信用卡产品或储蓄计划相关的建议。 如前所述，人工智能还能通过增强交易安全性和减少欺 诈来优化客户体验。例如，汇丰银行使用人工智能对数 百万个账户进行欺诈行为检测，以提升客户的安全感和 信任感。此类创新使日常银行业务更加顺畅、安全和以 客户为中心，为后期的深度客户互动和忠诚度培养奠定 了基础。 各银行也利用人工智能重塑“了解你的客户”（KYC） 流程，以提高效率、准确性和合规性。人工智能驱动的 工具 户、进行合规检查并获得初始金融服务。 欺诈防范：此价值流涉及整个银行业务体系，无缝覆盖实时欺诈检 测、风险缓释和客户保护等活动。 支付处理：此价值流涵盖种类繁多的活动，涉及国内和跨境交易、 付款审批、对账和资金实时跟踪。 留客和获客：此价值流聚焦在整个客户财务生命周期内与客户进行 持续互动，包括提供个性化建议、实施忠诚度计划以及管理客户满 意度。 银行业务中的关键价值流 调研结论 打造智慧银行 阶段一 客户、供应商和政府在人工智能的协助下建立生态系统，以通 过无缝合作创造价值。 Erik Brynjolfsson ——斯坦福以人为本人工智能研究院（HAI）教授兼高级研究员，斯坦福数 字经济实验室主任 人工智能驱动的银行业务自 动化 客户财务管理完全由人工智能执行。通过 人工智能驱动的系统自动管理账户余额， 优化投资组合，甚至根据市场状况和客户 财务行为实时调整贷款条款。例如，某英 国零售银行正尝试银行服务全面自动化，

1）为银行搭建从信息推送、业务营销、服务办理、费用支付、售后维护的无断点服务闭环，构建一站式银行服务的信息窗口； 2）简化了银行业务办理流程，缩短了用户操作路径，全面提升服务质效。 玄武云最佳实践案例（金融——泉州银行） 解决方案：玄武云·即信为泉州银行5G消息创新项目中，主要通过5G消息助力泉州银行网 点服务、线上业务、个人中心三大类银行业务。 1）网点服务功能：网点查询、预填单、预排号。 2）线上业务功能：动账通知、资金查询、线上办卡、理财购买、生活缴费。

投资的基础上，发展资产管理和投 资银行业务 76 金融事业发展战略总体框架 从自身实力与实际出发，集中发展最有吸引力且已具备相当经验的 资产管理类业务 调整在其他金融领域的财务性股权投资，清退不良资产，维持或增加在回报 率 / 成长性良好的金融企业的投入，促进集团金融事业和其它业务的发展 在集团自身资本运作的基础上，发展投资银行业务，成为未来集团金融事业 的重要组成部分 集团金融事业发展应从实际出发，按照基础业务、战略业务和新兴业务的组合来构建 基础业务 战略业务 新兴业务 集团金融事业的发展 集团短期资金运作 金融股权投资 资产管理 / 基金管理 投资银行业务 项目融资服务 其他高收益金融业务 78 资产管理是目前国内极有潜力的金融业务，而集团在这一领域已具备了相当的能力 •目前我国基金总市值约 *** 亿，而估 计增长空间约在 银行这一 高速发展的业务 •集团目前在各业务板块的重组、转 型、发展中已经并仍将产生较多的上市、 购并等资本运作，这其中需要大量投资银 行服务 •集团在资本市场有一定的操作能力， 这对投资银行业务的开展具有较强的支持 力 •在对集团内部资本运作提供良好顾问 服务的基础上，不断增强自身能力，逐步 开拓外部市场是必然的选择 良好的内部成长空间 •国内企业越来越重视将在产业运作与 资本运作有效结合，在快速提升产业竞争

能以牺牲系统性能为代价，我们坚决避免用落后的技术系统替换现有 的先进系统，从而确保业务建设的持续进步。经过深入测试和广泛调研，我们选定了国产鲲鹏芯片和海光芯片作为 国产化替换的优选方案，以保障银行业务的稳定运行。同时，我们规划了一朵云内管理多种信创芯片的能力，以预 防未来单一技术路线可能带来的风险。此次建设的信创云平台具有出色的兼容性，能同时支持海光、鲲鹏、飞腾以 及 Intel 等多种芯 战，我们在信创云平台中启用 了安全组机制。通过细致的安全策略配置，我们实现了对东西向流量的精细控制，有效隔离了不同业务系统之间的 网络通信。这一举措不仅显著提升了云平台的安全性，还进一步确保了银行业务数据的保密性和完整性。安全组的 实施，使得我们可以根据需要灵活地定义网络访问规则，防止了潜在的安全威胁和数据泄漏风险。 为了解决日常运维对云内流量分析的迫切需求，我们决定尝试将科来的先进技术与华为云进行融合。在经过多 发展战略，同时积极响应国家 构建绿色金融体系的号召，制定了绿色发展规划。因此，建设绿色智能数据中心，夯实底层科技支撑，保障数字化 运营与创新，是本行数字化转型升级的重要举措。 另一方面，随着银行业务规模和数据量的持续增长，传统数据中心存在能源使用效率低下，设备利用率不高， 人工运维操作多、速度慢、易出错等痛点，无法满足数据中心绿色节能要求，阻碍银行智能化发展。 因此为了打造更为绿色节能、

AI 2.0 + 金融：我们认为，金融行业数据丰富且数据质量高，具备大模型训练的良好基础。同时，金融行业大量产品最终服务于 C 端用 户， 大模型应用场景丰富。随着大模型与证券、保险、银行业务的融合，创新应用将层出不穷。 2.1 AI 2.0 时代来临，金融行业数据丰富，应用场景多，将产生大量的创新应用 资料来源：量子位、华西证券研究所

担 的责任外，本公司及其雇员不对使用本报告及其内容所引发的任何直接或间接损失负任何责任。本公司或关联机构 可能会持有报告中所提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，还可能为这些公司提供或争取提供投资银行业务服 务。客户应当考虑到本公司可能存在可能影响本报告客观性的利益冲突。 本报告版权归本公司所有。本公司保留所有权利。未经本公司事先书面许可，任何机构和个人均不得以任何形式翻版、 复制、引用或转载

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为客户提供了更可靠的服务, 确保银行业务的流畅无阻与高效运 行。温州民商银行信息技术部运维负责人称赞道: 企业的产品其不仅稳定可 靠, 而且服务响应上专业及时。这种高效的支持机制,结合企业提供长达五年 的硬件与软件制造商保修服务, 无疑为温州民商银行注入了强大的信心, 使其 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 53 能够更加安心地为客户提供卓越的服务, 确保银行业务的稳定运行与持续创 4

TXSQL8.0.xx 服务器 操作 系统 数据库 中间件 国产 平台底座 多元服务群 信创平台替代 2000+ 业务场景整体迁移 信创产品替代的关键软硬件组件 自主可控的信创平台实现全银行业务的切换上线，完成Uipath产品替换； 实现信创业务场景综合应用，并完成PC端操作系统与信创系统应用整合。 2000+个 业务场景整体迁移 5000万笔 替代执行业务 1300% 首年投资回报率

压力测试，预测营销活动效果及潜在风险（见图 5）。 25 图 5 基于数字孪生的智能运营场景架构 （五）供应链金融 1.应用场景概述 随着数字经济和数字技术的发展，供应链金融已成为银 行服务实体经济的重要途径，是新一阶段银行业务数字化转 型发展的关键方向。传统供应链金融对核心企业背书较为依 赖，在供应链融资过程中，进行大量的线下人工审核，从企 业背景调查到核准授权，耗费大量人力效率低，无法及时获 取业务变化，风险管控能力弱。通过数字化平台建设，上下