一、在科技投入方面，我行主要聚焦于降本增效与员工培养两大核心。

近年来，我行新招聘大量员工，但客户经理及员工业务水平参差不齐。为快速提升员工能力，实现标准化培养，银行搭建了在线学堂。员工可在线学习课程，学完后参加考试，通过这种方式提升员工业务水平。

在业务开展过程中，我行通过大数据匹配进行商机管理。与外部平台数据对接后，能第一时间掌握客户信息，明确营销产品，提高营销精准度。

经过几年的数字化转型，我行和一线机构都储备了一定量的数字化人才。这使得双方沟通成本大幅降低，一线机构提出需求时，总行能迅速响应，双方达成共识后尽快推动项目落地，整个管理过程具备了较强的数字化能力。

二、目前，我行新核心系统仍在改造中，使用了较多传统EMC设备及国外产品。此次改造将实现全面国产化，并采用微服务分布式架构。同时，业务中台已部分建成，数据中台正在建设，技术中台已完成部分规划，基础平台搭建完毕，未来将借助这三大中台为业务快速赋能。

在开展敏捷开发工作中，我行成立了三大敏捷团队，分别负责对公、零售和理财业务，集合了行内业务、科技、风控、运营等相关人员。团队以“一个月产生一款产品”为宗旨，截至目前，已成功推出近20款产品，其中一款产品更是在7天内上线，这得益于前期数字化转型的基础、中台战略以及公共功能的沉淀。

三、我行利用大模型技术，首先开展了问答场景的应用，为客户提供及时、准确的信息服务。同时，通过识别网点排队和流量情况，实现网点流量检测，进而对客户服务进行优化，提升客户体验。

近期上线的审查报告自动化撰写功能，是我行AI 应用的又一亮点。这一功能极大地提高了业务部门的工作效率，以往需要花费大量时间撰写的报告，现在借助 AI 技术可快速生成初稿，人工再进行核对和修改即可。例如，行内内训师制作PPT，以往可能需要半天时间，现在使用AI工具很快就能完成初稿，大大节省了时间和精力。

我行积极探索AI在风险管理中的应用。目前，贷中审查报告已实现AI辅助撰写，但贷前调查报告和贷后管理仍有待进一步拓展。在贷前，银行一直在推进调查报告的标准化工作;贷后方面，目前主要基于规则进行预警，但仅靠现有规则和结构化外部数据，有时难以全面识别客户风险。因此，银行计划接入行内信息，利用大模型识别客户风险，目前正在与科技部门讨论该场景的可行性，初步判断具有可操作性。

在新技术应用过程中，我行认识到需要找到合适的场景，结合实际情况进行研究。同时，领导对新技术实现需保持一定的容忍度和给予一定的周期。

四、我行采用了“大中台、敏前端、稳后台”的技术架构。

随着分布式、微服务架构的广泛应用，银行系统架构发生了巨大变化。以往传统核心系统，数据库加应用服务器可能仅需个位数台;如今，新核心系统下，母行与村镇银行虽在生产上非独立部署，但母行应用服务器就有七八十台，村镇银行与之对等，再加上数据库服务器，给科技开发与运维带来了巨大压力。为应对这一挑战，去年我们逐步搭建起智能化运维平台，有效提升了运维效率。

组织架构与人员调整层面

业技融合模式：推动业务与科技深度融合，采用业技融合工作模式，促进业务与科技的无缝对接。

敏态与稳态团队区分：从团队层面划分敏态和稳态团队。敏态团队与前端业务部门(如小微、公司、零售业务)紧密合作，业务部门与科技部门人员组成虚拟小组，进行快速产品迭代。

TPC 机制：建立 TPC 机制，T 代表技术副经理，P 代表产品经理，C 代表分支机构客户经理。不定期召集这三类人员，针对每个系统或具体场景，抛出问题并快速响应、迭代，提升问题解决效率。

业务层面

客户体验与监管要求平衡：人行及监管机构对客户投诉、满意度和体验的关注度日益提高，同时中小银行在电诈防控和风控方面的力度也不断加大。在这两者之间寻找平衡点是当前业务工作的重点之一。

风险管控线上化：在数字化转型过程中，我行将客户限额调整、非柜限额设置以及客户账户风险管控等业务，从传统的线下审批和流程流转，逐步转变为线上一体化审批，实现数据可视化和客户综合交易行为可视化。这是科技与业务共同探索的成果，后续还将进一步深化。

五、为确保业务不受影响、数据精准无误，我行在推进湖仓一体和核心项目群建设之前，率先启动了数据标准项目。在数字化转型的进程中，数据标准被视为关键基石。无论是后续的数据分析，还是AI技术的应用，都离不开高质量的数据标准。若数据标准缺失或不完善，一切数字化工作都将失去根基。

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