系统推进的关键阶段。2024 年 11 月，中国人民银行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》， 明确提出以数字化转型为战略引擎，通过“技术驱动 + 数据赋能”双轮联动，全方位推进金融机构在战略布局、 技术应用、数据治理等核心领域的系统性变革，进一步明确了到 2027 年建成“数字金融强国”的路线图—— 以数据要素为关键生产资料，以算法算力为核心生产力，重构金融服务模式。 在 … 为促进金融创新的科技驱动与数据赋能，激发数字化转型新动能，探寻金融机构数智化发展的新路径、 新方法，金科创新社连续 6 年举办“金融机构数字化转型优秀案例评选”活动，在 2025 年的评选中，共计 收到 132 家金融机构 386 个参选案例。 《数字金融专刊暨鑫智奖·第六届金融机构数智化转型优秀案例集》依托“金融机构数字化转型优秀案例 评选”活动，深度聚焦金融业数智化转型的创新理念 提供可借鉴的实践范式，助力金融企业探索数字金融的创新应用场景，构建以技术创新为引擎、数据要素为 核心的双轮驱动新格局，推动金融科技赋能业务高质量发展。 专题 目录 评选概况 “鑫智奖·第六届金融机构数智化转型优秀案例评选”榜单 “鑫智奖·第六届金融机构数智化转型优秀案例评选”Top10 获奖案例 量子技术加固金融信息安全防线——量子通信在金融领域的应用研究 拥抱智能体，赢得好未来 中小城商行数字化转型实践中的若干思考

..................35 五、趋势与展望 .................................................... 38 （一）数字孪生有望助力金融机构做好“五篇大文章” ...............38 （二）数字孪生与金融业务联系更加紧密 ...........................38 （三）数字孪生与物联网、5G 等技术的融合逐渐加深 的动态风险评估仍是重要挑战；财富科技专注于财富管理和 理财服务，占比11%，旨在通过智能投顾 5和个性化资产配置 满足客户的多样化需求，但在隐私保护和数据安全方面的要 求也愈发严格。 金融机构作为金融业务的载体，承担着为社会提供资金 配置、风险管理和服务支持的职能，也有义务应对数字化转 型过程中精准营销、风险管理以及安全合规要求带来的日益 复杂的挑战。 1.金融营销方面痛点介绍 国家金融监督管理总局数据，中国银行业金融机构法人数和 证券公司数近五年分别增加了30家和9家 6。金融业竞争存活 同业数的增加，导致了客户获得成本和企业营销成本的上 升。 同时，随着客户对金融产品个性化需求上升，传统市场 划分和客户画像可能因无法满足客户需求，导致金融机构获 客率下降。而客户需求分析准确度不足，也在对客产品设计 和营销策略上给金融机构带来了挑战。 数据分析工具普遍应用的当下，海量的客户数据仍是金

；苏杭，中国国际金融股份有限公司研究部分析师。 摘要：当前，金融机构主要将大模型应用于业 务场景简单的非决策类环节。本文从展业流程角度 和业务场景角度系统梳理 AI 大模型在金融行业的 应用现状，并从应用趋势、赋能空间、产业格局三 个方面对大模型在金融行业应用趋势展开探讨，动 态、辩证分析大模型对金融体系的整体影响。本文 认为，监管机构、金融机构及技术服务商等各方可 通过加强合作、明确监管合规要求、完善风控制度 报告》，大模型驱动的新商业模式有望为金融业带 来 3 万亿元规模的商业价值增量。 当前，金融机构主要将大模型应用于业务场景 简单的非决策类环节，而在核心决策环节应用大模 型仍面临较大挑战。从业务流程角度，大模型已开 始赋能前台营销运营、信息搜集整理，以及中后台 运营支持等环节；从业务场景角度，各类金融机构 已开始尝试将大模型应用于支付、信贷、投顾、投研、 保险等细分领域。 （一）落地应用现状 行业主要应用于业务场景简单的非决策类环节 目前，国内外各类金融机构正在积极探索大 模型落地场景，金融从业者对大模型类工具的需求 和使用也与日俱增。在金融机构层面，根据英伟达 发布的针对近 400 家金融机构的调研结果，43% 的 金融机构已开始使用大模型，主要用于报告生成 （37%）、客户体验及活跃度优化（34%）、合成数据 生成（33%）和营销（32%），另有 55% 金融机构 正在研究并考虑应用大模型；在金融从业者层面，

的依赖越深，技术本身的安全、稳定与可靠就越成为整个体系的“阿喀琉斯之踵”。 此外，数据的真实性核验依然是风控的肯綮。虚构贸易背景、伪造电子单据等欺 诈行为，在数字化外衣的包装下更具迷惑性，对金融机构的穿透式核验能力提出 了更高要求。 再者，数据安全与隐私保护的矛盾日益尖锐。 供应链金融的生命线在于数 据，但数据的汇聚与共享是一柄双刃剑。一方面，我们需要打破“数据孤岛”， 实现信息的有 在此过程中，前沿科技是破局的关键。我们必须秉持“科技向善，安全护航” 的核心理念，将大数据、人工智能、区块链、物联网等技术，深度应用于风险治 理的全流程。 构建这样一套安全体系，绝非单一机构之功，而需产业各方协同共治。它要 求金融机构不断提升自身的科技能力与风险定价水平；要求核心企业承担起“链 主”责任，维护产业链的整体健康；要求科技公司提供安全可靠的技术解决方案； 更要求监管机构以“沙盒监管”等创新方式，在鼓励发展与防范风险间找到最佳 也汇集了来自制造业、农业、跨境贸易及科技平台等不同领域的典型案例，力求 展现供应链金融在不同场景下的实践智慧与突破。 我们期望，本白皮书能为读者提供一个全面、深入、前瞻地理解中国供应链 金融的分析框架。无论是对于金融机构、科技企业、产业链上的核心企业与中小 微企业，还是对于政策制定者与学术研究者，都能从中获得有价值的洞察与启发， 共同推动我国供应链金融健康、规范、可持续发展。 1 目录 前 言.....

核心企业为中心，通过整合各种交 易及贸易活动的信息流，供应链金融亦令金融机构能够有效地管理风险，并为中小企业提供普惠融资。供应链金融本质上涉及广泛范围的参与者，而不同参与者之 间的协作及信息交换相对低效。 供应链金融定义和商业模式 -通过整合核心企业及其供应商之间各种贸易活动产生的信息流、物流和资金流，供应链金融能够使金融机构有效地管理风险， 提供更灵活融资选择，并使不同利益相关者受益于一个稳定和金融可持续的供应链生态系统 影响的典型大型企业。 供应链金融商业模式 基础设施服务提供商 供应链金融科技解决方案提供商 供应链管理服务提供商 资金流 信息流 物流 业务流 商业交易 中小供应商 商业交易 金融机构与其他资金方 投资 中小分销商 核心企业 增值服务提供商 应收账款融资 库存融资 预付款融资 购买 生产 库存 销售 5 关键分析 19.7 20.4 20.8 23.6 24.6 连续三年下降且下降幅度较大，交易量在2024年萎缩至1,744亿元 人民币左右，下降原因主要系： • 严格的政策压力：2020年8月中国对重点房企融资提出“三道红 线”，2020年底又提出金融机构房地产贷款集中度上限，对银行 业金融机构发放的个人住房贷款占全部贷款的比例提出上限要求， 深刻改变了房地产金融格局，说明凭借高杠杆高周转进行快速扩 张的资本红利时代已经结束。 • 房企信用危机：2020年7月以来，多家房地产企业相继出现债券

1 主要发现与结论................................................................................104 8.2 对金融机构的建议............................................................................105 8.3 对技术开发的建议.. AI 平台， 凭借其强大的数据处理能力和智能算法，为金融贷款评估提供了全 新的解决路径。通过 DeepSeek，金融机构可以实现对借款人信用 状况的实时动态监控，提升风险评估的精准度和效率。DeepSeek 的应用不仅能够有效降低贷款违约风险，还能优化客户体验，增强 金融机构的市场竞争力。具体而言，DeepSeek 在金融贷款评估中 的应用主要体现在以下几个方面：首先，通过深度学习技术， 全面性：整合多源数据，覆盖更多维度的风险因素。  高效性：自动化流程大幅缩短贷款审批时间，提升运营效率。 通过引入 DeepSeek，金融机构能够在控制风险的同时，提供 更高效的金融服务，从而在激烈的市场竞争中占据优势地位。这一 方案不仅切实可行，且已在多家金融机构中成功落地，取得了显著 的业务提升效果。 1.1 金融贷款评估的背景与挑战 近年来，随着金融科技的快速发展，金融贷款评估行业面临着

下，同时开源、本地化部署特性和蒸馏技术使金融机构无需重资本投入底层模型研发，降低试错成本和二次开发难度，对创新 更加友好。 二、适配国产 GPU 。为金融机构基础设施信创改造提供了可落地的 AI 改造路径。 三、推动生态重构。通过技术普惠加速 AI 落地，将竞争焦点从技术壁垒转向金融数据价值挖掘，推动 AI 能力与金融场景深 度融合， 以数据闭环体系巩固金融领域的场景化优势。 金融机构如何应用好大模型 金融机构如何应用好大模型 ? 不断动态沉淀的本地数据及业务逻辑是金融机构利用大模型加速数字化转型的核心胜负手 ; “AI+ 金融”竞争力将取决于能否持续积累吸收高质量业务数据、深化垂直场景认知，并通过迭代形成“数据 - 模型 - 业务”的正向 循 环，不断提升金融服务水平。 围绕金融五篇大文章，大模型本身即是数字金融的工具，而科技金融、养老金融、普惠金融、绿色金融恰是应用场景。 中信建投非银金融 应用撰写系列深度，围绕大模型应用于金融业各类子行业的痛点、案例、未来展望等维度进一步展开。 本文作为第一篇综述，第一部分从金融机构数字化转型的核心痛点出发，第二、三部分以数字营销、海外投顾及保险数字化 三个场 景为例探讨大模型赋能金融业务的模式，第四部分归纳总结 DeepSeek 推动金融机构数字化转型的核心逻辑，最后一部分对券 商、保险、 信贷、供应链金融及其他金融科技机构业务逻辑的痛点和数字化

（三） 我国碳金融市场主体能力建设进展........................................................................29 1. 金融机构碳金融专业团队培养.................................................................................29 2. 企业碳资产管理能力提升 1263 天，累计成交配额 6.30 亿吨，成交额达 430.33 亿元，平均交易价格 68.3 元/吨， 市场规模持续扩大，展现出良好的发展势头。与此同时，我国绿色金融政策体系 不断完善，金融机构积极布局碳金融业务，产品创新层出不穷，涵盖碳债券、碳 远期、碳期权等多个领域。经过十余年的发展，我国已构建起以市场机制为核心、 多层次金融工具为支撑、区域创新与全国统筹协同推进的碳金融政策框架，为实 融的发展路径具有重要 的现实意义。本报告深度梳理我国碳金融的演进脉络，深入分析我国碳市场和碳 金融建设进展与发展趋势，从政策、市场、创新等多个维度系统展望碳金融的未 来发展方向，为政府部门、金融机构、企业及其他市场参与者提供具有前瞻性和 实操性的决策参考，助力我国碳金融在全球绿色金融浪潮中破浪前行，推动经济 社会实现全面绿色转型。​ 碳市场与碳金融发展报告 2 一、我国碳市场和碳金融发展现状

GHG：温室效应气体 NDRC：国家发展和改革委员会 OECD：经济合作与发展组织 PBoC：中国人民银行 责声明：本文件中包含的信息不构成任何形式的投资建议。气候债券倡议组织不是投资顾问。任何涉及金融机构和投资产品的内容仅供参考。外部网站的链接仅供参考。气候债券倡议 组织对外部网站的任何内容不承担任何责任。气候债券倡议组织不对任何一项或一组债务工具或投资产品、任何一项或一组资产或实体的优劣或其他方面进行认可、推荐或提供建议。 健全识别框架 9 2.2 实施财务激励 14 2.3 加强多方协同 17 3 现有激励机制面临的关键挑战 20 钢铁企业转型动力尚未被充分激发 20 缺乏对金融机构的有效激励 20 对下游低碳钢铁采购方的关注不足 21 4 结论与建议 22 附录 25 促进中国钢铁行业转型融资的激励机制 Climate Bonds 效。然而，当前钢铁行业面临产业发展相对低迷、转型 投入回报周期较长、低碳钢铁生产成本溢价难以有效 分摊等多重挑战，导致行业缺乏实施低碳转型活动和 开展低碳转型投资的动力。金融机构也因此难以找到 优质的转型投资标的。此外，由于转型金融的识别框架 尚未明确，且转型相关项目的财务回报预期偏低，致使 金融机构在拓展转型金融业务时缺乏足够的积极性。 有效的激励机制能够在一定程度上破解上述难题，推动 企业做出和低碳转型相关的资本支出决策。本文所述的

股权融资路径：拥抱“耐心资本”实现价值跃迁 5.4 资本市场路径：迈向公众公司的阶梯 8 第六章 专精特新企业融资安全策略 6.1 融资安全的双重内涵：企业生存与国家战略 6.2 企业视角：构建稳健的融资安全防线 6.3 金融机构视角：创新驱动的风险管理新范式 6.4 政策与生态视角：营造安全可持续的融资环境 第七章 总结与展望 7.1 研究结论 7.2 未来展望 7.3 政策建议 附录 1.相关政策文件汇编 创新、长周期”的特征： （1）轻资产：企业的核心价值更多体现在知识产权、研发团队、品牌声誉 等无形资产上，而缺乏土地、厂房等传统金融机构偏好的有形抵押物。 （2）高创新：高强度的研发投入意味着巨大的前期资金需求，但技术路径 和市场前景存在不确定性，导致金融机构难以准确评估其风险与未来价值。 8 （3）长周期：从技术研发到产品商业化，再到实现规模化盈利，往往需要 漫长的培育周期。这与传 工信部数据显示，截至2024年，这些企业平均授权发明专利22项，远超同规模 企业；更有347家企业荣膺国家科学技术奖。然而，高强度的研发投入伴随着持 续投入的大量资金，而技术的不确定性与市场前景的模糊，使得金融机构难以 衡量其风险与成长空间。 这种结构性错配导致了创新价值的“定价失灵”，使得这些最具发展潜力的攀 登者，在最需要资本助力的关键阶段，反而最难获得金融体系的有效支持。破解 这一难题，不仅是