專題：第八屆中國金融科技論壇

　　中國國際服務貿易交易會第八屆中國金融科技論壇於9月9日在北京舉行。廈門國際銀行首席信息官王豐輝出席並演講。

　　以下為演講實錄：

　　王豐輝：各位領導、各位同仁，大家下午好。我是廈門國際銀行的王豐輝。演講主要分兩塊，先介紹我們行的特色，我們是一家中小銀行，或許大家之前了解不多；再介紹支撐這些特色的整個技術底座和 AI實踐。

　　廈門國際銀行總部在廈門，在澳門還有澳門國際銀行，在香港還有集友銀行，這兩家銀行在境內也都有分行。我們集團合併是150餘家營業機構，員工近 7，500 人，資產規模不到 1.2 萬億元，是一家中小銀行的規模。

　　我們這家銀行的華僑基因非常重，是新中國第一家中外合資銀行，1985 年成立。當時外方最大的創始股東是閩籍愛國華僑李文光先生。後來我們在 2013 年改制為中資城商行。澳門國際銀行是 1974 年成立，是由李文光先生創辦。集友銀行 1943 年由陳嘉庚先生倡辦。整個集團有大量愛國華僑股東，在連通閩港、閩澳、服務華人華僑方面實現內地和港澳三地全面貫通。

　　跨境業務方面，因為我們最初是中外合資銀行，所以很早就開展了。2001 年，我們是第一家獲准開辦全面外匯業務的中外合資銀行。2013 年完成改制，2017 年控股收購了集友銀行，2022 年成立總行一級部門華僑金融部，並發布銀行業首個華僑金融業標準。今年是福建省內第一家直參 CIPS 的地方法人銀行，前不久的九八投洽會，兩家附屬機構也成為CIPS直接參與機構。我們的跨境牌照優勢明顯，比如上海自貿區 FT 賬戶、橫琴自貿區 EF 賬戶，有香港 1/4/6/9 號證券牌照，有跨境投孖展資格，還有國際投資平台。在牌照和機構佈局上還是有比較天然的跨境特色和華僑特色。

　　因為我們是中小銀行，一直是在追趕狀態、不斷迭代。我們圍繞跨境有一個平台，叫跨境 e 站通，累計發生額突破 5000 億元。我們有從內地到澳門的速匯通，不走 SWIFT，現在秒到賬。CIPS 直參上線時間也就一個多月，現在是百億的規模，正在積極擴展更多這塊的業務。

　　整個華僑和跨境業務，我們現在主推跨境 e 站通體系，圍繞結算交易、資金管理、匯率管理、貿易孖展展開。資金管理涉及跨國公司跨境資金池、境內外雙向人民幣資金；匯率涉及多元外匯工具匹配；以及線上化的貿易孖展等。前面這幾頁主要是給各位呈現廈門國際銀行的特色是什麼，我們的特色就是跨境金融、華僑金融，再加上現在大家也都在佈局的產業金融（含科技金融等）。呈現這些之後，大家就明白了我們為什麼是「國際」銀行。

　　終於說到科技，是我最熟悉的部分。我們 2016 年就啓動了雲計算底座項目，剛纔說的跨境 e 站通就是基於國產化雲底座、基於雲原生架構搭建的。還有風控，我們現在在做天眼風險預警系統，提供貸前准入、額度審批、貸後監控、反欺詐等實時智能決策能力，實現授信全流程自動化審批與風險管控。還有多模態單證平台，本來之前就用機器學習來處理這些單證、票據，現在疊加大模型之後，並沒有 100% 解決，我看了一下也就解決了 95%，還有一些手寫的、模糊的、表格嵌套的、印章等，這些比較難解決，仍然存在痛點。

　　從這一頁「數智化轉型與AI戰略」開始，是今天各位嘉賓都在分享的內容，我自己的體會是，一方面要加強實踐，一方面也要調整戰略和組織，這是我最大的感受。我們銀行想抓住這個時代，一定要想辦法在戰略、組織上去做配套調整。比如我們行已經成立人工智能一級部門，並且人工智能是跟原來的數據管理中心整合在一起。在我的頭腦中，從數據治理到知識工程，數據、知識、AI 三個疊加在一起，纔會構成最終的飛輪，這就是我們在推動的組織變革。

　　還有就是戰略上，我們提的是「以人為本、價值優先」，這兩個詞不那麼「銀行」。原因是什麼呢？推 AI 真正落地時，要全員擁抱，少不了一關叫全員蒸餾。也可以換個說法，叫隱形知識的顯性化，我們怎麼把存量的系統、數據、表格顯性化？第二個就是怎麼把員工頭腦中的知識顯性化？員工會有被替代的恐懼和焦慮。所以我們重點要提以人為本，AI 是工具，人才是目的，AI 從來不是目的，這是我們倡導的。

　　我們提了 5+4+3 的架構，5大工程，4 維提升，3 重保障，太多了不展開，只提一個點：5 大工程裏我們最在意的就是知識工程。我們正在做新一代核心，要做大量的知識工程鋪底工作，也就是剛纔說的存量系統、表格、數據的顯性化，加上員工頭腦中的知識和經驗的顯性化。這需要大量鋪底的工作，也是我最在意知識工程的原因。組織保障方面，我們已經並行在推了，估計我們有可能是行業內第一批成立人工智能部的銀行。

　　這是我們搭的整個人工智能框架，可能各家銀行都差不多。重點說一下場景這一塊，我們在意的重點場景現在有，例如 AI Coding，剛纔多位嘉賓也都提到了，AI Coding 現在見效最明顯，所以優先要推 AI Coding。再就是 AI 問數，圍繞數據怎麼用 AI 來交互，這裏面有很多演進空間。再往上就是我們行一直在迭代的四大智慧，智慧營銷、智慧風控、智慧運營、智慧決策等，整個架構體系是這樣搭的。

　　這些AI 成效的數據指標，在大行面前不好意思拿出來，因為我們是中小銀行，自己是追趕的狀態。我們現在的投產場景是 220+ ，基於 Agent 的年均智能體請求量 425 萬次，已集成到 30 +行內系統。下面還有一些更具體的數據，信貸報告自動化率 90% 多，我們現在的需求用 AI 寫，效果不那麼平均，最好的場景可能在 80% 左右，差的場景在 50% 左右，這是我們真實的數據。AI 代碼生成現在是 500 多萬行，在新增裏差不多佔到了 70%。這個時代已經來臨了，我們現在不光行內篩選系統用 Vibe Coding 去做，我們招標的時候還有廠商主動說「我們計劃用 Vibe Coding 去做你們的項目」，我們都是開放的，願意探索，在嘗試和推進。

　　這條AI演化路徑是我們行的路徑。因為大模型時代總要談北極星指標，我提了兩個，雖然比較粗。第一個是 Token 的日均消耗，我們日均 Token 處理量約 16 億。第二個是數字員工的替代率，我們要看它的滲透，這是我們的兩個北極星指標。在推進上，我們人工智能團隊差不多 30 人左右，我們 2024 年在推進這個事情，真正的分水嶺是 DeepSeek 的 R1 出來之後，才真切感受到這個時代到來了。後面我們就重點推 AI Coding，現在在推Agent，包括桌面辦公 Agent。大家應該知道銀行的辦公終端是不能上網的，所以我們自己基於開源框架搭了桌面辦公 Agent，基於虛擬沙箱，避免行為幻覺，已在行內逐步試點、推廣。

　　這是我們最新的探索。第一個是大模型智能體平台，這個是 Workflow。其實我們在思考一個問題，在通用智能體時代，還需不需要 Workflow？需要，非常需要。Workflow 在效率、準確性方面比通用智能體還是好很多，包括現在很多銀行做的 AI 手機銀行，多為卡片式交互，都是基於 Workflow 去做的，現在還沒有哪家銀行拿通用智能體去做。

　　第二個，我們搭了一個垂直領域的通用智能體，定位為專業領域數字員工，面向風控場景，提供數據分析、風控策略生成核心功能，併兼具問答、技能編排等能力。

　　第三個，類似於元寶和豆包，當然只是類比，我們要弱很多，但總歸是基於我們行內私域知識的，現在的迭代在加 memory、加文檔處理、加行動能力。

　　第四個，上面提到了，基於開源框架搭建了自己桌面辦公的 Agent，已經開始推廣，效果非常好。大家想一下，如果行內員工的辦公電腦都裝上這樣的智能體，所有Word、Excel、PDF的處理，前景效率令人期待。

　　最後一個，其實銀行也有很多非敏感數據的場景，比如輿情分析、產業金融等，我們也採買了一些大廠的通用智能體在試用。剛纔我說特別關注戰略和組織，我們從全行選了 90 多個人，他們來自總行、分行，都是AI 的積極擁抱者，希望他們先擁抱起來，星星之火可以燎原。

　　趨勢判斷不詳說了。AI 普惠是必然要到來的，我並不太在意算力和 Token瓶頸，遲早都會降下來，雖然現在比較貴。我在意的是銀行業務和流程，我到底能融合AI到什麼程度，能絲滑到什麼程度，這是我比較在意的點。

　　第二個點是 Skill 化，像我剛纔說的，全員蒸餾聽起來比較可怕，但這一步你繞不過去。我們現在所有的系統建設都是面向程序員的。我剛纔說為什麼要做系統的顯性化？因為必須迭代成面向 Agent 的纔可以，人也一樣，這一步繞不過去。

　　第三個點涉及倫理問題，現在要人機協作，並且 Agent 佔比越來越高，到底誰來擔責？這裏面要解決倫理和決策的問題。

　　最後一頁是幾個認知和思考，因為時間有限就不展開，提四個點：

　　第一個，剛纔說了我們已成立人工智能和數據管理部。為什麼把人工智能和數據管理兩個部門合在一起？是因為我們深刻認識到，數據和知識是一體兩面，它不是兩件事，是一件事的一體兩面。在我的頭腦中，從數據到知識，從數據治理到知識工程再疊加 AI，是真正的飛輪，我們需要它轉起來。

　　第二個是安全。兩個安全的概念，一是內容安全，模型不要說不該說的話。二是行為安全，這就是為什麼現在通用智能體都要加沙箱、沙盒，要行為有約束。

　　第三是個體提效到組織提效的問題。為什麼一定要解決這一點？這裏面有太大的鴻溝要解決，不展開了。

　　最後再強調一個點。我剛纔為什麼一定要說一下我們的戰略？我們最終還是要堅持「人是目的，AI 只是手段」，千萬不要把 AI 當作目的，避免員工的焦慮，避免所有人的焦慮。

　　最後就分享這些，謝謝大家！