导语：
回归商业本质，从最初的喧嚣，到今天越来越务实的落地，一个共识正在形成：数智化转型的本质，不是“跟上技术浪潮”，而是用新技术更好地创造商业价值。如果落到一句话，就是四个关键词：
1、业务为核：先问价值，再谈模型；
2、场景为王：切入痛点，小步快跑；
3、评估为镜：数据说话，持续校准；
4、组织协同：全员参与，重塑流程。
在这场长跑中，唯有那些敢于在深水区寻找“真金”的金融机构，才能在数智化的浪潮中，建立起真正的护城河。
于炎鑫博士 腾讯云管理咨询总经理
■ 中国科学院国家级科技战略咨询类项目、院士项目报告专项评审专家
■ SCI一区期刊《Computers and Geotechnics》审稿专家
■ 清华、北大、上海交大、复旦、长江商学院等高校EMBA课程特邀讲师
■ 曾就职于全球领先咨询公司Bain贝恩咨询、跨国企业及海外科研院校
■ 曾就读于伦敦大学学院、剑桥大学、伦敦商学院，并获得博士学位
■ 现任腾讯CaaS咨询即服务商业模式负责人
在腾讯云做咨询业务的这些年，我们在第一线见证了太多企业在数智化转型路口的迷茫与焦虑。前两年，这种焦虑表现为“FOMO”（错失恐惧）：不管有用没用，先要把大模型的大旗竖起来，结果很多项目成了“实验室里的盆景”；有的企业砸重金搭了底座，却发现业务部门根本接不住，甚至把“技术升级”简单等同于“转型”，忽略了最艰难的组织重构。如今，随着GPT-4带来的初始狂热逐渐退潮，以及诸多开源生态的迅速崛起，技术壁垒被大幅拉平。我们明显感觉到，企业决策层的风向变了，从“盲目跟风”回归到了难能可贵的“理性务实”。当大模型已经“唾手可得”，核心命题也随之改变：金融机构如何让AI从“锦上添花”的效率工具，真正进化为“雪中送炭”的核心竞争力？今天，我们剥离掉晦涩的技术术语，结合腾讯云在金融等行业的实战经验，聊聊数智化转型进入深水区后的核心逻辑、落地路径与避坑指南。很多企业对AI的认知，目前还停留在“写个文案、补段代码、做个汇报PPT”这类浅层应用上。这固然能提升个体效率，但说实话，这对商业模式的撼动是有限的。我们在服务客户时发现，真正的价值跃迁，往往发生在AI从“内容加工者”升级为“任务调度者”的过程中。简单来说，就是不只让AI“帮你写”，而是让它“帮你干”。如果把AI的商业价值拆开看，底层逻辑无非两端：降本与增收。在降本侧，核心是“基础事务的自动化替代”。日常的审核、录入、文档比对、归档查询，这些高重复性工作越来越多地被机器人接管。这不仅仅是省下几个人头费的问题，而是让员工从繁琐的流程查询中解脱出来，去处理那些非标的、更具创造力的异常情况。在增收侧，核心是“业务决策的智能化”。这一点在金融领域尤为明显。现在的 AI 早已不局限于做个智能客服答疑，而是深入到了核心业务心脏。比如，结合RAG（检索增强生成）技术的舆情监控系统，能从海量资讯中抽取关键风险因子，提前预警资本市场波动；在营销端，基于深度洞察的“千人千面”推荐，正在实实在在地拉动转化率和客单价。这中间的差别不在于你用了多昂贵的模型，而在于：你是把AI当成一个“更聪明的文秘”，还是把它当成一个“可调度的业务单元”？这一逻辑在金融行业尤为犀利。我们看到，过去很多银行试水AI，只是用来做个“更顺溜”的智能客服，这属于浅层生成。而真正的“深层调度”，是像现在的领先机构那样，让 AI 进入中后台的核心流程——比如在信贷审批中，AI不再只是整理材料，而是能自动调用征信、工商等多源数据，预判风险敞口，甚至初步生成授信建议书。从“客服嘴皮子”到“风控笔杆子”，这才是金融AI利润中心的分水岭。这两年最典型的一个误区，就是把“自研大模型”当成数智化转型的终点。但现实数据告诉我们，对于绝大多数非头部科技公司而言，性价比最高才是破局之道。我们在项目里看到，相对理性的金融机构，落地路径通常遵循一条“由浅入深”的阶梯：1. API调用试点：从营销文案、内部问答等轻量场景切入，快速验证“有没有用”。2. RAG接入金融机构知识：把产品说明、合规制度、业务FAQ喂给模型，解决幻觉问题，让模型不仅“懂世界”，更“懂本公司”。3. 开源模型私有化部署：平衡成本与数据隐私，在内网搭建基础能力。4. 核心场景微调：针对特定的高价值领域（如设计、风控、投研）注入金融机构“灵魂”数据。这条路径的关键逻辑只有八个字：“场景先行，不造轮子”。以某电气机柜龙头企业为例，面对非标设计周期长的痛点，他们没有去搞大而全的模型底座，而是利用OCR技术沉淀历史图纸，结合腾讯LLM模型进行微调。结果惊人：原本耗时数天的设计，现在输入参数后，AI分钟级就能生成草图。无论是在制造业做非标设计，还是在金融机构做投研风控，本质都是一样的：从一个非常具体的痛点切入，用组合拳去解决。AI本身不创造价值，被“场景化”之后才会。金融行业不缺高质量数据（交易流水、信贷记录、理赔案例），缺的是如何安全地“激活”它们。因此，我们看到最成功的金融案例，往往不是去卷通用大模型的参数量，而是把精力花在“私有化部署 + 垂类精调”上。比如，用内部积累的十万份投研报告去微调一个专属的“投研助手”，这种“懂行”的模型，比市面上任何一个“通才”模型都更有穿透力。真正成熟的企业，很少把 AI 项目当作“一锤子买卖”，而是会从一开始就设计好一个“可以被度量”的闭环。我们在咨询实践中，建议金融机构采用“双阶段评估框架”：1. 事前预测评估：把“感觉有用”变成“有数可算”。项目立项前，必须回答清楚三个问题：（1）ROI 账本：技术投入、人员培训、流程改造的成本，对比自动化替代的人力或提升的效率，静态回本周期是多久？（2）业务基准线：客服的人工接线率能降多少？研发的交付时间能缩短多少？不仅要有定性描述，必须有定量指标。（3）风险边界：特别是金融行业，技术幻觉风险、合规风险、数据隐私风险，必须提前划定“安全阈值”。做这一步不是为了算得精确无比，而是为了让每个项目在启动前都有一个可验证的“投资假设”。2. 事中落地评估：从“上线交差”到“动态迭代”。AI项目最怕一种状态：上线那天很热闹，用了三个月无人问津。要避免这种情况，必须建立动态监测机制：（1）技术效能：模型准确率、响应时延、知识更新频率。（2）业务价值：坏账率有没有真降？转化率有没有真升？（3）组织适配：这是一个常被忽略的指标。员工到底用不用？跨部门协同顺不顺？如果工具很好但没人用，那通常是组织管理和激励机制出了问题。没有评估闭环的转型，只是一场昂贵的试验。金融行业的特殊性在于，我们对错误的容忍度极低。在金融圈做AI，安全不仅是底线，更是上线的前提。四、战略思维：
Today Forward vs. Future Back
最后，聊一点战略层面的思考框架。数智化转型，本质上是一场既要抬头看路，又要低头走路的长跑。我习惯用两个视角来和金融机构管理层对齐预期：1. “现状往前”（Today Forward）：脚踏实地。以当下的痛点为起点，问自己：未来12至24个月，我能通过哪些“速赢项目”拿到看得见的效率提升？这一视角，是为了积累信心，沉淀数据和团队能力。2. “未来回溯”（Future Back）：仰望星空。站在5至10年之后回看：如果AI像电力一样成为无处不在的基础设施，我们行业的结构会发生什么变化？在那样的格局下，你是要做一个更高效的传统玩家，还是成为新生态的定义者？为了到达那个位置，今天必须开始积累哪些资产？为了不沦为单纯的资金管道，金融机构今天就必须思考：我现在的数字化建设，是在堆砌功能，还是在培养那种能被未来AI生态调用的“原子化能力”？ 这不仅是技术问题，更是生死攸关的卡位战。 “现状往前”确保你不会在短期内看不到成果，“未来回溯”确保你不会在长期里越走越偏。在这场长跑中，唯有那些敢于在深水区寻找“真金”的金融机构，才能在数智化的浪潮中，建立起真正的护城河。
