中央金融工作会议提出，金融要为经济社会发展提供高质量服务，做好“五篇大文章”，积极培育发展新质生产力。新一轮科技浪潮崛起，为数字经济发展提供了充沛动能，金融业积极拥抱趋势并直面挑战，数字化转型战略稳步推进。在这一深刻的变革进程中，中国电子银行网发起“数字金融访谈”活动，与行业同仁探寻数字金融航路的星辰大海。

大连银行以“数智基因”重塑业务流程，从移动端的场景焕新到普惠金融的精准滴灌，从数据中台的底层重构到AI驱动的生态延展，这家银行正将“科技力”转化为“服务力”，让金融的温度与效率在数字世界中交融共生。本期访谈，来自大连银行的首席信息官吴春杰解码了大连银行数字化实践的“方法论”与“实战经验”。

大连银行首席信息官 吴春杰

吴春杰指出，大连银行坚持“融合·开放·创新”的数字化发展理念，实施“小步快走、敏捷迭代”战略，运用“新技术、新模式、新业态”，聚焦“客户、产品、渠道”，深入开展数字化转型重点工程和数据治理专项行动，围绕“数字经营、数据能力、数字底座、数字基因”的转型举措，推动全行业务数字化、管理智能化转型，不断提升金融支持实体经济发展、助力人民美好生活的能力和水平。

一、安全筑基，构建金融安全智能防护新体系

中国电子银行网：在“2024信创“大比武”金融专场”中，大连银行荣获金融安全赛道二等奖，有效的把新兴技术与金融安全相结合，请简要介绍该项目主要解决了银行业的哪些痛点或挑战？

吴春杰：作为金融安全体系的构建者，大连银行始终将安全能力视为数字化转型的基石。此次获奖项目实现了安全防护从局部管控到生态治理的跨越式升级，实现了三大突破。

一是架构革新：构建端到端安全闭环。大连银行构建分钟级风险预警中枢，实现安全防护从“事后处置”向“事前预防”跃迁，自动化安全响应。为突破传统安全防护的碎片化困局，基于联软UniEMM平台打造覆盖“设备入网—应用部署—数据传输—业务退出”的全生命周期管理体系。通过设备画像引擎与安全沙箱的动态适配，实现移动终端从物理设备到数据流的立体防护，使设备管理效率提升40%，策略响应速度达到秒级。

二是智能进化：安全防护认知升维。大连银行拥抱AI技术与安全防护能力，通过数字孪生技术持续优化防护体系，为行业输出可复制的智能安全范式。通过深度整合联软DeepSeek大模型安全防护方案，推动安全体系从“规则驱动”向“智能驱动”转型。通过构建API流量指纹库和业务请求特征矩阵，实现敏感数据访问的智能鉴权。在AI应用安全领域，该平台支持大模型权限智能分发体系，为未来智能金融筑牢安全底座。

三是价值重构：安全与业务共生融合。大连银行深化安全能力与核心系统耦合度，打造自主可控的金融安全生态。基于业务交易智能分析平台，构建场景化安全策略引擎。在移动展业、移动办公等核心场景中，实现风控策略与业务流程的智能耦合，使安全防护对业务效率的影响大幅降低。

二、客户体验：从“功能服务”到“生态赋能”

中国电子银行网：在数字化时代，银行的金融科技服务不断创新和发展，为客户带来更加便捷、高效和个性化的体验，像移动端服务优化，个性化产品推荐等都是银行业持续创新的发力点。大连银行在数字化转型方面取得了哪些显著成果？如何利用科技手段提升客户体验？

吴春杰：大连银行坚持以客户为中心，通过数字化转型驱动金融服务的全面升级，在数据体系建设、金融产品创新、智能风控、云平台架构及场景生态构建等领域取得了显著成果，并借助科技手段为客户打造更便捷、高效、个性化的服务体验。

（1）数据体系建设：夯实数字化转型基石

一是制定“1334”数据战略规划。围绕全行数字化转型目标，制定“1334”数据体系建设规划，升级“湖仓一体”数据底座，构建数据分析、标签管理、智能学习三大核心平台，实现数据资产的统一管理与深度挖掘，为精准营销、智能风控等场景提供支撑。

二是强化知识图谱与数据资产管理。搭建覆盖10亿级数据的知识图谱网络，应用于风控、反洗钱等场景，提升风险识别效率。构建“盘、管、用”一体化数据资产管理平台，自动化盘点60套业务系统数据资产，强化数据治理与标准化管控。引入工商、司法、税务等外部数据资源，结合内外部数据完善客户画像，提升线上业务风险防控能力。

（2）金融服务创新：重塑客户体验

一是数字服务新形态。推出企业综合服务平台“大银掌柜”APP，整合网上银行、协同办公、财税服务等场景功能，打造开放生态，助力企业客户一站式管理金融与非金融需求。通过“一云多芯”金融云平台，实现算力协同与业务敏捷部署，支撑移动信贷、无纸化流程等创新服务，提升客户业务办理效率。

二是全流程线上化与智能化。贷前：通过多维数据构建客户画像，动态校正授信额度；贷中：应用数字证书技术实现线上协议签署，结合智能风控模型实现“秒级放款”；贷后：基于大数据模型实时预警风险资产，回溯黑灰名单数据，切实提升风险控制能力。

（3）金融产品创新：精准服务实体经济

一是差异化产品设计。“投融通”：突破传统授信模式，以企业技术研发能力为核心，创新积分卡审查模式，提升科创企业融资效率。

“利贷通”：针对科创企业推出全流程线上融资服务，客户可在线完成申请、签约、提款等操作，大幅缩短业务周期。

二是场景化权益生态。打造信用卡“约惠365”权益体系，覆盖亲子、青年等客群需求，联动商超、餐饮、出行等生活场景，荣获“2024年度最佳信用卡场景建设奖”。构建企业端“泛金融场景生态”，通过财税、采购、商旅等非金融功能增强客户粘性。

（4）技术架构升级：构建自主可控的数字化底座

一是云平台与中台能力。“一云多芯”平台：采用虚拟化、容器化技术实现异构算力协同，支撑移动互联网业务快速迁移，获评国家级优秀案例；业务中台：基于领域驱动设计（DDD）重构共享能力中心，通过API原子化服务实现业务灵活编排，提升产品迭代速度；技术中台：提供分布式缓存、消息队列等标准化组件，推动系统架构向微服务平滑转型，降低运维复杂度。

二是AI中台与数字员工。部署“流程机器人”等工具，自动化处理高频业务流程，提升运营效率。在供应链金融等领域应用AI审批模型，实现智能决策与风险预判。

三、AI实战，DeepSeek大模型的“落地密码”

中国电子银行网：近日，国产大模型DeepSeek凭借其高性能、低成本和开源特性迅速出圈，成为全球AI领域的焦点。目前，已有多家银行纷纷“试水”，将DeepSeek应用于风控、营销、客服等多个关键领域。对于这一趋势，大连银行如何有效运用AI技术助力业务发展？

吴春杰：在当前AI技术迅猛发展的浪潮下，大连银行积极拥抱变革，充分利用AI技术来助力业务发展。尤其是在国产大模型DeepSeek迅速出圈并在金融领域展现出巨大潜力的情况下，我行迅速行动，完成了DeepSeek的本地化部署，开展了多方面的试点应用。

在智能文档管理和研发方面，引入了DeepSeek大模型，并结合本地化部署实现了智能检索与知识管理。通过搭建私有知识库及语义检索模型，合规审查效率提升了40%；同时，在代码开发环节应用AI插件实现语法检查、注释生成和敏感信息处理，将代码缺陷发现率提升65%，有力保障了系统质量。

在日常办公方面，实现了会议纪要自动生成和任务清单自动归档功能，效率提升300%。同时，积极探索在财务报表制作、客服投诉分类、授信审批、岗位培训等业务场景中，让AI技术发挥重要作用。

未来，大连银行将持续深化AI技术在各个业务领域的应用，不断探索新的应用场景和创新模式，结合自身业务特点和市场需求，充分发挥AI技术的优势，提升业务效率、优化客户体验、加强风险管理，为银行的高质量发展提供坚实的技术支撑。

四、转型阵痛与行业启示

中国电子银行网：在数字化浪潮的背景下，银行业数字化转型已成为不可阻挡的趋势，大连银行的数字化转型实践是否遇到痛点、难点，是如何突破的，有哪些共性事项提醒行业关注？

吴春杰：为扭转科技赋能滞后的局面，大连银行紧密围绕数字金融建设内外部需求，全力推进线上数字化服务渠道建设，涵盖手机银行、网上银行、微信银行、智慧银行等，全方位拓展了金融服务的触达范围。同时，积极将人工智能、大数据等数字技术嵌入风控、营销、管理等关键领域，通过场景化应用，有效提升了业务效率与决策精准度。着力搭建业务中台、数据中台、技术中台以及金融云平台等一系列基础平台底座，构建起全方位、多层次的信息系统布局，夯实金融科技根基，为零售业务、对公业务、金融市场以及支撑职能等各业务板块提供了坚实的技术支撑，成为了驱动数字金融发展的强劲科技引擎。

大连银行在推动数字化转型过程中，算法模型、数据共享、机制保障三方面确实面临诸多痛点与难点。

一是加强算法模型风险管控。在数字化转型和大模型应用的浪潮下，银行越来越依赖算法模型进行风险评估、信贷审批、客户画像等关键业务。然而，算法模型的复杂性和不透明性也带来了潜在风险，如数据偏差、模型过拟合、算法歧视等。这些风险不仅可能导致银行决策失误，还可能引发监管合规问题。应建立健全算法模型风险管理体系，从模型设计、开发、测试、部署到监控全生命周期进行严格把控。如制定统一的算法模型风险评估标准和规范；加强对模型开发人员和风险管理人员的培训，提高其风险意识和专业能力；建立算法模型风险预警机制，实时监测模型性能和风险指标，及时发现并解决潜在问题等。

二是加强跨机构跨域数据安全共享。数据是金融创新的核心驱动力，但在数据共享过程中，数据安全和隐私保护问题一直是制约行业发展的瓶颈。建议推广隐私计算等技术的应用，让各机构在不泄露原始数据的前提下，实现跨机构跨域的数据共享和联合分析，挖掘数据价值，提升金融服务效率和质量。加大对隐私计算等新技术的推广力度，组织相关培训和交流活动，提高银行对新技术的认知和应用能力。同时，推动建立行业统一的数据共享标准和规范，明确数据权属、使用范围、安全责任等关键问题，消除数据共享的障碍。此外，鼓励银行与科技企业合作，共同探索隐私计算等新技术在金融领域的创新应用场景，如联合风控、精准营销等。

三是加强数字化转型机制保障。数字化转型不仅仅是技术层面的变革，更是一场涉及组织架构、业务流程、管理模式等全方位的深刻变革。传统的银行组织架构往往存在层级过多、部门壁垒森严、信息流通不畅等问题，难以适应数字化时代快速变化的市场需求和客户期望。建议加强数字化转型机制保障，勇于打破传统组织架构，建立以客户为中心、敏捷高效的新型组织架构。如推动银行进行组织架构重组，成立专职的数字化转型团队或数字金融部门，负责统筹协调全行数字化转型的实质性工作；建立跨部门、跨条线的常态化协作机制，打破部门壁垒，促进信息共享和协同创新；完善绩效考核体系，将数字化转型指标纳入考核范围，激励员工积极参与数字化转型工作。

未来，大连银行将聚焦技术创新与自主研发，持续加大在金融科技领域的资金和人才投入，推动人工智能、大数据等前沿技术在关键业务领域的深度应用，加速全渠道数字一体化运营模式的迭代升级，打造特色鲜明、高效便捷、质量卓越的“数智银行”。

责任编辑：陈爱