目前，AICG热潮澎湃，AI大模型在各种金融场景中的应用备受各方关注，金融机构也在向智能化趋势加大投入。 近日，在毕马威中国金融科技50强榜单及年度趋势报告发布会上，毕马威中国金融科技财务咨询与审计服务合伙人陈思杰认为，金融机构的业务发展和信息处理经历了四个阶段，分别是业务流程化、流程制度化、系统化IT、 以及 IT 的智能。现在很明显，AI大模型技术在各种金融场景中的应用已经进入生成阶段，对数据、算法和算力的要求相比之前的判断或决策大模型有了很大的提高。 金融机构数字化转型，需要向数智化转型，是智能化发展的趋势。 对话机器人和虚拟数字人已经广泛引入各金融机构，但如何提升人机交互的良好体验，让这些机器人和数字人更加智能和温暖，是银行等金融机构亟待克服的难题。
新技术带来新挑战输入和输出应加以调整
目前，银行等金融机构在金融科技（如大数据、人工智能）应用方面的主要瓶颈包括：基础设施建设不完善、数据安全和隐私保护问题、信息创新设施的兼容性和性能压力、技术人员培训和资金投入不足等。
例如，大型财务模型的实施会带来迭代场景变化，提高生产效率，释放高价值人才，获得可观的投资回报率; 强化学习、联邦学习、差分隐私等技术的应用，有效平衡了产品能力和数据合规性。 同时，新兴技术也将带来新的挑战，特别是对基础设施建设和信息创新设施的性能。
从金融科技的“投资”角度来看，毕马威中国银行及资产管理首席信息官咨询服务主管刘晓光认为，近年来，银行等金融机构对科技资源的投入持续快速增长，这与营业收入和利润水平挂钩，而从“产出”的角度来看， 管理层对金融科技投资带来的直接和间接收益的关注度不断提高，数字化改革进程对商业价值的积极影响有待检验和评估。
通过对业务价值的描绘和量化评估，具体展示技术投入带来的收益利润、获客量、客户体验、员工体验、风险防范、运营效率等维度的实际成果，辅助科技资源配置决策，引导数字化转型更好地实施。
大型银行拥有良好的资源禀赋科技生态完善
刘晓光表示，大型银行或龙头金融机构综合科技实力雄厚，资源优势相当可观，普遍进入“技术驱动”甚至“技术主导”阶段，强调科技对业务的创新赋能，积极探索开放生态合作，积极追求场景生态优势互补，从自身数字化考虑出发能力积累和应用的最佳适应性，在数字化建设中更倾向于自研模式。对外合作的第三方技术公司围绕关键业务场景提供深度的专业能力，聚焦领先技术应用、重点场景深度探索、输出、输出、
杭州云翔网络科技创始人兼董事长黄步田表示，该行的金融业务范围覆盖全国和第一链上下游机构的跨域运营，第一链上下游机构之间，可以通过区块链和隐私计算技术构建第一链金融联盟网络， 从而实现金融数据要素的安全流转和共享，降低金融业务的信用风险。
大多数中小银行或金融机构受限于有限的资源和地域经营，难以开展第一链金融业务。 另一方面，中小银行品牌认知度不强，科技人才的招聘和留用存在一定的薄弱环节，导致技术接受度慢，技术环节相对薄弱，仍处于从“技术支撑”向“技术驱动”的过渡阶段。 由于其差异化定位、资源约束等因素，目前更注重提升业务能效、风控等方面，对外部技术能力的依赖程度相对较高，对外部采购的需求仍处于较高水平，因此需要更多的第三方技术企业提供一站式服务内容和解决方案，构建基础技术基础能力。
刘晓光表示，当前区域性银行数字化转型的核心症结在于全行组织治理机制的升级，该机制与数字化建设和金融科技发展相匹配。 可以看出，龙头银行已经建立了数字化整体管理职能和组织协调机制，构建了业务、技术、数据三方协同的数字化生产新关系。 主要措施包括：建立数字化转型多层次组织架构，统筹管理，责任扶持; 业务、技术、数据三位一体，产业与技术协同联动，建立项目各环节的实施流程和参与机制; 探索多元化、灵活、敏捷的组织模式，根据业务特点建立和适配协同模式。