“新质生产力”正在重塑银行业的竞争格局与价值逻辑。党的二十届四中全会审议通过“十五五”规划建议，明确提出“加快高水平科技自立自强，引领发展新质生产力”。商业银行作为现代金融体系的重要支柱，迎来深化转型的关键窗口。面对技术革命与产业升级的浪潮，银行业必须充分把握人工智能、大数据等前沿技术趋势，推动全面深化改革，构筑面向未来的核心竞争力。

作为国有大型商业银行，交通银行积极响应国家战略，将“数字金融”理念深度融入零售信贷业务全链条，以数字化能力建设为载体，推动经营理念从产品导向转向以客户为中心，发展模式从单点创新升级为平台化、组织级能力推动。这一转型不仅实现了业务模式的智能化重塑，更探索出一条从效率提升迈向体系创新的高质量发展路径。

依托零售风控中台构建六大核心能力，打造智能引擎

当前，银行业零售信贷正面临从“增量扩张”转入“存量深耕”的发展阶段。随着规模增速放缓、资产质量承压、客户需求多样等问题的出现，传统业务模式面临严峻挑战。行业普遍存在技术迭代更新要求高、流程效率与合规管理难以兼顾、数据价值释放不足等痛点。面对这一复杂局面，交行的解题思路是构建企业级“零售风控中台”，系统整合“AI赋能、数据融合、智能模型、一体化风控、决策运营、企业级架构支撑”六大能力，通过齿轮式耦合实现协同增效。

AI赋能：直击业务痛点，驱动效能升级

在具体实践中，交行直击零售信贷业务中的高频易错、人工依赖度高等症结，将AI技术深度嵌入贷前、贷中、贷后全流程20个场景，打造形成人机协作业务新模式，2025年释放人力产能超500人。贷前环节，智能语音交互叠加地图API校验，实现信息采集从“手工输入”到“语音录入”的转变，OCR与大小模型协同使影像资料自动分类准确率稳定在95%以上。贷中环节，RPA机器人权证信息自动补录，在保持审核通过率96%的同时，将处理时长从小时级压缩至分钟级。贷后管理中通过智能外呼系统，有效压降成本并提升资产质量管控效能，释放催收产能近10%。

数据融合：打破信息孤岛，促进高效流通

数据融合能力着力破解“数据丰富却应用不足”的矛盾。零售风控中台对内整合借记卡、信用卡、信贷等多源数据，沉淀近2万个特征变量，对外根据人行征信报告衍生70万个特征变量，并精选4000个高识别度指标，提炼公积金、工商等2000余个特色标签，通过统一数据源头、口径与权限管理，形成特征与标签共享资源池。目前，已覆盖学历学籍、社保公积金、不动产核验、国补商户、房产估值等重要维度，推动优质商圈进件通过率提升至70%，助力“惠民贷”等拳头产品实现风险动态定价，完成数据从静态资源向可运营资产的价值跃升。

智能模型：构建全景模型，提升风控质效

模型是连接数据、算法与风控能力的关键桥梁。交行创新开发客户层级的风险模型，统一风险度量标准，并自主研发覆盖A（申请）、B（行为）、C（催收）、F（欺诈）全周期的风控模型100余个，整体风险识别能力提升近50%。这一体系化建设不仅体现在效果指标上，更体现在工程化与治理层面的可运营性；不仅为交行斩获金融行业人工智能模型风险管理卓著奖，更为行业提供了“标准化流水线”的实践范式。

一体化风控：升级风控模式，提升防控能力

一体化风控能力确保风险决策的准确性与全面性。交行以智能决策为核心、专家经验为补充的决策体系，推动风控视角从产品维度升级为客户整体维度，一方面统一管理零售信贷共性风险策略，另一方面借助图平台与知识图谱技术，运用群组挖掘算法突破客户信息壁垒，筑牢跨业务欺诈联防体系。数据显示，该体系已累计挽回损失近50亿元，彰显了“全景风控”的实践价值。这种从“单点防控”到“立体防御”的演进，正是交行风险管理从被动应对迈向主动布局的关键一步。

决策运营：统一风控基座，强化能力支撑

打造统一的风控决策基座，是实现组织级风险研判与毫秒级响应能力的关键。交行采用分布式松耦合架构、标准化服务及云化部署，构建了全行统一的风控体系架构，支撑高并发、低延时业务场景，实现秒级响应决策。同时，深度融合人工智能技术，打造覆盖审批、经营、案件处理与催收的全生命周期运营体系，推动风控从孤立环节转变为全流程智能闭环。

企架支撑：加速敏捷响应，升级供给能力

在架构层面，企业级架构支撑能力成为产品敏捷创新的引擎。通过产品工厂、参数中心与流程中心的协同运作，形成“标准化模板+配置化编排+集成化对接”的特色模式，将开发成果沉淀为可复用构件，实现产品“积木式”快速定制。在这一架构支撑下，产品开发周期缩短50%以上，上线周期压缩30%。2023年以来，零售信贷新产品上线数量达历史总量的2.5倍，其中8月新推出的消费贷贴息功能仅用15天便成功上线，彰显了卓越的市场响应能力。

交行零售风控中台的六大能力通过“AI应用-数据支撑-模型预测-风险管控-运营保障-架构响应”的价值链深度耦合，在保持各自业务特色的同时，系统性破解了行业在效率、风控与创新层面的难题。