当前，信银理财的人工智能应用尚处起步阶段，算力配置、模型日均调用量（Token数）及AI编码等仍以探索布局为主。今天，我主要分享对于资管行业人工智能应用的两点认识，以及信银理财的实践举措。
一、趋势研判
（一）人工智能在金融领域的应用，正进入由国家战略顶层设计、行业监管积极引导与市场实践持续深化三者有机结合的加速发展期
首先，国家战略方向十分明确。2025年8月国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，2026年4月中央政治局会议将“人工智能+”行动升级为全面实施，AI转型已从可做可不做的技术课题转变为必须答好的政治课题。
其次，监管导向坚持发展与安全并重。2026年6月，国家金融监管总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，有序推进人工智能科技创新与金融业务深度融合。
另外，人工智能行业应用正从“星星之火”转为“燎原之势”。头部机构正从早期知识检索、办公文案等点状提效，迈向智能投研、风险防控、财富管理等业务深度融合，AI应用已成为金融机构的必修课。
（二）智能化浪潮下资管行业机遇与挑战并存
在机遇层面，变革正在四个方面展开。
一是日常经营中降本增效。各机构都在有序推进智能客服、办公文案、报销流程等应用，实现降本增效，但若仅停留在“减少鼠标点击、缩短文字输入”的层面，则这场变革的价值远未充分释放。
二是风险管控的多维深入。理财产品实行净值化管理，风控就是生命线。大模型可快速分析研报、公告、舆情、产业链图谱等非结构化数据，实现多维度交叉验证，相较传统规则引擎等方法能更早、更准、更细地识别风险。
三是客户体验与旅程重构。随着智能体的普及，个人投资者对投资信息的获取、分析及使用愈加频繁和专业，全天候智能交互、个性化投顾陪伴需以更便捷方式提供，客户体验和旅程也将随之重构。
四是业务模式的创新突破。AI+不是在旧流程上加点智能，而是能催生新的产品设计思路、新的资产优选模型、新的投资策略。
与此同时，挑战亦不容忽视。
一是算法黑箱和模型幻觉。大模型可能生成“看似合理、实则错误”的内容。金融领域在客户服务、投资决策、合规审查、信息披露等场景中，很难容忍不可解释性和幻觉风险，这是AI在资管领域应用的核心顾虑。
二是数据治理和隐私安全。AI的燃料是数据，但金融数据又具有高度的敏感性。企业私有数据之前没有参与到基础模型的初期训练，但在AI应用中又是不可或缺的要素。如何安全高效地实现大模型与私有数据的融合，解决输出准确性问题是一项基础课题。
三是技术依赖和新型威胁。过度依赖AI可能引发操作风险、模型风险与系统性风险——若全行业都简单使用第三方模型做投资决策，极易导致市场同质共振的风险；同时需警惕过度依赖AI导致的人员能力退化、工具滥用误用等风险。
四是组织冲突和人才缺口。智能技术的引入必然会重塑原有的管理模式和工作流程，如何构建适应智能化时代的组织架构和人才梯队，实现平滑过渡，是必须破解的重要课题；另外，既懂业务场景又懂AI技术的复合型人才目前也极其稀缺，储备不足。
二、信银理财的实践举措
面对机遇与挑战，信银理财选择以业技数智深度融合为抓手，紧扣稳健经营这条生命线，积极稳妥推进人工智能应用。
智能应用绝不能为技术而技术，必须承接投研决策、客户服务、风险内控、产品质量等业务战略，与稳健经营理念深度融合。为此，重点构建三大能力：
第一，业务场景的垂直整合能力，是实现高价值应用的关键。智能整合并非简单流程自动化，而是将AI能力体系化嵌入业务流程，推动人工操作向数智驱动转型。这就要求业务与技术通力合作，沉淀优质的领域知识，重构业务流程，并配套相应管理机制。
第二，数据治理的基础支撑能力，直接决定智能应用的水平上限。把数据治理从传统结构化数据扩展到研报、公告、图片乃至音频、视频这些多模态数据，拓展数据治理广度和深度，不断积累智能就绪的数据资产。数据应用需要从固定报表输出，转向AI智能分析驱动，以用促治，筑牢智能应用的数据基础。
第三，信息系统的工程实施能力，确保智能应用能够高效落地。要推动新型系统由人工界面操作、菜单页面导航等传统设计向支持大模型接口调用、动态规划调度等智能就绪状态演进，实现技术系统和业务目标融合。
为了促进人工智能应用，公司从“战略、风控、数据、技术、管理”五个维度一体化推进工作：
一是强化顶层战略引领，广泛凝聚转型共识。公司党委和经营管理层高度重视，2024年将公司战略由数字化升级为数智化，并制定了“AI+三年行动方案”；2025年积极开展了私有化算力部署；2026年公司党委将AI应用聚焦核心战略，并通过AI创新大赛推进科技人员AI转型、业务人员AI普及的“双线培育”，建设AI复合型人才队伍。
二是同步规划风险防控，坚守应用安全底线。战略之后最重要的就是防范风险。金融无小事，安全是底线。现阶段，公司确定了“对内不对外，辅助不决策”的基本原则，并且把人工智能模型风险正式纳入了公司“7+8+X”的全面风险管理体系进行统一管理。通过识别“对话型智能”和“执行型智能”的不同风险特征，公司围绕业务场景进行风险评估，初步建立了“人防+技防”相结合的风险防控体系：“人防”核心是“人员在环”，关键决策、关键输出必设人工核验节点；“技防”核心是“安全围栏”，就是在人工智能应用全链路设置安全管控功能，确保安全措施贯穿始终。同时，公司也在积极探索“内控智能体”建设，尝试用AI监督AI。近期，公司组织的AI应用创新大赛，各参赛方案都把安全机制的设计放到优先位置，说明安全理念已经深入人心。
三是夯实数据治理基础，赋能高水平应用。公司一贯把数据治理作为金融智能化应用的基石，秉持久久为功的理念，从“全、准、安、易”四个方面进行落实：“全”，就是将智能就绪（AI-ready）的数据范围拓展到公司内外部全口径、全生命周期，进一步提升多模态数据高效处理能力，不仅看数字，还要看文本、看图片、看音频。“准”，就是基于“离线+实时”服务能力的数据平台，强化数据质量管控，提升数据准确度和及时性，“以用促治”让数据治理与智能应用形成良性正循环。“安”，就是完善数据的容灾备份、权限密控、数据加密、资源隔离等机制，确保智能应用坚守数据安全与客户隐私保护底线，在任何情况下都保证合规性、安全性。“易”，就是升级数据资产目录和数据地图，探索建设“数据服务智能体”，在传统“报表+BI+实验室”的基础上提升用数便捷性。
四是升级技术架构支撑，筑牢智能应用基座。依托中信集团和中信银行的技术沉淀，打造覆盖数据、平台、模型、算力全栈式智能平台基座，包括建设企业级智能体的应用平台，实现多模态人机交互模块；目前正在推动全域信息系统进行AI就绪改造工作，使其能便捷地接入和调用智能服务；稳妥推进模型和算力的私有化部署，为人工智能应用提供强健的技术基座。
五是强化统筹管理协同，一体推进智能应用建设。人工智能的普及应用离不开科学的统筹管理和坚强的组织保障。智能化转型不仅是科技部门的事，需要业务、技术、数据、风控、合规等多部门的协同，所以公司依托企业级一站式智能体工作平台来统筹管理体系和制定建设规范，确保智能体建设在模型开发、部署和评估等方面都要有章可循，有据可依。所有的智能体开发要和系统功能的需求开发一样，纳入动态闭环管理。通过统一基础设施、统一实施标准和统一能力开放，避免各业务条线重复建设，降低资源浪费，并确保智能应用体系的安全性和准确性。
在执行层面，公司采取“自下而上”与“自上而下”相结合的方式。
自下而上激发活力。通过AI应用创新大赛等形式，鼓励一线员工结合实际工作提出小型智能体建设方案，实现局部效率提升。
自上而下聚焦重点。公司围绕理财能力跃升，在三大关键领域推进高价值场景落地：在投研领域，优先发力研报内容智能提炼、资讯信息深度分析、智能交易辅助等能力建设，通过大小模型协作为客户创造更多价值；在营销领域，优先在“四位一体”渠道服务和直销业务中开展客户画像精准刻画、客户服务主动触达、产品生命周期全程陪伴等能力建设，以专业传递温情；在风控领域，重点加强合规智能审核、资产智能尽调、投后实时预警等能力建设，严守风险合规底线，牢牢守护老百姓的钱袋子。
我们坚信，唯有坚守金融安全与专业价值本位，持续深化业技数智融合，方能稳妥推进人工智能安全应用，践行“受人之托、代人理财”的行业使命，为行业健康发展贡献力量。
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