据，拓展数据治理广度和深度 ， 不断积累智能就绪 的数据资产 。数据应用 需要 从固定报表输出，转向 AI智能分析驱动 ， 以用促治，筑牢智能应用的数据基础。

第三， 信息系统的工程实施能力， 确保智能应用能 够 高效落地。 要推动新型系统 由 人工界面操作、菜单页面导航 等 传统设计 向 支持大模型接口调用、动态规划调度等 智能就绪 状态 演进 ， 实现技术 系统 和业务目标融合。

为了促进 人工智能 应用， 公司 从 “ 战略 、 风控、数据、技术 、 管理 ” 五个维度一体化推进工作：

一是强化顶层战略引领， 广泛 凝聚转型共识。 公司党委和经营管理层 高度 重视， 2024年 将 公司 战略由 数字化升级为数智化， 并 制定了 “ AI+三年行动方案 ”； 2025年 积极开展了私有化算力部署 ； 2026年 公司党委 将 AI应用 聚焦核心战略， 并 通过 AI创新大赛 推进科技人员 AI转型、业务人员AI普及 的 “双线培育”， 建设 AI 复合型人才队伍 。

二是同步规划风险防控，坚守应用安全底线。 战略之后 最重要的就 是防范风险 。 金融 无 小事，安全是底线 。 现阶段， 公司 确定了 “ 对内不对外，辅助不决策 ”的基本原则 ，并且把 人工智能 模型风险正式纳入了公司 “ 7+8+X ” 的 全面风险管理体系 进行统一管理。通过识别 “对话型智能”和“执行型智能”的不同风险特征， 公司 围绕业务场景进行风险评估，初步建立了 “人防+技防”相结合的风险防控体系：“人防”核心是“人员在环”，关键决策、关键输出必设人工核验点 ； “技防”核心是“安全围栏”，就是在人工智能应用全链路设置安全管控功能，确保安全措施贯穿始终。同时， 公司也在 积极探索 “内控智能体”建设， 尝试 用 AI监督AI。近期，公司组织的AI应用创新 大赛， 各参赛方案 都把安全 机制的 设 计 放到优先位置，说明 安全理念已经 深入人心。

三是夯实数据治理基础，赋能高水平应用。 公司一贯 把数据治理作 为 金融智能化应用 的 基石，秉持久久 为功 的理念，从 “ 全 、 准 、 安 、 易 ” 四个方面 进行落实： “ 全 ”， 就是将智能 就绪 （ AI-ready ） 的数据范围拓展到公司内外部全口径、全生命周期， 进一步 提升多 模态 数据高效处理能力 ， 不仅看数字，还要看文本、看图片、看音频。 “ 准 ” ， 就是 基于 “离 线 +实时”服务能力的数据平台， 强化 数据质量管控，提升数据准确度 和及时性 ， “ 以 用促治 ” 让数据治理与 智能应用 形成良性正循环。 “ 安 ” ，就是完善 数据的容灾备份、权限密控、数据加密、资源隔离等机制，确保智能应用坚守数据安全与客户隐私保护底线，在任何情况下 都 保证合规性 、 安全性 。 “ 易 ” ， 就是升级数据资产目录和数据地图，探索建设 “数据服务智能体”，在传统“报表+BI+实验室”的基础上提升用数便捷性 。

四是升级技术架构支撑，筑牢智能应用基座。 依托中信集团和 中信银行 的技术沉淀，打造覆盖数据、平台、模型、算力全栈式智能平台基座，包括建设企业级智能体的应用平台，实现多模态人机交互模块；目前正在推动全域信息 系统进行 AI就绪改造 工作 ， 使其能便捷地接入和调用智能服务；稳妥推进模型和算力的私有化部署，为人工智能应用提供强健的技术基座。

五是强化统筹管理协同，一体推进 智能 应用 建设。 人工智能的普及 应用离不开科学 的 统筹管理和 坚强的 组织保障 。 智能化转型不 仅 是科技部门的事， 需要 业务、技术、数据、风控、合规 等 多部门 的 协同，所以 公司 依托 企业级一站式智能体工作平台来统筹管理体系和制定建设规范，确保智能体建设在模型开发、部署和评估 等 方面都要有章可循，有据可依 。 所有的智能体开发 要 和 系统功能 的 需求开发一样，纳入动态闭环管理 。 通过统一基础设施 、 统一实施标准和统一能力开放，避免各业务条线重复建设，降低资源浪费 ， 并 确保 智能应用体系 的安全性和准确性。

在执行层面， 公司 采取 “自 下 而 上 ”与“自 上 而 下 ”相结合的方式。

自下而上激发活力。 通过 AI 应用 创新大赛等形式，鼓励一线员工结合实际工作提出小型智能体建设方案，实现局部效率提升。

自上而下聚焦重点。 公司围绕理财能力跃升，在三大关键领域推进高价值场景落地： 在投研领域， 优先发力研报内容智能提炼、资讯信息深度分析、智能交易辅助等能力建设，通过大小模型协作为客户创造更多价值； 在营销领域 ，优先在 “四位一体”渠道服务和直销业务中开展客户画像精准刻画、客户服务主动触达、产品生命周期全程陪伴等能力建设，以专业传递温情； 在风控领域， 重点加强合规智能审核、资产智能尽调、投后实时预警等能力建设，严守风险合规底线，牢牢守护老百姓的钱袋子。

我们坚信，唯有坚守金融安全与专业价值本位，持续深化业技数智融合，方能稳妥推进人工智能安全应用，践行 “受人之托、代人理财”的行业使命，为行业健康发展贡献力量。

(本文作者介绍：一个高质量的新金融政策研讨和行业交流平台。)

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