金猿CIO展 張勇：AI Infra與Data Agent驅動金融數據價值新十年

張勇

“【提示】2025第八屆年度金猿頒獎典禮將在上海舉行，此次榜單/獎項的評選依然會進行初審、公審、終審三輪嚴格評定，并會在國內外渠道大規模發布傳播歡迎申報。

作為金融科技領域二十多年的從業者，從最初的數據倉庫建設，到如今AI大模型與Data Agent的浪潮涌動，我親歷了數據從“資源”到“資產”再到“智能生產力”的深刻蛻變。站在新十年的起點，AI大模型的爆發式增長為行業帶來新變量，AI Infra與Data Agent的協同進化，正重塑大數據產業的發展格局，也為金融數據應用開辟了全新賽道。

十年踐行：

以技術創新賦能銀行轉型

我的職業歷程與數據技術發展同頻。大數據上升為國家戰略之初，我便意識到數據將成為金融行業的核心競爭力。彼時，銀行業面臨傳統IT架構老舊、數據孤島林立、業務響應滯后等痛點。

在萊商銀行的十五年間，主導百余個軟件開發項目，完成老賬務核心向新核心的重大切換，搭建“ESB交易整合+數據倉庫數據整合”基礎架構體系。面對當時數據散落在各系統、標準不一的“孤島”困境，我牽頭推動建立全行統一數據治理規范與質量考核機制，明確數據權責、搭建監控體系，提升數據準確率。

隨著平臺成熟，我的工作重心從“建平臺”轉向“用數據”。擔任部門管理職務后，開始推動數據中心機房按國家A類標準改造實現同城雙活，率先應用SD-WAN、分布式存儲等技術，加速國產化替代進程。在AI與大數據融合領域，建設了自有大數據平臺并應用于信貸、反欺詐等場景。在客戶服務端，打造智能客服系統，將人工智能應用于外呼客服，區塊鏈技術落地供應鏈平臺，基于容器搭建私有云平臺，讓數據價值滲透業務全鏈條。

十年回望：

大數據產業的成就與挑戰

站在十年節點回望，大數據產業的發展成就有目共睹。從政策層面看，大數據從技術概念上升為國家戰略，數據要素市場化配置改革持續深化。從技術層面看，數據存儲、計算、分析等技術快速迭代，數據處理效率大幅提升，成本持續降低。從應用層面看，大數據已滲透到金融、工業、醫療、政務等各個行業，成為推動數字化轉型的重要力量。

在高速發展的背后，大數據產業也暴露出一些值得警惕的挑戰：

第一，“數據孤島”問題尚未根本解決。不同部門、區域間的數據壁壘依然存在，既有“不愿共享、不敢共享”的心態問題，也有數據標準不統一、接口不兼容等技術制約，導致數據資源難以優化配置。

第二，數據質量與安全面臨雙重挑戰。數據爆炸式增長帶來質量參差不齊的問題，直接影響分析結果的可靠性。同時，數據泄露、網絡攻擊等風險頻發，防護技術與制度建設滯后于風險演變，安全與利用的平衡成為難題。

第三，技術與業務融合不足。部分企業盲目追求技術潮流，投入建設的大數據平臺因缺乏清晰的業務需求導向而資源閑置。大數據人才短缺，尤其是既懂技術又懂業務的復合型人才稀缺，制約了產業升級。

新十年展望：

AI Infra與Data Agent引領產業變革

展望2026年及更遠的未來，我認為大數據與AI的融合將推動銀行業進入一個全新的階段，AI Infra與Data Agent的協同進化將成為產業發展的核心主線。數據智能不再是一套外掛的“系統”或“工具”，而是像水電一樣，內生于銀行的每一個業務流程、每一個決策瞬間，成為業務本身不可分割的一部分。這將是基礎設施與應用形態深度協同進化的新十年。

從技術架構看，AI Infra將演變為“金融智能云原生基座”。未來的銀行AI基礎設施，不會是孤立的模型訓練平臺，而是與云原生架構、大數據平臺深度融合的智能基座。它具備幾個關鍵能力：一是極致的彈性與成本可控，能支持從百億參數大模型到輕量化小模型的混合部署，按需調度算力，可以應對金融業務周期性波動；二是無縫的數據與模型協同，讓數據管道能直接喂養模型，模型產出能無縫回流，成為新的數據資產，進而形成閉環；三是合規與安全，內置模型可解釋性、數據隱私計算、全鏈路審計等能力，滿足金融級監管要求。

在應用形態方面，Data Agent將成為大數據應用的主流形態。Data Agent作為具備自主學習、決策、執行能力的智能體，能夠根據需求自動完成數據采集、分析、建模、應用全流程。在金融領域，Data Agent將重塑服務模式：對客戶而言，能實時分析個人財務狀況，提供個性化理財規劃；對銀行而言，能自動完成客戶畫像更新、風險模型優化、營銷方案制定等工作。例如，客戶有購房貸款需求時，Data Agent可自動整合收入、信用、房產等多源數據，快速匹配最合適的產品，完成在線申請審批，全程僅需幾分鐘。

從產業生態看，數據要素市場化配置將加速推進。隨著數據確權、流通交易等制度不斷完善，數據將作為新型生產要素自由流動。AI Infra與Data Agent的發展將降低數據流通的技術門檻和交易成本，促進多源數據融合共享。未來將出現更多專業的數據經紀、安全服務、合規咨詢機構，構建多元化產業生態。在金融領域，銀行、保險、證券等機構將與政務部門、互聯網企業、第三方數據服務商深度合作，實現數據資源互補，共同打造開放、共贏的金融數據生態。

在安全與合規方面，數據能力建設的核心從“技術棧”轉向“人才生態與倫理框架”。“數智內生化”意味著全行員工都需具備一定的數據素養。未來銀行最稀缺的不是數據科學家，而是“業務翻譯官”——既深諳信貸、財富管理等業務邏輯，又能駕馭數據工具和AI Agent進行創新的復合型人才。同時，隨著AI自主性增強，構建銀行業特有的AI倫理與治理框架迫在眉睫。如何確保Data Agent的決策公平、透明、可追責？如何防范算法歧視和模型套利？這需要科技、風險、合規、業務部門共同制定規則，將倫理要求嵌入AI Infra和Agent的設計原則中。對于金融行業，這意味著要在創新與合規之間找到平衡點，既要充分發揮數據價值，又要堅守安全倫理底線，保護客戶合法權益。

新十年，大數據產業將進入“高質量發展”新階段。作為金融科技領域的從業者，我將繼續帶領團隊深耕AI Infra與Data Agent技術在金融領域的應用實踐，推動萊商銀行在數據驅動的數字化轉型中持續前行，同時與行業同仁攜手，共同應對挑戰，讓數據技術更好賦能金融、服務民生。

·申報人“張勇”簡介：

張勇，2001年12月畢業于山東大學。于2002年進入中創軟件工程股份有限公司；2006年5月份加入山東舜德數據管理軟件工程有限公司；2008年8月加入萊商銀行股份有限公司至今，擔任萊商銀行信息科技部總經理。

★本文由萊商銀行信息科技部總經理張勇撰寫并投遞參與“數據猿第八屆年度金猿策劃活動——2025中國大數據產業年度優秀CIO榜單及獎項”評選。