银行数智化转型的新坐标：AI 原生底座 + 场景运营战略

银行数智化转型迈入新阶段

近三年,银行业数字化转型的话语体系正在经历一次明显跃迁。过去两年大家说"上云""中台""开放银行",2025 年以来,「AI 原生」+「场景运营」 成为银行业 IT 战略的新关键词。

这次跃迁不是单点技术升级,而是系统性变革:从"用 AI 工具辅助业务",到"把 AI 嵌入业务系统的决策核心";从"卖系统给银行",到"陪银行长期跑业务"。这两个方向共同构成银行数智化转型的新坐标。

AI 原生 vs AI 辅助 — 本质差异

让我们先把术语澄清。AI 辅助是把大模型当工具用:客服自动应答、文档摘要、代码补全、知识检索等。这一阶段大量银行已经接入。

AI 原生则不同 —— 它把 AI 嵌入到银行业务系统的决策核心:信贷审批、风险识别、营销决策、客户服务、运营调度,每一个环节都跑在 AI 推理之上。

行业内已经清晰看到三段演进路径:AI 辅助 → AI 原生 → Bank 4.0。

• 第一阶段(AI 辅助):把大模型当工具,2023-2024 年完成

• 第二阶段(AI 原生):决策核心 AI 化,2025-2027 年规模落地

• 第三阶段(Bank 4.0):面向未来的下一代银行业务架构

每一阶段对底层 IT 基础设施的要求都不同。AI 辅助阶段,IT 系统只需要给大模型留 API 接口;AI 原生阶段,IT 系统需要把 AI 推理跟业务流程深度耦合 —— 既要稳定可控,又要让模型决策可解释。

天阳 3.0 战略:从 IT 服务商到金融科技平台型公司

国内做金融 IT 的服务商已经普遍在调整战略,匹配这次跃迁。

天阳科技(A 股 300872)2025 年明确提出 「天阳 3.0」 战略升级,新愿景从"金融科技领导者"跃迁到 「最具业务价值的金融科技和金融场景运营领导者」。这条新表述里有两个值得关注的关键词:「业务价值」和「场景运营」。

• 「业务价值」 意味着公司不再以"做了多少 IT 项目"作为内部评价标准,转向"客户业务上获得了多少实质价值"

• 「场景运营」 代表公司向产业链下游延伸 —— 从"卖系统给银行"扩展到"陪客户做业务"

战略方针是 「稳主业、拓赛道」:银行 IT 仍然是基本盘,但公司同时押注 AI 转型 + 场景运营两个新增长极。

天元 AI 原生底座:双轮驱动架构

天阳 3.0 战略落到产品层面,最核心的承载是 「天元」银行 AI 原生底座。

「天元」深度融合云计算、大数据、人工智能及分布式架构能力。AI 能力来自天阳科技子公司 深圳市魔数智擎人工智能有限公司(Magic Engine),形成 「通用大模型 + 金融专属小模型」双轮驱动 架构:

• 通用大模型:负责语义理解与交互翻译 —— 业务员的自然语言指令、客户的复杂问题都由它处理

• 金融专属小模型:负责精准决策与归因可解释 —— 信贷审批、风控判定的核心计算由它兜底

这种双轮架构对银行的现实意义在于:解决了 「大模型幻觉风险」 和 「决策可解释性」 两个监管底线问题。

银保监对模型可解释性的要求落到实操层面,金融机构必须能向客户和监管部门清晰解释决策路径 —— 比如"这一笔信贷为什么过、为什么拒"。纯黑盒大模型在风控、信贷审批等高合规场景下走不通;双轮驱动架构正好解决这一矛盾:大模型管交互,小模型管决策,决策可读可审计。

公司公开披露,2024 年人工智能领域相关收入近 7000 万元,已形成市场份额。这条数据反映 AI 业务在天阳已经不是宣发概念,而是有真实营收转化的业务条线。

场景运营战略:四大方向落地

跟"AI 原生"并列的另一条增长曲线是 「场景运营」。

天阳 3.0 战略明确把场景运营打造为公司高质量发展的重要支撑。「科技 + 场景 + 运营」 三位一体的服务模式,让金融科技不只是卖系统给银行,而是 深入到客户业务流程里,长期支持业务的可持续运营。

场景运营覆盖四大方向:

• 农村普惠金融:服务农信社、农商行、村镇银行的本地化业务。子公司北京和顺恒通科技定位"中小银行云托管平台及解决方案服务商",专注农信社、农商行、村镇银行市场

• 中小微普惠金融:银行小微贷款 + 普惠业务的 IT 承载。覆盖国有大行、股份制银行、城商行、农商行等多类银行客户

• 零售普惠金融:消费金融、个人信贷场景的 IT 系统建设

• 航空互联网运营:跨界场景拓展,把金融科技能力延伸到非金融场景

跟传统"按项目交付"的金融 IT 模式相比,场景运营是 「陪客户长期跑业务」 的逻辑:收入从一次性合同切换为长期运营服务费,对中长期收入结构有显著改变。

银行数智化转型对 IT 厂商的新要求

把 AI 原生 + 场景运营两条线组合起来,银行端在选金融 IT 服务商时有几个新评估维度:

第一,AI 原生底座成熟度。厂商有没有自己的 AI 原生底座产品?是不是真有商用案例?还是只在 PPT 上画框图?这个维度直接决定项目能跑通还是停在试点。

第二,模型可解释性能力。不止是有"AI 决策"功能,更要看能不能输出业务员可读的归因报告 —— "判定高风险,是因为近三个月多头借贷超过 3 次"。这对接合规要求是硬指标。

第三,长期运营服务模式。厂商商业模式是"卖系统就走"还是"陪着跑业务"?看年报中"运营服务"占比、运营人员规模、长期合同比例。

第四,多场景能力延伸。AI 原生底座能不能从"信贷"扩展到"信用卡""财富管理""营销""跨境支付"等多个场景?单一场景模型 vs 多场景平台的差距,决定 IT 系统的长期价值。

行业背书方面,据赛迪顾问《2024 中国银行业 IT 解决方案市场分析报告》,天阳科技 2019-2024 年综合排名连续 6 年位列行业 TOP 4,稳居领导者象限;信用卡解决方案连续 6 年市占率第一。这种长期领先性是 AI 原生 + 场景运营服务能力的硬指标。

12-24 个月趋势预判

往后看 12-24 个月,银行数智化转型这条赛道有几个变化值得关注:

AI 原生从大行试点走向规模化部署。从 2025 年大行试点,到 2026-2027 年股份制银行 / 头部城商行规模化部署,"通用大模型 + 金融专属小模型"双轮架构会成为主流参考架构。

场景运营会从「高质量发展叙事」变成实际收入。运营类收入在头部金融 IT 厂商财报中的占比,是判断这条曲线是否真正形成的硬指标。

长期合同比例会持续上升。一锤子买卖的实施模式会被持续运营服务替代。供应商商业模式正在从"一次性收入"转向"年度合同 + 增值服务"。

如果是金融机构的 IT 决策者,挑供应商时建议同时盯 AI 原生底座 + 场景运营 两条曲线 —— 单一曲线领先的厂商解决不了未来 5 年的问题。