中央金融工作会议指出，要做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融“五篇大文章”，为推进金融高质量发展指明了方向。鉴于此，新浪财经年度策划《金融新启航》特别推出《财富领航征程》系列访谈栏目，深度对话金融机构高管、专家学者，共谋行业发展之道。
数字化时代背景下，金融科技正在以前所未有的方式和速度改变银行业服务格局，随着科技的不断突破与发展，一系列技术为商业银行带来全方位革新。那么，当前数字金融领域最显著的突破是什么？又是如何重塑银行服务模式的？本期《财富领航征程》对话中央财经大学商学院教授、博士生导师、商业银行管理研究所所长郭建鸾。
随着数字经济的持续演进和人工智能技术的迅速发展，商业银行正面临着一场深刻的变革。面对改革挑战，郭建鸾认为，商业银行需从宏观环境、内部资源与能力、风险管理以及市场机遇四大维度综合考量，制定差异化且灵活应变的战略路径。
郭建鸾强调，在战略选择上，银行既不能盲目国际化，也不能忽视深耕本土市场。一方面，深耕本土市场的优势在于银行对本地客户需求、监管环境和文化习惯的深刻理解，更容易形成稳固的客户关系和品牌认知。同时，随着数字技术的应用，本土市场的细分和定制化服务能力显著提升；另一方面，国际化布局能够帮助银行拓展增长空间、分散单一市场风险。特别是随着政策的不断推动，跨境金融需求日益增长，国际化成为银行全球资源配置和市场扩张的重要方向。
此外，在他看来，区块链、生成式AI等是未来最有可能颠覆传统信贷与支付体系的关键技术。前者的去中心化和不可篡改特性，极大增强支付和信贷的透明度与安全性；后者在信贷审批等方面通过理解复杂文档、生成解释性报告，实现智能化全流程支持。
银行在战略选择上既不能盲目国际化，也不能忽视深耕本土市场
在科技迅猛发展与全球数字化浪潮持续推进的背景下，商业银行面临前所未有的市场变革与不确定性挑战。
面对不确定，郭建鸾认为，商业银行需从宏观环境、内部资源与能力、风险管理以及市场机遇四大维度综合考量，制定差异化且灵活应变的战略路径。
因此，他认为，银行在战略选择上既不能盲目国际化，也不能忽视深耕本土市场。
一方面，深耕本土市场主要优势在于银行对本地客户需求、监管环境和文化习惯的深刻理解，更容易形成稳固的客户关系和品牌认知。此外，随着数字技术的应用，本土市场的细分和定制化服务能力显著提升。比如，通过大数据、人工智能实现客户画像精准化、产品个性化定制，推动零售银行数字化转型和场景金融融合，有效提升客户体验与粘性。
另一方面，国际化布局能够帮助商业银行拓展增长空间、分散单一市场风险。特别是随着政策的不断推动，跨境金融需求日益增长，国际化成为银行全球资源配置和市场扩张的重要方向。通过国际化，商业银行不仅能获取更多元化收益，还能借助全球创新资源，提升整体抗风险能力和创新活力。
“商业银行应突破‘深耕本土’与‘加速国际化’的非此即彼思维，打造‘深耕本土和加速国际化’的双轮驱动战略体系。”郭建鸾强调，在国内市场巩固基础的同时，积极布局国际市场，发挥协同效应。深耕本土市场，提升数字化转型质量；加速国际化布局，拓展多元化增长空间，二者相辅相成，缺一不可。唯有如此，商业银行才能抓住机遇，应对挑战，实现长期战略目标和可持续发展。
那么，AI和大数据分析技术能为银行业提供哪些传统方式无法实现的价值？
郭建鸾认为，一是处理与洞察挖掘。传统银行多依赖人工分析或简单的统计模型，难以高效处理结构化和非结构化的海量数据。AI和大数据技术能快速整合客户交易、行为、社交媒体、宏观经济等多源异构数据，挖掘深层次的客户需求、风险特征和市场趋势，实现精准画像和动态预测。
二是个性化和实时服务能力。通过机器学习算法，银行可以基于客户的历史行为和实时反馈，提供个性化理财产品推荐、风险管理方案和客户交互，实现“一人一策”，大幅提升客户满意度。
三是创新产品和业务模式。利用AI可以开发智能投顾，为用户提供个性化资产配置；同时能够实现动态定价，依据实时数据精准调整费率；并且可以开展客户生命周期价值管理，精准洞察需求。以上新型服务能拓展业务边界，更好地满足新兴客户群体的多元化需求。
那么，当AI理财投资建议与用户主观偏好冲突时，客户应如何选择？银行又该如何做？
对此，郭建鸾认为，首先，应当尊重客户决策权，提供多选方案。AI建议应作为辅助参考，银行需向客户展示多种方案，明确风险收益特征，由客户自主决策。避免“硬推”AI建议，保障客户意愿；其次，需增强建议的可解释性和沟通性，利用可解释AI（XAI）技术，详细说明建议背后的数据依据和风险，帮助客户理解AI为何提出该建议，缓解认知差异；另外，建立风险容忍度对话机制，银行应设置标准化的风险评估问卷或动态风险监测工具，定期更新客户风险偏好，防止客户因情绪或认知偏差做出非理性选择；最后，设置人工干预通道。对于AI建议与客户强烈冲突的情况，允许人工理财顾问介入，提供专业解读和心理支持，形成AI与人类顾问的有效互补。
传统信贷与支付体系或将被颠覆？区块链、生成式AI是关键技术
谈及当前AI在金融领域最成熟的应用场景，郭建鸾对此指出，一是智能风控与信用评估。利用机器学习对客户信用行为、交易数据进行多维度建模，提升违约预测准确率，并且可以通过自然语言处理（NLP）分析非结构化数据（如新闻、社交媒体舆情）辅助信用风险判断；二是市场情绪分析与量化交易。AI分析新闻、社交媒体和金融数据，预测市场走势，同时，高频交易和量化策略也越来越依赖深度学习模型；三是客户服务与聊天。利用自然语言理解和生成技术，实现全天候智能客服，快速响应客户咨询，并且也降低了人工成本、提升客户满意度。
他强调，区块链、生成式AI等是未来最有可能颠覆传统信贷与支付体系的关键技术。
区块链方面，首先，去中心化和不可篡改特性极大增强支付和信贷的透明度与安全性。其次，通过智能合约可以自动触发放款、还款、结算等流程，降低中介成本。并且，该技术能结合数字身份验证，提升信贷审批效率和准确性。因此，在未来跨境支付清算、信贷业务、供应链金融等将被区块链重塑；
生成式AI方面，在信贷审批、客户服务、风险提示方面通过理解复杂文档、生成解释性报告，实现智能化全流程支持。并且，在未来还可能实现“智能信贷官”，自动识别潜在风险和机遇。
事实上，数字化加剧“数字鸿沟”，许多老年人因操作障碍难以享受智能服务，在郭建鸾看来，银行可以从多方面入手应对。
他表示：“首先从用户体验入手，优化界面设计和交互方式，采用简洁明了的界面，结合语音交互、智能助理等多模态工具，降低老年人使用门槛，帮助他们更好地融入数字金融环境。并且，银行不能完全依赖线上服务，必须保持线上线下服务的融合，保留人工柜台和电话支持，确保不熟悉数字工具的老年客户依然能够得到及时、有效的金融服务。”
除此之外，郭建鸾表示，银行还应结合社区资源开展数字金融教育和技能培训，帮助老年人提升数字素养，是缩小数字鸿沟的重要途径，以上培训可以借助AI个性化推送内容，提升学习效果和参与度。
此外，在理财风险防范方面，他认为，银行可以运用AI技术对老年客户进行智能风险画像，通过分析客户的交易行为和风险偏好，精准识别可能存在的投资误导和高风险行为，及时提供风险预警。
同时，郭建鸾表示，自然语言处理技术能够辅助检测理财产品说明和营销内容，筛查复杂或误导性条款，并针对老年客户自动生成简明易懂的风险提示，帮助他们做出更明智的投资决策；基于客户画像的智能投顾系统，还能动态调整投资组合，合理规避长寿风险带来的资金压力，保障老年人的晚年生活。
“区块链技术为提升理财产品的透明度和安全性提供了有力支撑。”郭建鸾表示，通过将理财合同条款、收益信息等关键数据上链，确保信息不可篡改，老年客户及其代理人可以随时查验产品信息，增强信任感；并且，智能合约的自动执行确保产品收益和风险机制的透明公正，避免人为干预导致的不公。此外，多重签名和身份认证等区块链安全机制，有效防止诈骗和非法操作，保护老年客户资金安全，且零知识证明等技术可以在保障隐私的基础上满足合规需求。
因此，在他看来，银行应通过技术与服务相结合的综合策略，构建适老化的数字金融生态，既保障老年客户的使用便利和安全，也推动智能服务普惠发展，实现有效的金融包容与风险防控的平衡。
科技变革对银行业带来三大挑战，资产数字化与代币化进入产业化阶段
当前，数字金融的蓬勃发展，正深刻重塑着传统银行业的格局。谈及当前金融科技领域最显著的技术突破，郭建鸾认为，主要表现在以下两个方面：
一是生成式AI与智能体成为生产力的放大器。大语言模型和专用的智能体开始被银行用于自动化客服、投资建议生成等场景，将“信息检索、综合判断、任务编排”串联成流程，从而显著提升银行效率并增强产品个性化能力，如的“小招”，可以自动生成投资建议、解读财报。
二是资产数字化与代币化进入产业化阶段。基金、债券、不动产等资产在区块链上代币化，使得份额更容易拆分，比如一套价值较高的写字楼，过去只能整套买卖，现在可以拆成几千份，让更多投资者参与。更重要的是，交易和结算速度会显著提升，真正实现24小时、全年无休的流动性。
郭建鸾表示，科技正在悄然改变着传统银行的服务模式，具体体现在三个方面。
一是服务个性化与智能化转型。传统银行多以产品为中心，面向大众客户提供标准化金融产品和服务，难以满足客户多样化和个性化需求。借助大数据和AI，银行能够采集并分析客户多渠道行为数据（包括交易记录、消费偏好、社交媒体行为等），建立精准客户画像，从而实现精准营销和产品个性化定制。
二是流程自动化与运营效率提升。传统银行的许多业务流程仍然依赖大量人工操作，效率低下且容易出错。AI能够结合机器人流程自动化技术，实现流程的自动执行与智能优化。比如，贷款审批、开户、反洗钱审核等环节由智能系统自动完成，减少人工介入，加快业务处理速度。并且AI能够实时监控交易和系统运行，自动识别异常行为和潜在风险，帮助银行及时响应风险事件。
三是促进支付和清算系统的创新。传统银行支付和清算多依赖复杂的中介网络，周期长、成本高、效率低，代币化资产及区块链支付系统带来颠覆性变革。代币化资产可以在区块链网络中实时转移，实现高效结算，显著降低结算风险和资金占用；并且，支持多种数字资产在同一网络或跨链环境下流通，有利于促进多元支付手段的融合，推动数字货币与传统银行系统的整合；另外，通过区块链透明且不可篡改的特性，能够降低合规成本，增强支付安全性和可追溯性。
事实上，科技变革不仅为银行业带来了前所未有的机遇，同时也带来了巨大的挑战。郭建鸾表示，首先，监管与合规的不确定性。无论是代币化、跨境数据流动，亦是AI的决策透明度，全球各主要市场的监管规则仍在快速演变。如果缺乏前瞻性的合规布局，创新可能会在政策变化面前被迫踩刹车。
其次，模型与数据治理的问题。生成式AI虽然强大，但也会生成虚假或不准确的信息，如果缺乏严格的验证与可追溯的数据来源，风险便会在不知不觉间积累。
最后，人才与文化的挑战。技术升级不仅是买来新工具，更需要数据科学家、产品经理、合规专家等多领域的人才协作，组织文化同时也需要变革，此对许多银行机构来说并不轻松。
数字金融未来呈现何种发展格局？“场景驱动与技术驱动”双轮并进
展望未来，未来三年内，哪些新兴技术或许对银行业产生颠覆性影响？
郭建鸾认为，一是人工智能和机器学习。尤其是深度学习和自然语言处理技术，正日益成为银行业转型升级的“发动机”。利用机器学习算法，银行能通过分析数百万条交易数据和客户行为模式，实现对异常交易的早期识别和精准定位。并且通过机器学习模型，结合传统信用数据和非结构化数据（如社交行为、消费记录），银行能够更加全面地评估客户信用风险，特别是对传统信用体系覆盖不足的中小微企业和个人。
二是量子计算。量子计算作为当前最具颠覆潜力的前沿技术，正逐步从理论研究阶段迈向应用试点阶段。其与传统计算机的核心差异在于，能在特定复杂运算中实现指数级提速，此特性对金融行业将产生深远的双重影响。
在他看来，量子计算可在金融核心业务场景中极大提升效率与准确性：在风险建模中，它能快速处理海量变量和复杂关联数据，更精准地识别潜在风险；在投资组合优化领域，可高效求解多目标约束下的最优配置方案，突破传统计算能力的瓶颈；而在复杂衍生品定价中，其强大的计算能力可以大幅缩短定价模型的运算时间，提升定价精度。
但与此同时，量子计算也带来了不容忽视的挑战。郭建鸾指出，它可能破解当前金融行业广泛依赖的加密体系，对银行的交易安全、客户数据隐私保护等构成潜在威胁。不过，该风险也推动了量子安全技术的发展，相关技术有望革新金融行业的网络安全架构，为应对未来量子计算的威胁提供保障。
三是区块链与开放金融。区块链作为分布式账本技术，为金融交易提供了去中心化、安全、透明的基础设施。开放金融则通过API实现数据共享，推动银行与第三方服务商深度融合。在未来，嵌入式金融和开放银行业务将加速普及，银行服务将无缝嵌入零售、电商、医疗等多场景，彻底改变传统银行的客户接触方式。银行将通过开放平台，向客户提供跨界金融解决方案，实现数据驱动的精准营销和风险管理。
数字金融的未来到底是“技术驱动”还是“场景驱动”？在郭建鸾看来，该问题关乎发展战略的根本方向。
从短期来看，应以场景驱动为主。技术的实际应用必须紧密结合客户需求与监管合规，任何技术若不能有效解决实际业务场景中的痛点，均难以实现规模落地。例如，隐私计算技术本身已有多年发展，但只有在跨境数据共享、联合风控等特定场景下被大规模采用。
从长期来看，技术驱动将崛起。随着量子计算、AI智能体等基础性技术逐渐成熟，技术本身将创造全新业务场景。例如量子计算可能重塑全球清算系统的底层架构，完全改变风险管理和交易执行的逻辑，此并非简单的场景创新，而是技术带来的商业范式转变。
因此，在未来，数字金融的发展将呈现出“场景驱动与技术驱动”双轮并进格局。场景创新驱动业务落地与客户体验提升，技术突破创造长期竞争壁垒与新生态。
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