稳步推进人工智能与金融业务深度融合

主持人、执笔：本刊记者    郑岩

近年来，人工智能步入新一轮快速发展周期，“智能+”模式在各行业的应用落地成为推动经济发展的重要因素。《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》提出：深入把握新一代人工智能发展的特点，稳妥推动人工智能技术与金融业务深度融合。无庸置疑，拓展人工智能技术应用场景，加强潜在应用风险的判研防范，将是金融机构未来几年着重探索的领域之一，但基于技术研发能力、数据处理能力、技术安全风险等诸多因素制约，相关环节也成为执行难度较大、推进矛盾较多的领域。

随着探索实践的深入，金融机构如何充分发挥科技与业务的协同优势、推动人工智能创新合规应用，走上技术驱动金融服务降本增效的正轨，进而共筑智能金融生态？就人工智能金融应用的焦点话题，本期“对话”约访四位金融机构专家，以期与全国读者进行更为深入地交流。

对话嘉宾

中国银行软件中心

副总经理(主持工作)    王铿

百信银行首席技术架构师、

AI实验室负责人    张真

中国太平洋保险(集团)数据管理

和分析中心总经理    魏骄华

中信证券

总工程师    宋群力

洞察机遇，规划先行

主持人

感谢大家做客“对话”。随着算法、算力、数据等人工智能核心资产的逐步完善，人工智能金融应用已经进入“场景驱动发展”的新阶段。这为银证保机构针对人工智能的技术研究、应用创新创造了哪些新机会？

王铿

人工智能核心资产的逐步完善有利于促进商业银行数字化转型战略的全面落地。首先，建立企业级共享复用的人工智能平台，可将分散在各个项目中的能力进行集中规划与研发，实现开放互联并对全集团赋能，只有这样，才能避免陷入数据孤岛、资源浪费、标准缺失等困境。其次，企业级人工智能平台中的模型训练平台，提供了科技业务融合的一种新思路，形成了阐释数字化项目需求的新方法。最后，人工智能平台建设是锤炼数字化人才的良好契机，中国银行软件中心在人工智能领域年均投入近300人，其中100人左右专注于平台建设，累积投入资源超过10万人天。在此过程中，思行合一、以干带训，实现了科技人员技术能力、思维模式的提升和转型，涌现出了算法专家、数据分析师、客户体验师、模型设计师等专业数字化人才。

魏骄华

经过前期技术发展和数据积累，在保险风控、营销赋能、保单服务等方面，人工智能有新的发展机会。在传统寿险领域，新冠疫情加速了保险公司利用人工智能技术推动线上获客、开展远程展业。在农业保险的理赔、风控场景中，随着计算机视觉技术的成熟，结合5G物联网技术，有望进一步提高远程查勘作业效率和风险防范能力。在健康险领域，随着保险公司在影像数据领域的投入，有望推动医疗保险理赔实现自动化，结合健康大数据生态合作，健康险产品定价、风险防范等领域均将获得新的发展机会。

宋群力

证券领域作为人工智能技术落地的最佳场景之一，已经进入了“场景驱动发展”的新阶段。未来人工智能技术将在智能投资、智能投顾、智能投研、智能客服、智能风控、智能审核与征信等多方面、多领域带来更多变革机会。以智能投资为例，中信证券研发的人工智能算法交易已经取得了出色的绩效表现。

张真

总体看有四方面的新机会。首先，客户对金融服务的本质需求并没有变化，但随着金融场景的爆发式增长，客户希望应用金融服务的“摩擦”越来越小，“无感”体验可能成为趋势。这意味着客户使用金融服务时，应该更加“自然而然、简单安全”。

第二，智能交互逐步成为客户的重要诉求。语音搜索渐成主流，智能音箱日趋普及，小度音箱日均可达亿次交互，智能贩卖机与日俱增，智能客服已成为主流客户服务模式，这些都说明智能技术不仅融入了场景，且应用频次明显攀升，业技融合更显“深度”。

第三，银行业尤其是互联网银行，深度融入场景生态（视频、出行、内容、搜索等）是主流发展模式。从网点场景到各种场景生态的融入演进过程将面临巨大的适配成本，而智能技术可以很好地解决这个问题。面对不同的场景、差异化的客群，通过“AI+数据”可以更快地理解场景与客户，推动行业适配布局差异化资源，从而获得更为理想的收益。

第四，多元化的场景融入会促进智能应用更加普及，甚至“爆发式增长”，也促使智能应用的交付能力成为关键壁垒。随着场景的拓展，触客终端（手机、智能音箱、智能穿戴、智能贩卖机等）也将随之增加，这意味着每种金融服务可能要面向不同场景、不同终端去交付，只有交付成本越低、交付效率越高，才能更快地占领市场。

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主持人

行业机遇与顶层设计并重，人工智能应用将步入快车道。“十三五”期间，国家提出了“智能+”战略。请结合贵单位当前和“十四五”重点信息化工作，谈谈人工智能研发应用相关的实践和亮点规划。

王铿

中国银行将人工智能技术嵌入业务流程、覆盖全渠道、支持多场景业务，“赋能”业务领域应用。将结合“中银大脑”企业级人工智能平台整体规划，逐步完善企业级AI共享平台，赋能渠道、风险、营销、个人、市场等领域的应用智能化改造，以期促进业务领域的管理变革、流程重塑，激发产品创新能力，开创新业态、抢占新蓝海。

张真

百信银行正在打造“AI驱动的数字普惠银行”，以AI加速金融服务的数字化、普惠化进程。依托中信生态连接海量产业资源，共享百度线上生态，触达95%的中国网民。人工智能技术应用的本质是将银行的金融能力，根据不同的应用场景，以各种具体的智能应用，如智能客服、智能风控、智能催收等，通过各种终端，最终服务客户。“百信智能聚变引擎”就是落地这一理念的基石，也是“AI+数据”的综合体现。一方面强调“AI创作”，持续降低AI应用门槛，不断提升智能应用交付能力。另一方面强调“数据驱动”，持续完善数据治理，沉淀数据资产，度量数据价值，强化数据应用能力。

宋群力

中信证券在金融科技赋能业务方面进行了深度布局和规划。公司统一规划、自主建设了“人工智能云平台”这一重要的公司级人工智能基础设施。该平台在智能算法、算力资源、金融数据、研发和运行环境等方面，为各类智能应用的开发和运行提供了基础平台服务。目前，该平台支撑了智能投资、智能投顾、智能投研、智能审核、智能客服、智能风控等智能应用的开发和运行。

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深度融合的核心困境

主持人

在洞悉行业机遇、规划顶层设计的同时，人工智能技术研发与应用已从“基础理论研究为主、研发测试应用为辅”，升级为“需求驱动为主导、技术研发为支撑、场景应用为目标”。在此环境下，人工智能技术和金融业务二者的关系是否发生了质变？

张真

有质变。首先，应用方式从“局部应用”向“整体产品化”升级。人脸识别、证照OCR这类机器视觉技术是金融业务应用最多的，在早期应用阶段，它们被定义为某个业务流程的一个环节，解决的是局部问题，例如开户业务需要通过OCR识别身份证信息，这是流程的一个步骤。而现今，人工智能应用的出发点变了，不是以达成“业务流程”为最终目标，而是要提升“客户体验”，降低“客户使用摩擦”，打造完整的智能应用产品。再如智能面签应用，客户不再需要熟悉掌握并且死板地完成面签流程，而是通过综合应用人工智能技术（人脸识别、活体检测、身份证OCR、文本OCR、行为识别、智能对话等），在交互过程中“自然、无感”地达成面签要求。

第二，智能能力从“感知”向“认知”升级。机器视觉、自然语言对话很好地解决了客户特征和意图的“采集”问题，这是对客户的“感知”，但仅此而已是不够的，金融要更好地服务客户，就必须深度理解客户。一方面客户视觉特征和自然语言的内涵，需要被更为深入地理解，而不仅仅是表层逻辑，另一方面还需要综合更多维度的行为数据、交易数据等，多元化客户画像。这就需要AI具备“认知”客户的能力，并能做出决策、匹配需求。

第三，产业效率加速提升。AI应用不仅缩短了触客路径、提升了触客能力，也正在深入改变银行的内部运营。一方面，产品创设会从“菜单式、群体式”向“定制式、个性化”转变，基于感知、认知客户能力的增强，个性化定制产品得以落地；另一方面，内部运营效率会从“人工专家”向“智能专家”升级，例如提取审计制度风险点和控制点的工作，可由智能系统完成，以前从50页的制度文件中完成该工作，专家需要耗时2小时，而智能系统仅用30秒，提升效率的同时将专家精力释放到更高价值的工作。

魏骄华

人工智能在保险行业的发展伊始便是“以场景需求驱动、应用为主切入”。过去2年，随着人工智能技术逐步成熟、普惠化，其应用已经遍及保险企业的各个价值链。从目前看，保险产品的定价、营销和服务模式尚未本质改变，短时间内人工智能技术和保险业务本身的关系不会产生本质变化，但随着AI技术应用的深化，必将进一步提升作业效能、提高客户体验。未来，人工智能和大数据等数字化技术将进一步结合，例如自动驾驶技术的成熟将驱动整体车险市场的巨大变化，对于车险产品设计与定价，可能促成全新的互联网保险新模式。

宋群力

人工智能技术和证券业务二者的关系还没有发生质变。目前人工智能技术在证券公司业务、管理领域还处于发展初期，且发展速度并不迅猛。主要原因是应用开发人才严重匮乏，理想人才应能驾驭人工智能技术在证券公司业务和管理领域的深度应用，并推动场景驱动。中信证券通过前期探索和积累，已经在智能投研、智能投资、智能投顾、智能客服、智能审核、智能风控等领域，不同程度地发现了价值和路径。相信在这些领域通过持续的人才积累、知识积累、能力积累和产品积累，技术应用价值的质变将在不远的将来实现。

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主持人

在“场景驱动发展”的阶段，业内观点认为：基础性、关键性技术研发能力不足，大数据处理能力不足，技术应用安全风险认知和应对能力不足，是困扰当前人工智能技术与金融业务深度融合的核心难点。您所在单位面临哪些关键难题？

王铿

一是人工智能面临的普世性难题。从数据孤岛、数据质量问题、数据资源滥用和个人数据隐私保护，到人工智能的不可预测性、不可验证性和不可解释，再到基础设施的安全性，很多业界难题也是我们的难题。

二是金融场景的理解能力。金融行业风险大，业务复杂程度和关联敏感度相对集中，对技术赋能与行业认知融合的理解要求相对严格，这种复合型的人才队伍和企业级能力，都需要在实际中逐步建立。

三是更为广泛的宏观运用。在技术驱动颠覆性创新、产品全链条变革、行业广泛赋能等更为宏观的层面上，依然有更长的路要走，也有更为广阔的发展空间。

张真

目前难点集中于两方面。一是数字化的广度和深度需要更进一步。业务流程、各种制度、商业模式、营销模式等非结构化数据还未完成数字化转换，而这些数据往往存有关键的银行业务知识，这导致AI还不能充分理解银行业务运行、制度管理的内涵，应用场景随之受限。

二是AI应用门槛依然很高，制约了落地范围与交付效率。深入了解AI技术的往往是少数人，而落地智能应用需要端到端的人员协同，“不断降低AI应用门槛”是必由之路。这需要通过技术创新、工程体系、交付体系的持续探索和变革才能完成，当前看来才刚刚起步。

魏骄华

核心问题是保险等传统金融企业在人工智能技术领域的战略布局和路径选择。人工智能技术本身目前已非最大难点，问题在于传统企业在数据生产领域的投入和研发人力的投入。得益于开源社区，人工智能技术应用难度已大幅降低。人工智能研发人员目前呈现的短缺现象，主因是应用需求的快速发展造成的短期供给不足。对于保险行业来说，接下来的难点是如何将业务与人工智能技术结合，提出更有效的人工智能整体应用方案，如何聚合市场上复合型的业务和AI专家，联合攻关突破。

宋群力

证券公司是人工智能的应用者，我们的研发能力不足不是体现在基础性、关键性技术，而主要是在业务和管理方面场景驱动的、人工智能应用的研发能力不足。

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技术应用创新：激发研发及应用活力

主持人

针对金融业务与技术深度融合的突出难点，大家在促进人工智能能力建设方面，采用了哪些具体方法或措施？

宋群力

中信证券具体从三方面提升人工智能能力。第一，建设人工智能云平台，为应用研发和运行提供算法、算力、数据、工具、研发、运行等综合云服务，降低应用开发门槛。第二，在IT部门内建立人工智能应用开发专门团队，在智能投资、智能投研等领域全面示范开发人工智能应用，带动公司业务和管理领域的、场景驱动的应用研发。第三，公司全面引进具有人工智能、IT、数学、物理、金融工程等专业背景的人员，加强人工智能技术研究人才队伍积累，提升核心研发能力，增加人工智能基因。

魏骄华

太平洋保险将进一步围绕数据中台、AI中台的能力建设目标，整合内外部专家资源，在AI模型、AI平台产品、应用研发交付方面展开整体推进。在人工智能研发环境、GPU等基础设施、数据标准与深度学习平台等方面，形成一整套服务于研发团队的工具。有针对性地引入AI人才，完善人才结构，形成更高效的交付能力。在算法模型方面，重点将在视觉（如OCR票据识别、人脸身份识别等）、机器人交互与自然语音理解技术、机器学习（如智能推荐算法、产品预测等）以及知识图谱领域进一步提升。

王铿

中国银行基于人工智能平台的“中银大脑”工程项目搭建了机器学习、生物识别、语音识别、机器人和知识库五大标准化统一平台。通过连接数据和业务的思路，实现全面AI赋能，满足了拓展数据视界维度、提升数据洞见力的要求，实现了数据聚变，打造了对业务的立体数据支撑。基于AI能力开放共享中心，达到了切入数据与应用断层、破壁各业务领域壁垒、前中后台高度协同、上中下游共建共享、建设数据分析智能闭环的目标。通过模型自学习平台和低门槛的Auto-ML技术，实现了个人和组织AI应用的闭环，推动了数据分析应用的变革。

张真

“百信智能聚变引擎”是百信银行落地“AI驱动的数字普惠银行”的动力引擎，由“大数据平台”和“AI应用创作平台”构成。大数据平台形成“数据采集、汇总、分发、调度、计算、资产、展现”的全链条能力；AI应用创作平台旨在降低AI应用门槛，提供一站式面向客户的智能应用交付能力。它们共同构成了生产工具演进的要素。同时，分化出“智能应用设计师”角色，他们无需深入理解AI技术，但需深刻洞察业务，掌握智能应用生产的基本方法，即可利用引擎交付智能应用，此张真：“百信智能聚变引擎”是百信银行落地“AI驱动的数字普惠银行”的动力引擎，由“大数据平台”和“AI应用创作平台”构成。大数据平台形成“数据采集、汇总、分发、调度、计算、资产、展现”的全链条能力；AI应用创作平台旨在降低AI应用门槛，提供一站式面向客户的智能应用交付能力。它们共同构成了生产工具演进的要素。同时，分化出“智能应用设计师”角色，他们无需深入理解AI技术，但需深刻洞察业务，掌握智能应用生产的基本方法，即可利用引擎交付智能应用，此角色构成了生产关系演进的要素。当生产工具变革了，生产关系进化了，才能促成生产力（即人工智能技术深度融入金融业务的价值驱动力）的演进。角色构成了生产关系演进的要素。当生产工具变革了，生产关系进化了，才能促成生产力（即人工智能技术深度融入金融业务的价值驱动力）的演进。

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主持人

在促进能力建设的同时，进一步拓展应用场景，能够充分释放技术价值，从而实现技术与业务的良性互动。在场景拓展方面，大家做了哪些具体工作？

张真

2019年，建设“百信智能聚变引擎”的同时，我们也将该技术应用到了12个场景。一方面通过实践验证技术可行性，另一方面通过场景落地，不断迭代、夯实技术底座。这些场景包括智能客服、智能风控、智能催收、智能营销、智能核身、智能反欺诈、智能审计、智能决策、智能机具、智能办公、智能报表、智能音箱，涉及银行业务的前中后台，较好地检验了引擎在算法建模技术、智能工程体系和交付模式方面的创新可以有效支撑人工智能技术与金融业务深度融合。

王铿

人工智能技术不断发展，“中银大脑”也在不断升级进化。在项目推进过程中，我们对前沿技术进行预研并构建原型，通过试点试用，成熟后纳入“中银大脑”。例如，投入力量开展微表情识别自主研究，构建识别引擎，目前平均表情识别率在80%左右，未来可应用于人员招聘、信贷面审等场景。鉴于单一生物识别技术无法实现百分之百识别，我们积极研究多模态生物识别技术，通过“人脸+虹膜”，实现高安全身份认证。

宋群力

经过近两年的基础平台建设，中信证券人工智能平台功能逐渐完善。为进一步拓展应用落地、保障应用安全，我们一是建立生产和测试的同配置平台环境，增加用户认证和数据管控方面的更高安全策略；二是平台用户逐步扩展，目前已面向公司所有员工开放，任何业务想法都可在平台上便捷地探索求证；三是加强数据整合，在平台上可轻松获取国内外主要证券市场的各类实时和历史的行情数据、资讯数据，为各部门的智能交易、智能投资提供数据支撑；四是推进技术与业务的全面协同，技术人员主动分析业务痛点，自主研发了智能算法交易、智能投资策略、智能投顾产品等人工智能业务应用，已经在服务客户和实盘投资等方面取得良好成果。

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技术安全：合规可控

主持人

在应用创新、拓展场景的同时，人工智能关键、共性技术的选型应该怎么做？这种做法对促进技术应用的安全合规、风险可控有何帮助？

张真

安全管控方法可归纳为三个方面。一是合理的可解释性。AI技术的关键是模型，每个模型的输入、处理和输出需要可以被理解。二是可控的训练投入。训练投入主要表现在2个方面：数据和算力。对于企业自身而言，需要选择适配自身数据的模型，才能更为有效地提升模型训练效果；算力方面需要量力而行，在成本可控的前提下，决策选取模型。三是适度借力原则。每家企业都不可能掌握全部数据，应借力AI技术相对成熟的领域（例如人脸识别），在此基础上持续叠加自身数据，逐步提升自身AI水平。

宋群力

与证券行业传统技术不同，人工智能是一门全新技术，在应用初期更需关注安全性和合规性。证券公司聚焦具体业务场景的应用落地，因此我们在选型过程中更多关注技术或算法的成熟度和适应性，同时兼顾技术发展前景。在选型和建设匹配业务的人工智能平台和机器学习框架时，中信证券同时还会考虑平台的易用性、数据的安全性、用户认证安全可控、开发测试与生产环境隔离、主用平台的备份和应急机制建立等，以符合业务、安全、合规和风险管理等各方面要求。

王铿

中行人工智能平台采用微服务架构，集成各厂商通用智能组件，旨在构建组件化、服务化、集成化的感知能力共享中心。通过封装人脸、指纹、语音、语义、知识库等多算法、多特征库，支持算法可配置更换与更新，实现组件化管理；通过识别规则和统一适配管理，实现可灵活配置的单一、组合服务能力；通过流程配置引擎、标准化接口机制，支持多种交互接口的智能服务应用，触达全渠道、适配全业务领域。该方法可降低对单一厂商能力的依赖度，实现可插拔式的能力接入。

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主持人

为保证人工智能与金融业务深度融合过程中的安全管控质量，贵单位做了哪些具体工作？

王铿

增强自主可控。“控增量、减存量”，逐步转向自主可控技术体系；建设技术平台，推动研究制定相关规划及技术标准，为全面转型奠定基础；新建产品、现有产品重大升级时，应采用新技术体系架构；积极推动新技术试点，研究灰度升级等方式实现应用要求，推动分布式架构应用；加强外包产品技术转移，培养自主研发能力。

张真

统一检测工具、评审机制和模型仓库。一是发布模型管理规范及相关检测工具，通过规范定义数据取用、模型开发、模型验证、模型发布、模型监控、模型下线等全生命周期的管理规定，在事前、事中、事后全面管理模型。二是建立模型发布评审机制，对每个要发布上线的应用，尤其是涉及核心业务领域的，如风控、反欺诈等，需由专家委员会评审，强调“可解释性”，从源头为模型负责。三是建立模型仓库，将模型资产化，便于审计。通过模型仓库留存历史应用模型，并视同资产管理。

宋群力

除了刚提及的数据安全、平台管理、环境隔离、系统备份等工作外，中信证券主要从三方面加强安全管控。一是事前的业务合规性评估，人工智能在各业务场景落地前，都需进行严格的风险和合规评估，识别和管控关键节点。二是研发过程中加强对人工智能算法安全的分析，例如在智能交易业务中，需要防止算法设计缺陷，评估算法的抗模仿攻击能力、数据样本的瑕疵、未来函数陷阱等。三是事后结果的持续评价机制，例如在智能外呼业务中引入质检比对，在公募净值预估中引入误差分析，在智能算法交易业务中引入统计分析等，每个人工智能应用落地后，都需建立一个事后跟踪评价机制，以持续验证和保障。

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技术发展态势：共建智能金融生态

主持人

人工智能的核心技术包括机器学习、自然语言处理、计算机图像分析，这些核心技术的本地化研发与应用趋势是什么？

王铿

机器学习技术在营销、风控、风险管理等领域广泛应用，促进了业务发展，提升了客户体验，未来将更大程度地改造现有业务流程；自然语言处理目前在智能客服等领域广泛应用，但分布在不同应用项目中，难以形成领域性应用，未来可进行组件化、微服务化开发，通过组件或API接口集成至不同应用系统；计算机图像分析中的人脸识别和OCR已经应用于不同业务场景，未来随着5G、物联网的发展，网络带宽和算力进一步提升，虹膜识别、虚拟现实、增强现实、运动与跟踪、动作识别等也将被应用于不同金融场景。

张真

形成行业的精细化分工与协作是大趋势。一方面，人工智能技术在科技垂直领域已经形成了分工，不同人工智能科技公司的专注方向是差异化的，有的擅长自然语言处理、语音识别/合成等，有的擅长机器视觉技术，而这种分工还将在技术垂直领域继续精细化。行业的领域门槛会促进AI技术应用的进一步分化，只有更精细地服务行业才能更深入地融入其业务。另一方面，智能技术应用方将面临更精细地选择和集成，要满足业务需求，要么直接提升自身智能工程体系、算法模型集成能力，要么咨询企业量身定制。

魏骄华

太平洋保险在核心AI技术的发展策略上，采用两条腿走路。一方面，继续加大科技生态合作，同时逐步通过AI能力转移，提升自主研发能力。另一方面，在与保险行业场景相关的自然语言处理、知识图谱、机器学习等技术应用领域，将主要依靠自主研发能力寻求突破。为实现这一点，将进一步加大数据加工、数据标注，形成数据资产，为人工智能算法训练储备必须的弹药。同时，进一步加大AI研发平台和研发人才投入。

宋群力

金融科技服务于人，不变的是对智慧金融的追求。未来发展趋势上看：一是金融行业的服务模式将会智能化，落地应用场景更加多元。二是借助金融大数据，积累和处理能力将大幅提升，人工智能应用逐渐渗透至产品开发、营销、风险管控、客户管理与服务等全业务流程。三是人工智能技术将从各方面重塑财富管理行业，不仅能解决现有理财顾问供需失衡、成本高、服务水平参差不齐等痛点，还可通过大数据和AI技术为投资者精准画像，让机构更了解客户，实现智能营销和精准服务。四是人工智能技术将是未来科技创新的先锋，不仅在金融范畴，更会在各个领域深刻影响人们的生活。

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主持人

未来的智能金融生态将如何构建？

张真

银行机构线上、线下的生态协同已是大势所趋，银行与生态中的企业可能会形成“智能共生体”。一方面，通过“协作”，生态向银行供给流量和数据，银行向生态输出金融服务。随着智能化水平的提高，双方的通道密度会大大增加，这种通道的形式之一是API。之前是银行提供API供生态中的企业调用，完成交易闭环，现在是生态向银行提供API，同时银行也向生态提供API，且数量更大。未来可能是由某个“生态链接器”，让银行与生态可以更高密度地交换API，这些API的版本、业务属性、价值、数据识别、适配、调度等，就很可能需要通过智能系统完成，以保证生态中的每个角色都能获得尽可能高的收益。另一面，“共生”体现在数据联合上，为了更好地理解客户、发掘数据价值，银行势必要与生态形成数据联合协作。“联合建模”是一种形式，在安全合规的前提下，充分发挥各自数据优势，实现智能模型的能力提升，最终更好地服务客户、提升业务价值。

宋群力

人工智能技术在数字金融、智能风控、财富管理等诸多领域将大有可为。金融机构的重要任务也将从“人工智能技术应用落地”转变为“金融同业新”，从“封闭金融体系的参与者”转变为“开放金融生态的合作者”。在此过程中，智能风险控制能力是业务持续创新之本，人工智能将引领金融业风控体系全面升级。人工智能与金融的深度融合，不仅是一场技术革命，更是行业经营管理、创新协同和商业模式的深度进化。

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