银行业数智赋能实体经济问题研究
2026年09月09日
字数：2143
我国“十五五”规划明确提出，要巩固壮大实体经济根基，深化数据资源开发利用，促进实体经济和数字经济深度融合。“数智化”是一个新兴的技术表现形态和概念，与数字化所强调的数据连接和数据反馈相比，数智化更加突出对数据要素进行价值挖掘、深度学习，从而提高生产效率、优化资源配置、提升管理水平、强化创新能力。如何把握数字经济新的发展趋势，利用数智化创新赋能实体经济高质量发展，是一个重要的理论和实践议题。本文对该议题进行研讨，同时引入中国民生银行数智化发展的实际案例，将理论与实践相结合，阐述了在数字经济飞速发展的大环境下银行业为了赋能实体经济所付出的行动和成效，并针对目前数智化发展面临的困难与挑战提出针对性的建议，具有一定的现实意义和借鉴价值。
一、民生银行：大力发展科技金融，数智驱动效果显著
随着数智化概念的提出，民生银行第一时间做出敏锐反应并采取相关行动，聚焦“数智民生”愿景目标，加速构建适配民企服务、战略业务的科技能力，推动科技成为全行生产力提升的核心引擎，深化业技融合的决策和研发机制，全面落地经营管理数字化，加快推进重点领域智能化转型，全面赋能高质量发展。
（一）AI突破
从“单点赋能”升级为“全域价值创造”。聚焦四大场景：增长、风控、运营、决策，推动大模型与具体作业融合，特别强调对一线员工包括柜员、客户经理在内的“人机协同”赋能，并探索核心流程的端到端“折叠”重塑。
（二）补短强基
强化管理决策的“数字”驱动，补齐资源计量、多维核算、风险全景视图等关键数字化短板；强化一体化数字化经营，构建完善客户经营“统一大脑”，核心是打破“客户信息—营销策略—贷后预警”的数据孤岛，通过民生E行将EVA和RAROC向一线穿透应用，让一线不仅会干活，更会算账；夯实数字化基础能力，提出了一套完善的数据驱动闭环：目标驱动—多维归因—立体洞察—策略响应—作业联动，建立分层决策工作范式。
（三）业数技融合
构建企业级业务架构，将价值流和业务能力地图作为统一语言，促进前中后台能力共享复用，高效承接战略落地。明确从“项目思维”转向“产品思维”，树立“数据是新型生产要素”理念，提升全员采数意识和用数素养，强化数据服务“双客”。加强数据人才、AI人才体系建设，推进科技人员内嵌、科技业务轮岗交流，打造AI适配型组织。
二、银行业数智化赋能实体经济的现实问题
现阶段，银行业数智化仍存在部分不足与问题，本文主要从实体企业和监管方面进行分析。
（一）企业主体：转型不均衡
目前，实体经济数智赋能整体处于“大企业领跑、中小企业跟跑、整体不均衡”的阶段，其中大型龙头企业与中小微企业差距悬殊，形成“头部领跑、腰部乏力、尾部掉队”的格局，中小企业由于资金压力大、改造投入高、缺乏数智化相关人才，面临“不想转、不敢转、不会转”的困境，多数企业停留在设备联网、基础监控等浅层次应用，整体转型质量不高。
（二）监管与合规问题
机构监管与业务边界模糊化，部分制度需进一步完善，覆盖监管的盲区。此外，监管的滞后性导致合规成本非线性攀升，金融机构为满足多变的监管报送要求，不得不部署大量冗余的合规验证模块，反而削弱了数智化本应带来的效率提升。跨境数据流动的合规冲突同样不容忽视，不同司法管辖区对数据主权与隐私保护的法律要求存在根本性差异，使得跨国供应链金融的数智化协同面临法律适用性的选择困境，进而加剧了监管套利风险与系统性风险监测的复杂性。最后，追责机制的模糊性在算法决策失误时尤为突出。当自动化信贷审批系统产生误判时，责任归属在模型开发者、数据提供方与业务使用方之间难以界定，直接动摇了金融机构运用数智化工具进行重大经营决策的法律信心。
三、银行业数智赋能实体经济的战略与路径
（一）推动实体中小企业数智化转型
银行业应大力发展数字金融业态，创新金融产品，更好地服务于中小企业、科技型企业，为传统制造业的转型以及实体经济的高质量发展提供强劲的金融支持。工业和信息化部牵头专家团队，针对不同行业企业进行数字成熟度评估、出具个性化发展路线图，有针对性地解决问题。对于数智化转型的认知纠偏，应政策引导企业投资重心从买硬件转向建体系，可配套建立首席数据官制度和数据资产台账。人才筑基，通过智能算法等实战培训，培养懂产线运营+懂数据挖掘的复合型人才。
（二）完善数字监管环境，优化体制机制，做好流程管理
监管模式方面，从机构监管转向功能监管+穿透式监管，根据金融活动的本质进行归类。利用人工智能AI赋能监管，实现智能合规与实时报送，以降低合规成本。推动国际监管协作（如共同标准），并利用数据脱敏或隐私计算进行跨境流通。建立明确的问责制度、引入算法责任保险或第三方审计机制。同时，外部环境需依托相关部门出台鼓励政策提供支持，为银行业营造良好的数智化发展环境。
四、结语
综上所述，银行业数智化转型要紧扣服务实体经济的初心使命，深化全行联动工作机制，克服目前在企业主体发展不均衡、监管合规等方面的挑战及不足，在考虑金融系统的稳定性和安全性的前提下充分发挥市场导向作用和政府指导保障作用，将客户、场景、产品、服务等转化为数字形态，打造一站式金融服务平台。同时，应持续关注银行业数智化发展的进程和效果，针对新发生的问题及时进行策略调整，以更加高效的方式赋能实体经济发展。
作者：李盈（中国民生银行郑州分行）
一、民生银行：大力发展科技金融，数智驱动效果显著
随着数智化概念的提出，民生银行第一时间做出敏锐反应并采取相关行动，聚焦“数智民生”愿景目标，加速构建适配民企服务、战略业务的科技能力，推动科技成为全行生产力提升的核心引擎，深化业技融合的决策和研发机制，全面落地经营管理数字化，加快推进重点领域智能化转型，全面赋能高质量发展。
（一）AI突破
从“单点赋能”升级为“全域价值创造”。聚焦四大场景：增长、风控、运营、决策，推动大模型与具体作业融合，特别强调对一线员工包括柜员、客户经理在内的“人机协同”赋能，并探索核心流程的端到端“折叠”重塑。
（二）补短强基
强化管理决策的“数字”驱动，补齐资源计量、多维核算、风险全景视图等关键数字化短板；强化一体化数字化经营，构建完善客户经营“统一大脑”，核心是打破“客户信息—营销策略—贷后预警”的数据孤岛，通过民生E行将EVA和RAROC向一线穿透应用，让一线不仅会干活，更会算账；夯实数字化基础能力，提出了一套完善的数据驱动闭环：目标驱动—多维归因—立体洞察—策略响应—作业联动，建立分层决策工作范式。
（三）业数技融合
构建企业级业务架构，将价值流和业务能力地图作为统一语言，促进前中后台能力共享复用，高效承接战略落地。明确从“项目思维”转向“产品思维”，树立“数据是新型生产要素”理念，提升全员采数意识和用数素养，强化数据服务“双客”。加强数据人才、AI人才体系建设，推进科技人员内嵌、科技业务轮岗交流，打造AI适配型组织。
二、银行业数智化赋能实体经济的现实问题
现阶段，银行业数智化仍存在部分不足与问题，本文主要从实体企业和监管方面进行分析。
（一）企业主体：转型不均衡
目前，实体经济数智赋能整体处于“大企业领跑、中小企业跟跑、整体不均衡”的阶段，其中大型龙头企业与中小微企业差距悬殊，形成“头部领跑、腰部乏力、尾部掉队”的格局，中小企业由于资金压力大、改造投入高、缺乏数智化相关人才，面临“不想转、不敢转、不会转”的困境，多数企业停留在设备联网、基础监控等浅层次应用，整体转型质量不高。
（二）监管与合规问题
机构监管与业务边界模糊化，部分制度需进一步完善，覆盖监管的盲区。此外，监管的滞后性导致合规成本非线性攀升，金融机构为满足多变的监管报送要求，不得不部署大量冗余的合规验证模块，反而削弱了数智化本应带来的效率提升。跨境数据流动的合规冲突同样不容忽视，不同司法管辖区对数据主权与隐私保护的法律要求存在根本性差异，使得跨国供应链金融的数智化协同面临法律适用性的选择困境，进而加剧了监管套利风险与系统性风险监测的复杂性。最后，追责机制的模糊性在算法决策失误时尤为突出。当自动化信贷审批系统产生误判时，责任归属在模型开发者、数据提供方与业务使用方之间难以界定，直接动摇了金融机构运用数智化工具进行重大经营决策的法律信心。
三、银行业数智赋能实体经济的战略与路径
（一）推动实体中小企业数智化转型
银行业应大力发展数字金融业态，创新金融产品，更好地服务于中小企业、科技型企业，为传统制造业的转型以及实体经济的高质量发展提供强劲的金融支持。工业和信息化部牵头专家团队，针对不同行业企业进行数字成熟度评估、出具个性化发展路线图，有针对性地解决问题。对于数智化转型的认知纠偏，应政策引导企业投资重心从买硬件转向建体系，可配套建立首席数据官制度和数据资产台账。人才筑基，通过智能算法等实战培训，培养懂产线运营+懂数据挖掘的复合型人才。
（二）完善数字监管环境，优化体制机制，做好流程管理
监管模式方面，从机构监管转向功能监管+穿透式监管，根据金融活动的本质进行归类。利用人工智能AI赋能监管，实现智能合规与实时报送，以降低合规成本。推动国际监管协作（如共同标准），并利用数据脱敏或隐私计算进行跨境流通。建立明确的问责制度、引入算法责任保险或第三方审计机制。同时，外部环境需依托相关部门出台鼓励政策提供支持，为银行业营造良好的数智化发展环境。
四、结语
综上所述，银行业数智化转型要紧扣服务实体经济的初心使命，深化全行联动工作机制，克服目前在企业主体发展不均衡、监管合规等方面的挑战及不足，在考虑金融系统的稳定性和安全性的前提下充分发挥市场导向作用和政府指导保障作用，将客户、场景、产品、服务等转化为数字形态，打造一站式金融服务平台。同时，应持续关注银行业数智化发展的进程和效果，针对新发生的问题及时进行策略调整，以更加高效的方式赋能实体经济发展。
作者：李盈（中国民生银行郑州分行）
