零售未来·趋势洞见

波士顿咨询公司(BCG)董事总经理、全球资深合伙人何大勇在演讲时指出，“十五五”周期下，零售银行正面临复杂经营环境与结构性机遇的双重考验。政策端密集出台消费普惠支持政策，个人养老金制度全面落地，叠加2025年居民财富有望突破332万亿的市场扩容，作为“轻型业务”，拥有跨周期韧性及政策红利下的巨大潜力，零售银行仍是银行转型的核心赛道。新周期下，零售银行需以体系化、精细化、智能化的“三化协同”，重塑增长逻辑，即通过体系化建设实现“客户-产品-渠道-风险”的全链路一体化、以精细化经营策略赋能总分联动、借助智能化技术实现客群超个性化服务。同时，依托六大关键发力点，精准锚定转型方向——强化LUM资产业务风控数字化、AUM财富管理客户深耕、超渠道协同（手机银行+线下网点联动）、智慧决策“数商”提升、AI技术应用及跨境财富布局。当传统存贷业务边际效益递减，零售银行正以“轻型化、数智化、生态化”为路径，构建穿越周期的价值增长曲线，成为金融体系转型的核心引擎。

智慧零售·千人千面

浙江大学计算机学院教授、人工智能研究所副所长郑小林在大会上指出，人工智能历经70年发展，从计算智能到感知智能，再到如今的认知智能阶段，大模型成为关键驱动力。其发展历经统计语言模型、神经网络、深度学习及预训练语言模型等阶段，如今在推理能力上显著提升，为金融领域带来变革。他强调大模型发展需关注算力、参数与语料三大要素，而新兴技术如DeepSeek的出现，为人工智能开辟新路径，降低对大模型、大算力的依赖。在金融领域，大模型赋能智能客服、投资咨询等服务，但隐私保护、对抗攻击等挑战仍待解决。郑教授提出，构建金融知识库与场景认知架构是关键，需通过专业训练与场景任务增强模型性能。

人才变革 · 转型前瞻

《零售银行》杂志社总编辑林巧红在演讲中深入剖析了数智时代零售银行人才与职业发展的新趋势，数智化人才成为银行转型的关键——需具备ICT专业技能、AI技术应用能力、数据智能素养及跨领域协同能力。当前，零售银行数智化转型面临诸多痛点，如一线员工对系统功能或经营策略“不了解、不会用、不想用”，反馈问题通道不畅，功能建设缺乏有效评价等。为解决这些问题，需构建数智化人才能力培养体系，通过人才需求分析、价值链构建与岗位图谱绘制，打造涵盖基础、核心、专业技能的数智化能力模型，其中解决问题与数字应用融合而成的数字核心能力尤为重要。

智塔大模型凭借十五年《零售银行》杂志经验积淀，结合几千位银行实战专家的智慧成果，构建起垂直且全面的零售银行大模型，还结合DeepSeek实现公域与私域内容全覆盖，推理逻辑更严谨，已在客户经营、销售问答、管理决策、产品营销、财富管理、消保合规以及办公应用七大实战场景中测试落地，助力零售银行数智化转型，提升员工数智能力，推动银行高质量发展。

最后，她表示，未来十年，AI将重新定义银行业的竞争要素，但赢家未必是技术***者，而是最懂如何将技术转化为客户价值的玩家。

智能驱动 · 绿色金融

香港恒生大学何善衡冠名教授、商学院副院长郑子云在演讲中表示，相比于2023年，2024年绿色发展议题从“生态文明建设”转向“新能源”，行业发展成为新焦点。同时，尽管AI技术在绿色领域的探索处于起步阶段，但其与金融及商业融合的潜力已获广泛认可。展望未来，AI在可持续发展领域将大有可为。一方面，私行及投资者需谨慎筛选项目，借助AI技术提升决策的精准度；另一方面，“AI×ESG”研究方向不断拓展，如利用AI情绪指数构建投资组合，为投资者提供新思路；在私募市场，“AI×绿色”发展前景也同样广阔，估值倍数差距缩小或鼓励收购退出；绿色交通领域，低碳汽车及其零件成为私募投资热点，技术创新与财务回报兼具。随着AI与ESG融合的不断深化，企业需夯实数据基础，培养复合型人才，以应对AI应用的挑战。未来，AI将在ESG数据采集、分析、评级工具优化等方面持续发力，助力企业提升效率、优化管理，推动可持续发展目标的实现。

财富管理 · 养老金融

金融科技、数字化转型与消费金融专家朱怡在演讲中指出，在银发经济蓬勃发展的当下，传统养老金融模式面临诸多挑战，如产品同质化、服务低效、风险管控滞后及适老化不足。为应对老龄化加速的形势，养老金融亟需重构，从个体、家庭到社会层面，打造适配长寿时代的金融生态。她表示，数智驱动银发金融有三大革新路径：一是智能产品和服务创新，从“千人一面”迈向“千人千面”，实现从“单一产品”到“全生命周期规划”的转变，满足差异化需求；二是服务场景重构，从“线下网点”向“全域生态融合”转型，融入社区、家庭、健康和文化等多元场景；三是风控与管理升级，借助AI大模型、区块链等技术，实现从“稳健规范”到“健康活力”的跨越，提升风险防范能力与服务创新水平。

跨境金融 · 精准洞察

北京盈科(成都)律师事务所高级合伙人罗淼在演讲中指出，在全球产业链重构与高水平开放战略的背景下，国内商业银行正以“金融引擎”之姿，全方位赋能中国企业扬帆出海，提供金融服务、风险管控、产品和服务创新，以及政策与信息支持。在金融服务上，银行立足“全周期服务商”角色，构建跨境结算、融资便利、汇率避险等一体化金融支持体系。在风险管控上，银行帮助企业识别和应对海外投资和经营中的各种风险，如国别风险、汇率风险等。在产品和服务创新上，银行不断创新跨境金融产品，以满足企业多样化的金融需求。在政策与信息支持上，银行向企业提供金融政策宣传，帮助企业及时了解政策方向，提升政策敏感性。在合作与联动上，银行与企业之间建立紧密的合作关系，共同应对出海过程中的挑战。此外，她还强调合法合规经营，关注知识产权保护、海外用工风险、税务问题和海外子公司管理，同时，全球地缘政治不确定性影响企业策略，需分析未来市场趋势，确保稳健发展。

零售业务 · 县域金融

中国建设银行乡村振兴金融部处长郭晓光在演讲中表示，在政策引领与现实需求驱动下，金融服务县域乡村正迈向“数智化”的新阶段。中国建设银行积极探索，成效斐然，其构建的“裕农通”乡村振兴综合服务平台，线下服务站点累计服务农户超7200万，办理交易13亿笔；线上App注册用户近2000万，发放贷款超2800亿元。同时，推出“裕农快贷”等线上产品，实现全流程线上作业，线下“乡村振兴贷”“裕农贷”精准服务客户。此外，集成“裕农产业”系列特色平台，将数据积累与场景结合，深度应用数据，构建多元化金融生态体系，全方位赋能乡村振兴，为城乡融合发展注入强劲金融动力。

智能服务 · 精准运营

蚂蚁集团数字科技中国区业务发展部副总经理汪涛在演讲中指出，在 AI 数智金融时代，银行正经历一场以客户为中心的“数据 + 技术 + 场景”变革。全渠道能力让银行无处不在，客户体验成为致胜关键，数据与技术驱动的 AI 银行、生态银行、开放银行和敏捷银行等模式不断涌现。蚂蚁数科摩斯精准营销产品助力银行零售客群精细化运营，针对高价值沉睡客户的唤醒、留存难题，通过“隐私计算 + 数据智能 + 全域场景”三大能力，安全打通银行与场景数据，实现差异化精准分层运营，一站式链接蚂蚁生态大流量场景，提升客户活跃度与价值。在银行渠道建设方面，以手机银行为例，基于大模型的技术突破成为破局关键，通过优化交互模式、针对性营销与专业服务，构建新一代手机银行 App，实现个性化服务与敏捷迭代，提升客户体验与粘性，推动银行渠道建设迈向新高度。

科技助力 ·质效双提

科大讯飞金融业务群运营总监邱慧在演讲中表示，通过对金融行业10大场景及62个子场景的深度剖析与快速应用，科大讯飞实现了客户服务与交互、问答/员工助手、营销展业等关键领域的全方位赋能。在客户体验方面，大模型赋能智能客服和App交互升级，助力“网点+远程+App”渠道服务体系的构建，为客户提供更加便捷、高效的服务体验。在精准营销领域，大模型赋能展业助手，显著提升客户经理的服务半径和服务质量，使其具备服务***客户的能力。在运营管理上，大模型大幅提升标签生产效率与实时性，实现机器人营销闭环，为零售客户带来私行级服务。在智能风控方面，大模型凭借通用的要素抽取与审核能力，有效辅助识别文档风险，助力金融机构实现“增量-增收-增效-增值”的价值创造链。

零售业务·服务场景

Thoughtworks全球数字化转型专家、中国区总经理肖然演讲时指出，在AI时代，金融服务的前台、中台、后台均被重构。前台方面，多模态交互引领下一代体验，从 “GUI 时代”迈向“ NUI 时代”，AR、VR与空间技术推动沉浸式体验，客户个性化需求得以即时满足，场景生态融合释放全新价值；中台的金融科技被AI全面重写，提升效率与精准度；后台则受技术驱动，在AI、数据分析和自动化技术等的助力下提质增效，让极简团队与扁平化架构成为可能，合规与风险管理需平衡技术与经验。商业世界的“食物链”正被算法重写，掌握场景化AI落地能力的企业将收割行业数据红利，而犹豫者或将成为大模型训练数据的提供者。真正的护城河是动态的“反脆弱架构”，让企业决策节点具备自主进化的算法基因，以适应不断变化的市场环境。

数智银行·质效跃升

信通院企业架构推进中心、组装式推进中心技术专家付晓岩在演讲中指出，大模型凭借强大的多模态融合能力与复杂逻辑推理能力，已广泛应用于代码开发、硬件制造、金融服务等多个领域，显著提升企业效率。在企业市场，大模型通过与行业知识的深度结合，形成专属智能体，助力企业重构工作流程，释放生产力。在银行业，AI Agent从最初的问答机器人，逐步进化为能够调用多种插件和工具的智能助手，帮助银行完成更复杂任务。然而，目前AI Agent在金融业的应用成熟度参差不齐，缺乏统一评测标准。因此，设计一套结合AI发展方向、适合金融业的Agent成熟度等级评测模型，涵盖业务、能力、数据、安全与合规的四维成熟度评测体系，按照“初始-优化-深化-领先”分级推动技术标准化，具有重要的现实意义。同时，大模型也在推动数智深化，开启“双智时代”。业务数字化的核心是对业务流程进行数字化重构，从被动输入信号到主动输入目标，架构思维从“业务流程-业务规则-业务数据”向“人的协作-人机协同-系统协同”转变，推动大模型成为打通旧知识迁移与新知识生成的关键枢纽，为企业高质量发展注入强劲动能。