银行数字化转型正在各个层面如火如荼展开，国有大型商业银行数字化起步较早，经过近十年的深耕和发展，大型商业银行数字化蓝图初现。尤其是在自有系统和数字基础设施的搭建上，大型银行基本实现了开放、便利、多元的服务生态的构建，这与背后的科技动力密不可分。
除了最基础的大数据外，大行数字化转型体系中最亮眼的部分当属云技术、人工智能及区块链，组合在一起也成了目前大行“智慧银行”数字化转型版图的核心模块。
金融云生态蓝图已现
当下，对于集团化运营的大行体系来说，从核心资源出发，深入到各个业务分支，快速地进行数据资源整合及共享是目前数字化转型的重要成果。在此过程中，云技术被赋予了全新的使命，其在整体大行生态格局的塑造及深入运用中扮演了非常重要的角色。
在大行的生态云体系中，通常会包含基础设施云（IaaS）、应用平台云（PaaS）、金融生态云（SaaS）等多层次云服务，三者各司其职又互相协作，以便应对交易量的快速增长，同时实现系统的低成本、可扩展、易维护等优良特性。其中基础设施云作为基石，主要起到资源计算及存储的作用；而应用平台云作为中间层，主要突出弹性功能扩展的作用，以便上下层衔接得更加高效智能；最后的金融生态云则是目前火热地为各类金融业务提供生态服务的托管应用层。
为全面提升云平台稳定性，构建更为稳定可靠、自主可控的异构混合云，有些大行还提出了“集团云的概念”，例如工商银行适时启动了新一代云平台建设，率先提出并实践“集团云”模式，完成分行云部署及分行应用落地工作，为分行提供敏捷的资源供给、便捷的运维手段。截至目前，工商银行IaaS 入云节点规模超过 6 万，总体入云率近75%；PaaS 容器规模超 3.4 万；实现近 95%的业务在云端运行，已正式上线教育云、物业云、财资管理云、金融监管服务云等多款SaaS 产品。
人工智能平台提供战略支撑
企业级人工智能平台是大型银行数字化转型的第二把竞争利器。大行的人工智能框架普遍覆盖智能决策、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱、语音处理等多个垂直领域的智能化支撑能力。
大行人工智能体系一般建立在强大的数据及算力层上，融入核心的算法框架之后，会建立两大核心应用层：对内的一站式 AI 工作站及对外的 AI 应用层。目前人工智能体系在大行中标志性的运用有：
智慧运营新模式：通过 OCR、人脸识别、视频认证等技术，实现了“线上申请、线下交付”的便捷服务模式；通过完成借记卡、资信证明、主题存单等典型业务场景的线上化迁移，打造了客户仅需到店一次，且在 30 分钟内即可完成开户和基础产品发放的“即开即用”服务；通过智能语音交互技术，可支持客户基于语音形式快速自动化办理转账汇款、余额查询等 100 多项业务。
创新智能投顾产品“AI 投”：通过运用人工智能技术构建专业的量化模型，结合客户画像数据和资产配置模型，打造了高收益、低波动的投资理财组合方案，不仅解决了客户自主投资产品筛选难、投资时机把握难的两难问题，同时也大幅提升了客户体验，差异化、个性化的定制推荐服务。智能金融风控服务：白户客户、风险预警、智能探查等。
区块链技术方兴未艾
大型银行在第三个数字化转型中体现的结果优势为区块链技术。目前大行在数字资产、供应链金融以及对外贸易金融中区块链技术运用的较为成熟。
数字资产：在疫情防控期间，为推动企业复工复产、提振社会整体消费能力，很多大行在消费场景中引入了区块链技术，实现了区块链技术在 C 端的创新应用，不仅有效保证了消费券发放流程的透明、公开、可追溯，同时通过向社会大众开展消费券补贴业务，构建了全新的“金融 + 服务”生态圈。此外，通过实现平台商户联合运营下的数据确权和价值共享，为零售业务探索出了数字资产应用的新模式。
供应链金融：在供应链金融领域，大型银行已将区块链技术与支付凭证信用相结合，推出网络融资金融服务平台，实现了核心企业应收账款在上下游供应商中的信用转递、流转，不仅有效解决了多级供应商的授信问题，降低了企业的融资成本，同时为优化企业资债结构提供了更好的解决方案。
对外贸易金融：大型银行在实现国际、国内物流运输单据的自动整合签发及核验中打破了跨境信息壁垒，为中小贸易企业提供了更为便利的贸易服务和信息支持，并助力形成了跨境贸易金融生态圈。
银行数字化转型始于大行，也兴于大行，未来也必将盛于大行。数字化转型的下半场正在开启，就算是处于行业头部的大行，也仍面临着梯队排名的压力。如何更好与人工智能、云计算、区块链等技术进行融合，加快数字化转型的步伐，深化数字化转型的内涵，是国有大行数字化转型行稳致远的重要考题。
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