第七届中国金融科技论坛于9月10日至11日在北京首钢园举行，本届论坛主题为“科技赋能——金融业数字化转型与应用”。作为本届服贸会金融服务专题的核心论坛之一，该论坛汇聚国内外监管、金融、科技及学术领域的多位专家学者，围绕大模型技术落地、数据安全防控、传统机构转型等核心议题深度研讨，系统拆解金融业数字化转型的“痛点”与“解法”。

　　当前，人工智能、大数据、云计算等技术与金融业加速融合，数字化转型已从“选择题”变为行业“必修课”。中国银行业协会党委书记、专职副会长邢炜表示，数字化转型是银行业实现可持续发展的必由之路。随着算力、算法、数据等关键能力的大幅提升，以大模型为代表的人工智能技术，为银行业开辟了全新的技术赋能路径，可显著提升资产组织效率，有效降低运营成本，增强自身可持续发展的关键能力。

　　中国建设银行原党委书记、董事长王洪章表示，AI技术促进了金融科技进一步转型发展，重塑了金融领域的信任机制，推动金融体系向更高安全性和效率性演进。其中，金融数据在AI技术赋能下从辅助资源转化为现实的核心生产力，是银行业数字化转型的主要目标。

　　论坛上，金融机构代表围绕“大模型时代的创新与风控”“传统机构的转型破局”等话题深入交流。中国光大银行党委委员、执行董事、副行长杨兵兵指出：“人工智能技术的应用也为商业银行带来新型风险，其中最为突出的是数据风险与模型风险，这两类风险已成为影响模型应用、业务安全、运营韧性等方面的重要因素。”他强调，在AI建设与应用过程中，填补前期遗留的数字洼地是重要前提，否则将大幅影响AI应用的效率与效果。

　　对于大模型时代金融科技场景创新与应用，兴业银行金融科技研究院院长陈翀认为，对科技人员来说，AI应当做到人人都用，而科技则要让AI实现人人可用。在AI模型使用中需协同发展，不同模型各有自身限制，这些问题会大幅影响AI应用的效率与效果。智能体是未来的发展方向，但要避免越过安全红线，模型使用中AI幻觉问题较为突出，应用时需主动解决。他强调，智能化需以良好的信息化和数字化为基础，实现业务线上化、流程自动化。

　　民生银行数据管理部总经理沈志勇表示，金融科技需要解决的痛点是信息不对称问题，而信息从数据中来，如何高效地提炼非结构化数据又是一大挑战。大模型的出现，使原本处理非结构化数据的方法——信息检索、信息抽取和知识图谱都得到了优化改进。

　　中国互联网协会数字金融工作委员会副主任陈树军表示，当前商业银行面临的最大挑战在于客户行为的快速演变。在人工智能时代，客户行为正被持续重塑，而银行服务与客户需求之间的匹配已成为主要矛盾。从内部看，银行同时承受着管理提效与经营增效的双重压力。

　　陈树军认为，需通过提升认知、制定战略、落实战术、强化过程管控及结果导向等系统性措施，推动人工智能技术的深度应用来解决这一矛盾。这一转型路径将帮助银行业应对新一轮经营挑战，最终实现管理精细化与经营高质量发展的双重目标。