技赢未来——金融科技赋能银行新增长引擎

课程背景

金融科技正颠覆性重塑银行业，成为银行决胜未来的核心引擎，但多数银行面临“技术热、价值模糊”“试点易、推广难”“集成可、部署慢”的“最后一公里”困境。外部环境中，“科技金融”升为国家战略，云计算与区块链迭代加速，金融科技能力分化“数智银行”与“传统银行”；同时，银行还需应对“科技向善”监管、科技投入分化及科技能力转量化价值的挑战。行业变革下，客户需求转向“实时智能”、同业竞争聚焦“生态与数据”、监管要求升级“科技驱动风控”，金融科技已成决定银行地位的“新产能”。本课程旨在帮银行跨越“拥有”到“用好”的鸿沟，转化技术势能为业务动能。

本课程专为银行决策者、中高层及核心骨干定制，拒绝“技术空谈”与“案例堆砌”，直击“想明白、做出来、真见效”三大痛点。课程沿用“认知—行业特色—落地实践—思考洞察”结构，既梳理金融科技底层逻辑与生态，又拆解监管、组织、风控等关键模块并工具化交付。以“业务价值优先”为核心，通过互动导入、案例讲解、工具实操等形式，提供从战略规划到文化塑造的全指南，助力银行将金融科技从“概念”转“生产力”，打通赋能业务“最后一公里”，实现从“成本中心”到“增长引擎”的转变。

课程收益

1、战略规划：搭建适配自身的金融科技路线图与治理框架，明确投资优先级与分阶段落地计划；

2、项目落地：掌握全流程关键要点，建立业务导向机制，降低试错成本，提升项目成功率与复制效率；

3、业务赋能：推动业技融合，打造标杆场景，解析5大核心场景模型，掌握“科技+数据+AI”融合方法论；

4、人才文化：培育复合型人才，构建适配文化与协同机制，破除部门壁垒；

5、工具支撑：输出可复用落地模板，提供全维度工具包，助力工具直接应用于工作。

1、知识体系：系统掌握金融科技核心概念、技术原理、趋势与监管边界，建立完整知识框架；

2、工具获取：获得战略规划、场景构建等全流程实用工具与模板；

3、能力提升：增强场景识别、方案设计与落地能力，明确风险点与合规对策；

4、职业发展：提升在数字化转型中的话语权与领导力，夯实职业竞争力。

课程时间：2天，6小时/天（可根据银行具体需求，精炼为1天精华版或扩展为3天深度工作坊）

课程对象：银行总/分行管理层（行长、副行长、部门总经理）；总行金融科技条线（金融科技部、数据管理部等）及业务条线（零售、对公、风控等）负责人与骨干；分行中高层管理人员、业务骨干；需系统构建金融科技知识与实施能力的相关人士

课程方式：专家讲授+案例剖析+互动工作坊/实战演练

导语：问渠那得清如许？为有源头活水来。——朱熹《观书有感》

一、科技VS金融科技

1）基础：基于科学原理

2）方法：通过系统的方法和知识

3）路径：创造和应用工具、系统、方法

4）目标：解决实际问题、推动生产力和社会进步

5）生长路径：从知识走向实践，从学者走向工匠

1）基础：科学技术（大数据、云计算、人工智能、区块链）

2）方法：解构传统金融

3）路径：创新业务模式、产品服务、流程机制

4）目标：提升效率、延伸触角、降低风险

5）生长路径：从通用走向垂直，从后台走向前台

1）1950+：计算机+自动化

2）1990+：服务器+网络+客户端

3）2010+：智能手机+app

4）2020+：数字化+人工智能

1）2000+：网点时代（实体网点+面对面服务）

2）2010+：在线时代（桌面互联网+远程）

3）2015+：移动互联网时代（移动服务+触手可及）

4）2020+：数字化+人工智能时代（数据驱动+智能服务）

结论：科技是银行发展的引擎，科技进步是推动银行代际跃升的关键推动力

三、突出贡献

小组讨论：没有你的日子里：没有金融科技之前，银行是什么样子？

1. 拓展了银行服务的边界

2. 推动了普惠金融的发展

3. 提升了银行服务的体验

4. 推动了银行的系列创新

四、三大关系

个人发言：你认为金融科技和互联网金融是什么关系？

工具：《金融科技底层技术实用手册》（员工实用工具手册）

导语：待到山花烂漫时，她在丛中笑

1）牵头机构：中国人民银行（PBOC）主导

2）具体机构

——中国人民银行、国家金融监督管理总局、中国证券监督管理委员会、科学技术部、国务院国有资产监督管理委员会

2. 监管理念：强调“科技向善”和风险防控

1）《银行业保险业科技金融高质量发展实施方案》

2）《加快构建科技金融体制 有力支撑高水平科技自立自强的若干政策举措》

3）《金融科技发展规划（2022-2025年）》

4）《金融标准化“十四五”规划》

4. 监管手段：政策指导、风险监测、创新沙盒

5. 监管目标：金融科技与传统金融深度融合、防范系统性风险

监管案例：2025年5月，多个部门联合印发《加快构建科技金融体制 有力支撑高水平科技自立自强的若干政策举措》，进一步强化监管协作

1. 主要应用的6大领域：支付清算、借贷融资、财富管理、保险、零售银行、交易结算

互动导入：小组辩论赛 金融科技发展程度与银行的经营业绩的关系

1）国有大型银行

2）股份制银行

3）城市商业银行和农村金融机构

总体趋势：银行机构投入增速加快、聚焦数字化转型和智能化升级、设立专营机构和自建中台、从辅助工具向核心竞争力演变

个人发言：你知道中国有哪些金融科技相关的服务商，他们的核心技术和特点是什么？

1. 科技巨头主导的金融科技公司（非传统银行，但持牌运营）

2. 传统银行的金融科技子公司或平台

3. 其他专业FinTech服务提供商

导语：雄关漫道真如铁，而今迈步从头越

一、战略规划：顶层设计与路径明确

1. 四规合一

1）金融科技总体规划

2）数字化转型规划

3）人工智能规划

4）业务发展规划

四种规划的融合逻辑：以业务发展为牵引，以数字化转型为载体，以人工智能为引擎，以金融科技为底座，形成“战略-技术-业务”三位一体的协同体系

1）本行科技相关战略融入国家战略

2）五篇大文章

——科技金融作为首篇，驱动其他四篇：普惠金融借FinTech下沉服务、数字金融加速数据流通、绿色金融用AI碳追踪、养老金融AI规划长寿投资

1）设定考核纬度

多维框架：增长、质量、创新、可持续、效率

2）量化考核目标

3）划分责任主体

——总部（战略统筹）、分支（执行开发）、条线（创新风控）、个人（运营反馈）；RACI矩阵明确权责

4）明确协同机制

案例：建设银行跨部门协同机制，确保目标分解到岗

个人发言：请你介绍你们银行在金融科技方面的机构设置情况并进行点评存在的问题和优势

1）定位：总体管控金融科技、数字化、人工智能三个领域

2）职责：战略决策、风险把关、资源协调、绩效评估

案例：宁波银行科技委员会，统筹三领域规划

1）金融科技领域专项推动领导小组

2）数字化转型专项推动领导小组

3）人工智能专项推动领导小组

4）专项领导小组间的协作机制

1）金融科技部

2）数据管理部

3）人工智能赋能部

4）金融科技子公司

案例1：并列部门制：建设银行：数据管理部门；

案例2：二级部门制：宁波银行：数据部门为科技部门的二级部门；工行/建行：工银金科、建信金科

1）分散制

2）派驻制

3）集中制

4）优劣比

1）技术应用能力（API集成、区块链开发）

2）业务融合能力（FinTech产品设计）

3）风险意识（合规模型开发）

核心岗位：FinTech产品经理、区块链工程师、智能合约开发者

1）数据治理（ETL工具使用）

2）流程自动化（RPA部署）

3）数字营销（BI分析）

核心岗位：数字化转型顾问、数据工程师、数字渠道设计师

1）机器学习（TensorFlow/PyTorch）

2）自然语言处理（NLP模型）

3）AI伦理（偏见检测）

核心岗位：AI算法工程师、机器学习科学家、AI治理专员

基础培训（在线课程，覆盖率100%）→专项进阶（项目实践，6个月轮岗）→领导力提升

案例：建设银行专业人才梯度培训机制

四、技术基础：系统建设与数据治理

案例：恒丰银行“恒心工程”、国家开发银行与广西农广西农信社核心系统重构工程

2. 业务规划与科技系统规划

3. 数据研发、数据治理与科技系统

4. 项目外包与自主研发能力

案例1：工商银行：全过程自主能力的形成与延续

案例2：平安银行：全领域自主能力矩阵

案例3：恒丰银行：自主能力提升取得显著成效）

五、风险合规安全为本与守牢底线

个人发言：这三个安全岗位，你觉得哪个岗位最有技术含量，为什么？

1. 科技安全：漏洞扫描、入侵检测、应急响应

2. 数据安全：加密传输、访问控制、备份恢复；定期审计，零信任架构部署

3. 人工智能安全：模型审计、鲁棒性测试、伦理审查

1）科技安全为基础，提供硬件/网络防护

2）数据安全为核心，支撑AI训练和决策

3）AI安全为上层，确保应用价值最大化；三者闭环，嵌入DevSecOps

1）科技相关制度体系

2）数据相关制度体

3）人工智能相关制度体系

六、文化运营 流程再造与变革推动

1. 科技是第一生产力

2. 数据文化核心

3. 人工智能文化核心

——伦理优先、人机协同、持续学习

4. 将文化融入业务模式和流程中

案例分享：月度“FinTech故事会”

个人发言：请对你们银行金融科技文化进行简要介绍，并指出做得很好的三点。（酌情）

工具：《FinTech政策与银行应对自检表》（Checklist）

导语：三军过后尽开颜

1）痛点挖掘

工具：Empathy Map

2）场景建模

工具：BPMN流程图

3）可行性评估

4）蓝图绘制

工具：科技数据AI三维赋能路径图

1）匹配原则

2）集成策略

3）评估体系

4）治理机制

1）敏捷开发

2）DevOps一体化

3）变革管理

4）持续优化

1. 手机银行全旅程服务

2. 零售客户精准营销

3. 零售客户智能投顾

4. 数字化智能风控

5. 对公存量客户经营

小组工作坊：根据以上案例，请为本行设计一个金融科技、数字化、人工智能三者融合的场景案例

工具：《赋能蓝图图谱（科技数据AI三维矩阵）》

导语：春风杨柳万千条，六亿神州尽舜尧

个人发言：请说出五篇大文章的名称及主要内容

1）科技金融

2）普惠金融

3）数字金融

4）绿色金融

5）养老金融

1）科技金融与普惠金融

案例联动：中小企业数字化转型；风险共享：联合风控模型

2）数字金融与绿色金融

3）养老金融与科技金融

特点：整体闭环（循环赋能模型）-科技金融为核心引擎，驱动其他四篇协同发力

二、“科技金融”大文章的核心内涵和要点

1. 创新融资支持

——提供全生命周期、多层次金融工具，破解科技企业“融资难、贵”问题

案例：工商银行“产业链孵化贷”

——构建多元化风险分担体系，提升科技金融韧性

1）担保与保险创新

案例：民生银行“科创金融萤火平台”

2）动态评估与监测

案例：招商银行“科创贷”模型

——打造银行-政府-产业多方协作网络，推动资源高效配置

1）专业机构设立

案例：工商银行金融科技公司，专注区块链应用，支持产业链上下游科创企业融资

2）伙伴网络拓展

案例：民生银行“萤火平台”的股权撮合模块

——建立量化、多维指标框架，激发机构内生动力

1）核心指标设计

案例：国有大型银行考核，将科技金融纳入“五篇大文章”综合服务能力评估

2）责任主体划分

案例：2025年实施方案中，银行业分层考核，支持科技型中小企业授信户

——融入国家战略，确保科技金融绿色高质量发展

1）监管政策嵌入

案例：2025年七部门联合举措，指导银行通过FinTech支持科技创新融资，涵盖标准建设和风险管理

2）绿色与包容融

案例：国务院指导意见中，科技金融与绿色金融联动，助力可持续发展

三、“科技金融”大文章的考核体系

1）余额与增速

案例：2025年银行业目标

2）户数与覆盖

案例：招商银行的户数考核

3）创新产出

案例：工商银行的创新KPI

4）风险质量

个人发言：请说出你所在的银行各个层级在科技金融大文章中的具体职责

1）总部责任：战略规划+资源统筹

案例：国有行总部模式

2）分支责任：执行落地+客户开发

案例：城商行的分支实践

3）条线责任：产品创新+风控

案例：股份行的条线分工

4）个人责任

案例：基层员工责任制

1）跨部门协同：联合工作组，季度联席会议

案例：七部门联合机制

2）外部监督：监管报告+第三方审计

案例：NFRA监督实践

3）内部监督：KPI实时监控

案例：银行内部可视化看板

4）激励监督平衡：超额奖励+偏差扣分

案例：平安银行2025年激励框架

1）年度复盘：基于市场变化，调整指标权重

案例：央行规划复盘

2）中期评估：半年检查，纠偏率

案例：科技部中期评估

3）长期可持续：融入ESG，绿色科技权重

案例：五篇大文章长期观

4）工具支持：AI考核平台，自动化计算

案例：银行AI考核工具

案例1：工商银行：科创企业“产业链孵化贷”

案例2：招商银行：科创资质分模型及“科创贷”

案例3：民生银行：科创金融萤火平台

个人互动：请根据以上知识点，对同业案例进行点评

工具：《五篇大文章框架图（关系矩阵+政策摘要）》

导语：“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。”前路虽远，行则将至；挑战虽艰，谋则必克

互动导入：个人发言 请列举你认为金融科技将面临的三个挑战

1. 政策不确定：2025新规频出，适应成本高

案例：数据法更新冲击

2. 部门壁垒：业技分离，协作效率低

案例：传统银行变革阻碍重重

3. 数字化智能化素养低：纯科技思维，缺乏整体融合

案例：老年员工转型难

4. 复合人才稀缺：业技数智四融合专家紧缺

案例：银行人才缺口报告

5. 高投入低产出：FinTech ROI周期长

案例：AI项目回报慢

6. 软件生态碎片：多厂商集成难

7. 数据标准不一：跨机构共享障碍

案例：开放银行API冲突

工具：《挑战映射表（问题-影响-应对三维矩阵）》

导语：可上九天揽月，可下五洋捉鳖

一、量子计算与加密革命

1. 量子安全加密：筑起新时代的“金融长城”

2. 量子计算赋能金融：从“防御”到“进攻”的战略价值挖掘

二、监管与生态演进：从合规约束到创新赋能

1. 动态监管框架优化

2. 生态伙伴协同强化

三、核心技术池继续拓展

1）思维支付：脑波认证，安全无接触

案例：脑机支付原型

2）神经网络优化：BCI增强传统AI学习

案例：未来脑金融

1）生物资产融资：基因编辑企业贷款评估

案例：合成生物基金

2）可持续生物链：合成材料绿色融资

案例：合成绿色贷

1）虚拟网点：AR/VR沉浸式服务，远程面签、虚拟理财顾问

2）地理金融：LBS+风控模型，区域经济画像，精准信贷投放

3）数字地产：元宇宙中的银行网点，虚拟资产抵押与交易

4）时空数据风控：行为轨迹分析，反欺诈与客户偏好预测

1）匿名交易：ZK-proof实现交易验证而不泄露数据

2）合规披露：选择性披露客户信息，满足监管且保护隐私

3）联合风控：多方数据计算而不共享原始数据

4）数字身份：去中心化身份系统，用户自主控制身份数据

四、跟数字化和人工智能进一步融合赋能

1）脑机+AI画像：思维数据深度个性化

案例：脑AI金融助手

2）元宇宙数字孪生：虚拟客户模拟，服务预测试

案例：孪生银行服务

3）量子AI决策：量子增强学习，复杂优化

案例：量子智能顾问

1）去中心化DAO银行：社区治理金融产品

2）空间+脑机协作：沉浸式全球交易

案例：空间脑金融

1）AI全球治理：跨国伦理标准，防范偏见

案例：国际AI金融规范

2）生物伦理金融：基因数据使用界限

案例：基因金融伦理

个人发言：回顾这两天的学习内容 说说这两天的学习体会

工具：《挑战机遇分析（SWOT未来版）》