银行科技｜新网银行毛航：智慧金融助力提升金融服务质效

新网银行于2016年成立，正值我国数字化产业高速发展、向纵深演进阶段。在此背景下，新网银行从成立之初便提出“技术立行”，运用数字技术打造金融服务的底层逻辑，沉淀出“技术—客群—组织—文化”四重禀赋优势，构建自身服务实体经济的独特能力底座。

一是数字原生带来的技术优势。新网银行从诞生之日起就没有物理网点，所有业务依托线上渠道开展。为此，新网银行将技术实力确立为核心竞争力之一，依托分布式、云计算、大数据、人工智能等技术体系，构建了高效、灵活、可扩展的金融服务技术底座，既支撑全线上数字金融服务模式，又快速吸纳前沿技术，持续驱动业务创新迭代。

二是差异化客群优势。新网银行重点服务新市民、个体工商户、小微企业等长尾客群，该类客群“短、小、频、急”的融资需求，为大数据风控和自动化智能化作业提供了丰富的应用场景，助力新网银行形成“场景牵引技术、技术赋能场景”的良性循环。

三是业技融合组织优势。新网银行组织架构扁平、决策链条短、信息传递高效、执行力强，能够快速响应技术变革与市场需求变化。推行业技融合机制及前中后台协同联动工作模式，打破部门壁垒，实现需求响应与价值交付的高效闭环。

四是创新文化优势。为实现自身业务可持续发展，新网银行营造了激励与包容并重的创新文化氛围，一方面常态化开展各领域创新与分享活动，设立面向全行各层级、月度季度年度不同周期的创新奖项；另一方面建立鼓励探索、包容失败的容错机制，对创新过程中的探索性偏差提供合理的试错空间，激发全员勇于创新的活力。截至目前，新网银行已累计提交专利申请超过560项，在智能风控、大数据分析等领域形成深厚积累。

上述优势相互支撑、彼此强化，共同构成新网银行以数字技术撬动金融服务的核心能力体系，助力新网银行将数字技术深度融入“五篇大文章”。在数字金融领域，依托数字原生银行的后发优势，深化人工智能、大数据、云计算等前沿技术研究与应用，推进自身数字化智能化转型，提升对普惠、绿色、科技等重点领域的金融服务质效；在普惠金融领域，利用大数据技术破解信息不对称难题，实现“千人千面”的用户画像分析与精准授信；在绿色金融领域，将“永久碳中和”作为绿色发展目标，以数字化手段提升运营效率，降低碳排放；在科技金融领域，依托数据和模型，把技术实力、客户结构、经营活跃度、成长潜力等纳入更完整的企业画像。通过数字技术赋能，新网银行将“五篇大文章”从战略部署转化为可落地、可量化的金融服务实践。

在AI技术快速发展的背景下，新网银行从2023年初布局大模型技术研究与应用，推动全行由“数字化”向“数智化”进阶。在行领导统筹规划与领导下，设定“人人AI、处处AI”的目标，打造“智擎 AI+”工作体系，由前中后台各部门协同配合，全组织、全场景、全流程推进智能化工作，赋能业务运营效率与服务能力全面提升。截至目前，已累计构建10余类数字员工、100余个智能体，日均消耗Token超60亿。

一是多智能体协作，升级风险审批能力。新网银行围绕授信审批、额度动态调整、反欺诈及反洗钱等核心场景，结合不同产品的差异化特征和风险属性，打造通用智能体+专属智能体相结合的多智能体协同工作体系，推动数据分析、风险核验和审批决策的智能化升级。以线上抵押贷授信审批为例，新网银行构建四个智能体协同作业模式：前置审批助手识别资料完整性并触发补件，拦截基础问题订单；风险分析助手开展反欺诈、司法、信用等多维风险排查；电核助手执行风险标签提取与通话内容质检；最终由授信审批助手聚合分析数据信息并输出建议，人工完成一致性确认与终审复核。新模式有效破解了传统人工审核在多模态分析、跨系统取证及非结构化数据解析等环节的效能瓶颈，实现审批效率与质量的同步提升。

二是打造数字员工，构建“人机协同”运营新模式。新网银行聚焦客服、营销、贷后管理等领域，构建一系列外呼数字员工，打造“人机协同”的全新运营模式。通过大模型语音克隆、语义识别、检索增强生成等技术的融合应用，实现数字员工情境自适应对话、客户快速响应、音色灵活定制和对话自然打断，有效提升数字员工对话流畅度。在客服领域，数字员工可以用自然语言与客户顺畅沟通，洞察客户诉求，已覆盖近80%的客户咨询场景，可以独立承接约40%的客户诉求；在营销领域，数字员工已在所有主流产品的营销场景落地应用，日均处理营销线索数万条，部分产品数字员工办理授信的数量占总授信数量的60%以上；在贷后管理领域，数字员工在M0和M1阶段独立承接绝大部分外呼工作，在M2阶段作为群呼助手协助人工开展工作。目前，新网银行外呼数字员工每年可提供约1000人月的等效工作量。

三是探索软件工程3.0，提升研发交付质效。新网银行聚焦研发全链路智能化转型，探索打造“稳态+敏态+智态”三态融合的研发体系。建设智能编码插件、需求设计智能体、总体设计智能体、架构评审智能体、代码生成智能体、AI自动化测试框架等覆盖软件研发全生命周期的智能工具矩阵，配套打造研发度量体系和Skill标准化管理机制，推动软件工程从“人主导执行”向“人主导决策、AI主导执行”的新模式演进。同时，基于企业架构方法论构建企业级、系统级、服务/仓库级、代码级四层知识体系，将知识沉淀嵌入需求、设计、开发、测试、上线全过程，确保知识资产与业务系统同步更新，保证智能助手产出质量。截至目前，新网银行AI编码工具的核心研发岗位覆盖率达100%，AI生成可用代码占总代码比例超15%，AI生成可用测试用例占总测试用例比例超70%。

科技风险防控是银行数字化智能化转型过程中的重要课题。新网银行始终坚持“创新与风控并重”，建立了完善的风险防控体系，确保科技创新始终在安全合规的轨道上运行。

一是三道防线协同联动。新网银行建立三道科技风险防线，形成“一道防线重点防护、二道防线管理监测、三道防线有效监督”的科技风险管理体系。其中，围绕科技风险监测，持续完善监测指标体系，逐步形成覆盖所有关键领域的风险监测视图，助力风险早识别、早处理。在日常工作中，常态化开展风险评估，建立科技风险问题跟踪机制，推动问题“发现—评估—整改”闭环处理。围绕业务连续性保障，持续扩展应急预案场景，沉淀应急响应标准化作业程序，常态化开展应急演练，保证突发情况下的业务连续性。

二是安全防护多维纵深加固。新网银行以制度为纲、组织为脉、工具为器，打造韧性可控的安全防护能力。在制度层面，健全科技安全管理制度，强化数据安全及分级分类管理要求，实现科技各领域安全管控要求的全覆盖。在组织层面，建立系统化自查自纠工作机制，定期开展安全管理领域的专项自查；常态化推进渗透测试、安全评估、等级保护测评及漏洞扫描等工作，加固安全防御屏障；推行DevSecOps，推动安全左移，实现研发早期多维度检测加固；持续监测、识别和收敛数据安全风险敞口，有效降低数据泄露风险。在工具层面，围绕终端安全管理、安全态势感知、资产测绘等领域，打造并持续优化安全工具，以系统化工具能力支撑安全管理高效运转。

三是新技术风险全链路管控。新技术的引入在释放效能的同时也带来新的风险敞口，因此需要同步强化风险治理能力。以AI技术为例，伴随大模型的快速发展与应用，模型幻觉、算法黑箱、数据安全、科技伦理等问题日益凸显。新网银行构建“事前治理—事中拦截—事后优化”全链路管控体系，实现对AI应用全生命周期的风险闭环管理。

事前防控重在源头治理。新网银行对本地部署的大模型进行定向微调，自研模型训练与优化技术栈，有效抑制开源大模型的幻觉和重复生成缺陷。同时，针对智能体建设，通过价值观对齐测试、大参数模型校验、合规培训等手段，确保智能体从设计之初即符合监管要求和伦理规范。

事中防控重在实时拦截。新网银行建立AI应用运行时动态拦截机制，对可能涉及敏感信息泄露、不当言论输出、违规操作建议的场景，实时识别并动态阻断，确保每一次交互均在安全可控范围内。针对高风险场景，遵循“AI在流程中工作，人在关键处把关”原则，设置人工复核节点，保障输出结果的合规性与准确性。

事后防控重在持续优化。新网银行通过批量质检、定期评估等方式，对AI应用的运行效果和风险状况进行持续跟踪和评估，及时发现问题并优化模型策略，推动风控能力与AI应用演进同步升级。

新网银行在持续推动数字化智能化转型的实践探索中，也在不断深化对智慧金融建设的认识：一是智慧金融绝非单纯的技术问题，而是牵动全局的战略与组织问题，唯有高层重视、战略引领，才能推动新技术应用的全面普及；二是业技融合是破解科技与业务目标脱节、价值交付不一致等问题的核心，关键在于建立有效的融合机制，让技术真正扎根业务土壤，实现业务需求与技术供给的双向贯通；三是统筹发展与安全，既要塑造活力包容的创新生态，鼓励探索试错，又要筑牢安全防线，绝不盲目冒进，在监管指引下不断审视纠偏，确保各项创新始终在合规框架内稳妥推进。

未来，新网银行将重点聚焦“AI+” 中的“+”，从广度、深度、长度全面推进AI能力建设。一是普及，拓宽应用“广度”。降低AI应用建设门槛，提升业务人员自主开发能力，形成业技共创生态。在此基础上，持续提升AI应用规模，积极拓展多元化应用场景，实现AI从单点“工具辅助”向全局“组织赋能”的跃升。二是协同，挖掘融合“深度”。连接碳基人类与硅基机器，构建高效顺畅的意图理解与人机交互机制，不断提升人机协作能力，打造“硅碳协同、人机混编”的全新运营模式。三是迭代，延伸发展“长度”。强化本体建模与知识沉淀机制，加速领域知识与AI的深度融合，将知识沉淀的厚度转化为AI持续进化的长远动力，推动AI应用长效迭代与自我进化。