（一）明晰机构及条线的数字化转型 目标 城商行应将银行数字化转型纳入战略 规划当中或者制定专门的数字化转型战略 规划，并将自身数字化转型战略融入国家 和区域发展战略中，围绕政府、企业、居 民等不同类型客户的需求，思考数字化转 型的目标和实施路径。一方面在目标设定 上，城商行需要根据当前自身发展阶段， 明确自身转型的目的是获客、活客、提升 收入，抑或是优化流程、提高经营管理效率。 另一方面在路径设置上，城商行需根据自 身实际，客观科学制定实施步骤，不能为 了数字化而数字化。如对于规模 5000 亿元以下的城商行普遍基础而言，可设定至少 两个以上实施阶段：第一个阶段为数字化 转型准备阶段，主要集中资源和力量夯实 各项基础设施，强化全行统一数据管理、 形成数字化运营形态、培养全行人员数字 化思维；第二个阶段为全面数字化转型阶 段，将数字化融入银行各项业务与经营管 理之中。
（二）做好数字化转型组织框架的顶 层设计 数字化转型既是“一把手”工程，概 略地说，高管层要负超过一半以上的责任； 又是系统性工程，涉及战略、业务、科技、 机制、组织、流程、队伍等各方面。因此 在数字化转型落地实施过程中要自上而下 建立多层次数字化转型工作推动组织。城 商行一般可设置两级数字化工作推动组织， 一是成立由“一把手”及高管班子组建的 金融科技委员会或者数字化转型领导小组， 统筹推进数字化转型工作，负责确定全行 数字化转型的资源分配、年度规划制定、 跨版块之间的问题协调与决策。二是成立 专门的数字化转型办公室，也可以是合署 虚拟机构，主要负责牵头组织推动全行数 字化转型实施工作，资源协同、业务支持。 转型办公室设立 PMO 岗位，岗位人员需要 有一定的零售银行、公司业务、风险管理、 信息科技等综合履职经验，且具有沟通组 织能力、创新开放思维、全局意识观念等。 同时可按照需求在各条线设置数字化转型 工作小组，负责推动本条线数字化转型具 体项目的落地和实施。如数字化转型往往 从零售业务开始，且转型项目多集中于零 售，可在零售条线设置零售数字化转型工 作小组。
（三）建立数字化转型工作的评价机 制或方法 有战略轻执行、有执行没有评估、有 评估没有改进，战略等于形同虚设。城商 行的资源有限，试错成本高，因此需要建 立简单清晰的工作评价方法，从而正确评 估转型执行情况，有效衡量投入产出，改 进数字化工作。银行传统的考核采用 KPI 形式，考核指标体系以短期结果指标为导 向，如规模（存款、贷款、发卡量等）、 利润（FTP 净利润、中收等），而数字化 工作既有为实现长期可持续发展而夯实基 础的工作，如数据治理、架构重塑、系统 整合等；也有为实现短期业绩提升的赋能 工作，如数字化获客、客户价值的提升等。 一方面，城商行可采用定量化指标衡量银 行数字化转型投入的成效。可以借鉴诸如 银行业协会、咨询机构等智库构建的评价 模 型， 如 RIVER 模 型、FT-ROI 体 系 等， 全面、系统、直观地展现银行数字化转型 价值，为数字化转型投入提供决策支撑。另一方面，加入 OKR 等考核方式有效平衡 短期目标与长期目标。KPI 主要是从结果上 来考察绩效，不关注过程，而 OKR 主要强 调的是对项目的推进，关注过程，关注目 标实现的方式和手段，引导企业员工朝正 确的方向走。
城商行数字化转型要以业务为导向， 服务于经营，成为推进经营管理加速度的 工具和手段，而不是以技术为导向，盲目 投入资源建系统、搭平台，却与业务实际 相背离。
（一）创新政务金融服务模式 城商行与地方政府具有天然的密切关 系，未来需进一步贴近政府，优化政务金 融服务模式，搭建 G 端生态圈，助力政府 治理与智慧政务建设。 一是构建智慧政务平台，助力“数字 政府”建设。城商行可以分情况，选择“嵌入、 共建、统建”三种模式搭建智慧政务平台， 助力省、市、县三级“数字政府”建设。通 过建立以“公有云”为基础的开放架构平台， 以横纵关联的服务网络为目标，联通其他 服务资源，帮助政府构建“线上 + 线下” 服务入口，开放接口与平台，支持第三方 服务功能及资源接入，融合、汇聚社会各 方服务资源要素。 二是构建“互联网＋网点”政务服务模 式，提高政务服务能力。一方面，积极对接 政府共建生态场景，将医保、社保、公积金 等与日常工作、生活密切相关的政务便民服 务功能嵌入手机银行等线上渠道，同时将自 身的服务嵌入政务场景及各类生态中。另一 方面，充分利用城商行在本区域网点数量多、 覆盖面广等优势，深化政银合作，将政务服 务引入银行网点，使银行自身网点成为“政 务服务便利店”，比如在网点智能柜员机等 智能设备中布设政务功能。
三是深化垂直政务领域合作，构建“金 融 + 政务”特色生态场景。金融场景建设 对于行业深度和广度均有较高要求，对于 城商行来讲，同时突破多个政务场景难度 较大，可以集中力量选择最具发展前景、 与自身禀赋相契合的方向进行突破深耕。 比如医保、社保、财政、公积金等场景。 并且通过 G 端特色场景搭建，大幅拓展银 行在 B 端和 C 端的服务群体，增加获客， 沉淀 B 端和 C 端用户数据，并充分利用 C 端、B 端原有数据融合政府数据，构建经济 发展、政府决策、民生服务等数据支撑体系， 最终形成在GBC领域多赢共生发展新格局。 四是集聚高层次 G 端业务专家，助力政府提升现代化治理能力。城商行可以通 过引入或者合作等方式集聚高层次人才， 加快智库建设，为政府提供全面规划咨询、 课题研究、技术创新、应用创新等服务。 此外，还可以从政府组织优化与流程再造、 数据治理与数据利用、营商环境以及数字 经济等维度，研究未来的服务架构、数据架 构、业务架构、技术架构与治理架构，建 立融先进性与创新性为一体的“数字政府” 解决方案，真正解决 G 端痛点、难点与堵 点问题。
（二）积极发展产业数字金融 在消费互联网市场空间逐渐饱和的局 面下，产业互联网是未来数字经济的重要 发展方向。数字技术与金融服务在产业上 的紧密结合，是金融科技的下一片蓝海， 是金融服务实体经济的重要创新应用。在 当前新经济形势下，城商行依赖传统行业、 地产、平台客户高度集中、单一信贷业务 的对公业务模式难以为继。因此，打造平 台化、生态化、开放化的交易银行，积极 发展产业数字金融，是城商行实现客群增 长、提升客户合作紧密度、沉淀低成本资金、 推动高质量信贷业务增长的重要发展方向。 一是产业选择上，结合区域经济特点 和自身行业禀赋（股东或股东控股资源，行 业熟悉程度高），选择交易金额大、覆盖 主体多、数字化潜力高、发展空间大的目 标产业。深入研究目标产业中的核心企业、 上下游企业、上层监管机构及其他关联者， 探寻行业核心场景，发现需求与痛点，从 而逐步构建起银行对产业的深度研究能力， 打造差异化、有竞争力的行业解决方案。
二是服务模式上，第一，核心企业模式， 城商行经营区域受限，与大行相比，对于服 务总部不在本区域内的核心企业不具备竞 争优势。城商行可以选择目标行业中的本 地核心企业，为其上游供应商、下游销售 商提供融资服务，也可以基于供应商、销售 商的上游、下游，进一步向产业链两端延伸。 第二，产业平台模式，城商行可以凭借与地 方政府和企业的深厚关系，选择具有大量 活跃客户的垂直领域 G 端和 B 端产业平台， 比如政府采购平台、商品交易平台等，为 平台中的中小微客户提供定制产品和服务。 第三，产业园区模式，产业园区集聚了某 一产业的上下游企业，比如汽车产业园区、 纺织产业园区，城商行可以基于产业园区 的公共服务需求以及企业的融资、支付等 金融服务需求，联合第三方合作伙伴，提 供非金融服务，从而更好地为产业园区提 供一揽子金融服务。 三是通过增加构建产业数据资产整理， 实现对产业金融数据有效整理。产业经营模 式的多元化和数据样本的多样性问题往往是 困扰大多数银行机构发展产业金融业务的痛 点。通过打造产业数据充分运用大数据分析、机器视觉、自动化技术等能力，实现对产业 客户在生产、经营全生命周期数据的采集和 整理，针对特定产业构建数据资产模型，形 成银行看得清、管得住的数字资产，突破传 统银行注重资产抵押、担保的业务模式，显 著降低金融服务风险管理成本。
（三）提升企业综合金融服务能力 近年来，商业银行对公业务面临着金 融脱媒的压力。要提升企业客户服务能力， 实现进一步的价值创造，就必须加快融入 客户交易链条和经营管理链条，实现从“坐 商”到“行商”的变革。 一是提供综合金融服务。数字经济时 代，企业对于金融服务的需求逐步从传统 的资金流动性、安全性、效益性管理不断 向外延伸。金融服务不只包括生产过程中 的融资缺口满足，还有支付结算服务、现 金管理服务、投资银行业务以及理财等一 揽子的金融解决服务方案。在金融服务方 面，大力发展供应链融资业务。城商行可 运用大数据、区块链、物联网等新技术， 构建专业化新型供应链金融解决方案。并 通过 API 开放银行等方式，将银行的支付 结算、贸易融资、供应链金融等产品服务， 嵌入外部各类行业与生态场景，增加客群 触达以及开辟新业务增长点。在非金融服 务方面，城商行应坚持以客户为中心，不 断延伸服务领域，融入企业经营管理场景。 如通过敏捷模式，持续优化现金管理平台 功能和体验，为企业提供财资管理等服务， 助力企业生产经营。
二 是 提 前 布 局 企 业 司 库 体 系 建 设。 2022 年以来，伴随着央企司库体系建设一 系列政策的推进，司库体系建设落地步伐 加快，未来更多的地方国企和民营企业将 会有启动司库建设的需求。司库是银行延 展金融服务的绝佳平台，城商行应积极提 前布局企业司库体系建设，借助自身在交 易银行、国际金融或者金融科技中的优势， 并结合企业需求，通过司库服务提供个性化 的资金结算、跨境资金管理、票据池、供 应链金融、资产池等大财资管理服务，助 力企业提高资金运营效率、降低资金成本、 防控资金风险。 三是赋能企业数字化转型。相比大多 数产业，银行业信息化程度高、数据安全 等级高、监管公信力强，因此城商行可利 用自身及生态圈合作伙伴的数字化转型建 设经验，赋能区域内中小企业数字化转型， 为其提供数字化顶层架构、业务流程、交 易平台、基础服务、应用服务、数据服务、 数据资产等规划建议及功能设计，加快其 数字化转型步伐。
（四）加快个人金融服务数字化转型 当前经济环境下，零售业务因受经济 周期波动影响相对较弱、经营风险较低，成为商业银行穿越经济周期的“压舱石”和“稳 定器”。同时金融科技快速发展使服务成 本下降，为银行服务长尾客户提供了可能 性。因此，城商行应当加快零售数字化转型， 以数字化方式驱动零售业务发展。 一是创新数字化产品和服务，满足客 户个性化需求。有效的产品供给是零售业 务持续发展的保障。一方面，产品创设应 坚持客户中心导向。基于数字化洞见聚焦 客户痛点，以客户为中心创新产品，满足 客户多元化金融需求。产品研发要更加专 注客户个性化、差异化需求，解决客户痛点， 实现小步快跑，快速迭代，通过权益赋能， 打造自带营销功能的场景化产品，为零售 业务跨越发展持续提供产品输出。另一方 面，打造差异化的产品体验。进入数字化 时代之后，金融需求日趋生活化和个性化， 银行要更加重视打造差异化的支付、理财、 授信、代销产品。例如支付产品要给予客 户最佳体验；理财产品要满足不同客群个 性化需求；授信产品要在实现大数据风控 的前提下，简化审批流程，提高服务效率； 代销产品要实现价值创造，为客户提供独 特体验，让客户时常感到惊喜。
二是深化客户分层经营，扩大服务客 户覆盖面。依托大数据技术，在客户资产 规模划分的基础上，加强对客户风险偏好、 行为模式以及价值取向的分析，进一步将 客户细分，构建“分层、分群、分级”个 人客户经营管理体系，打通“基础客户场 景直营—潜力客户私域直营—财富客户财 富中心专营—私行客户 1+1+N 服务”链条， 提升矩阵式、网格化客户服务能力。 三是优化全渠道客户服务，提升渠道 服务能力。渠道是零售数字化转型的关键要 素，城商行应着力构建立体化的全渠道体 系，将传统渠道和数字渠道有机结合，形 成协同互动和优势互补的新格局。一方面， 坚持移动优先战略，改变重建设、轻应用 的手机银行建设模式，进一步整合优化各 类 APP 功能，将手机银行 APP 打造成为线 上客户经营的主阵地，促进存量客户的激 活和转化、增量客户的引入和留存；另一 方面，重新定位线下网点渠道，围绕客户 体验和价值创造目标，将网点逐步转型为 提供专业服务和客户交互的主要接口，通 过更多非金融服务强化与当地生活和客户 日常场景的连接，把网点打造成为当地社 交社区的载体；打造线上、线下一体化经 营，建立网点与其他数字渠道的有机联动， 推动数据互通，强化多渠道良性互动。 四是提升场景获客和经营能力，打造 生态增长模式。第一，以高频生活场景带动 低频金融服务。以手机银行为入口和载体， 引入餐饮、商超、教育、医疗、出行等服 务场景，通过高频非金融服务拉动低频金 融交易，最终实现提升获客能力和客户黏 性。第二，挖掘本地特色场景增强客户黏性。城商行应借助科技赋能，利用地域优势， 结合当地经济、商户资源和客户消费特点， 找到差异化的服务渠道和方式，打造具有本 行特色的场景，助力数字化转型发展。第三， 积极对接外部场景金融平台增强服务能力。 自建场景受较大的投入和能力约束，城商 行需要选择与合适的外部场景合作，将金 融产品如贷款、电子账户、理财等嵌入场 景平台，快速拓展客户生态。但不能完全 依靠外部场景开展业务，不能将外部场景 当作获取流量的入口，而是利用其能力和 产品更好地为自身客户提供非金融服务， 提升客户体验。
（五）着力加强数字化风控能力建设 风险管理是银行业永恒的主题，传统 的风控方法与流程已无法全面满足数字化 时代下的需求，城商行急需开展变革和创 新，满足创新与转型发展模式下的风险管 理需求。 一是注重风控数据积累，强化风控数 据治理。数据是智能化风控体系的基础“养 料”。目前城商行的数据基础普遍较为薄 弱。因此，做好数据治理工作、提高数据 质量对于充分发挥数据要素的生产力显得 尤为重要。第一，要做好数据治理。根据 风控逻辑编制数据需求清单，理顺数据之 间的校验关系；丰富外部数据来源，在合 规合法的前提下，高效采集或购买客户消 费记录、行为数据、信用数据、政务数据等， 为风险决策提供依据；强化内部数据收集、 加工，使数据维度更加全面、丰富、有效。 第二，推进数据共享。强化内部数据收集、 加工，打通数据竖井和数据孤岛，打通前 中后台各类系统，实现内部数据的标准化、 结构化、可视化。第三，保证数据真实性。 数据管理工作要做到责任明确、闭环管理， 线上数据的真实性由模型设计与管理人员 负责，线下数据的真实性由具体承办人负 责，做好数据的交叉验证，确保数据真实。 第四，宏观、行业和微观研究相结合。针对 不同行业、不同客群，加强多维度指标特 征的挖掘与数据分析，提升数据应用价值。
二是完善模型管理机制，提升模型开 发效率。智能风控模型是建立智能风控体系 的关键。城商行应当将模型视为金融机构 重要资产之一，完善模型管理机制，有效 控制模型风险，提升模型研发效率。一方面， 建立一整套覆盖模型开发、验证全流程的规 范体系，包括外部数据评估验证规范、数据 质量探索规范、模型开发报告规范、投产 前验证规范、投产后验证规范等，为规范化、 标准化的智能风控模型开发流程奠定基础。 另一方面，成立模型评审委员会对模型进行 评审，保证模型开发和验证团队相互独立， 最大限度保证模型的稳定性和安全性。 三是丰富场景应用，推动风控体系迭 代优化。场景是智能化风控的“加速器”。将智能风控深入应用于风险管理的各个环 节，探索“智能评估、智能决策、智能监控” 三位一体的智能风控体系，全面整合内部、 外部数据，捕捉和发现客户行为背后的相关 性，把控客户信用风险的变化，提升应急 处置能力，有效降低资金风险。同时，要 在场景应用过程中逐步优化风险管理模式。
（六）秉持开放理念，打造数字银行 万物互联大势所趋，开放理念成为金 融思维的重要组成部分，开放银行和数字银 行将成为银行未来发展的方向。开放银行 是指借助于开放的 API 接口和灵活的 SDK 服务，银行和合作伙伴可以突破物理网点、 手机银行等介质局限，链接各种场景平台， 将金融服务融入消费、生产和社会管理的过 程中，在客户需要的时候，从任意地方直 接被调用，银行业务变得更为底层，通道性、 无感化的特征更为明显。 数字银行是银行数字化转型的终极目 标之一，需要保持持续的创新能力，主要 体现在以下三方面：一是持续优化的产品 和服务创新能力，重新诠释和贯彻“以客 户为中心”，从客户角度思考并定义金融 价值，深入理解客户需求，适应服务无界 化的要求，将金融服务嵌入客户生产经营 和日常生活消费过程中，在谋求客户利益 最大化的同时实现自身价值最优化；
二是 开放包容的科技生态，充分利用大数据、 人工智能等技术，打造开放的平台生态系 统，银行通过“云平台”把消费者和合作 伙伴连接在一起，有效调用“云”上的 API 和各方 APP，使金融服务嵌入场景和流程， 保持与客户 7×24 小时的互联互通，为客户 提供快捷、便利、日常的服务，打造有安 全感、信赖感和幸福感的金融机构；三是 持续赋能的组织设计，打破传统银行条线、 部门的组织藩篱，构建人才内部流动机制， 充分调动员工工作积极性，发掘基层实践的 经验和智慧，同时有效吸纳外部优秀人才， 实现组织和员工之间的双向赋能，为创新 提供智力支持。
城商行要构建数字化转型投入的合理 机制，持续进行科技资源投入，夯实科技 基础设施，强化大数据赋能，以充分发挥 科技对业务创新的驱动作用，为数字化转 型提供新动能。 （一）构建数字化转型投入合理机制 数字化工作需要进行大规模的、可持 续的科技资源投入。目前科技资源整体投 入占银行收入 3% 是及格线，但城商行的可投资源是有限的，不可能为了数字化而搞 短期大投入以及人员大引进，这既不现实， 也不可能长期持续。城商行在信息科技建 设时，在坚持自主可控原则的基础上，需 要综合考虑机构规模、客户基数、业务范 围、开发运维能力、预算投入等因素，设 置合理的预算投入权重。城商行应秉承基 础平台建设资源投入适当宽裕，业务应用 平台建设充分考虑投入产出比。即银行核 心业务系统、信贷管理系统、大数据平台、 智能分析决策系统、客户渠道交易系统等 基础性重要中后台系统，较小程度考虑投 入产出比；而在场景建设、渠道展业、专 一业务产品、银企合作等较外围业务应用 类系统，可以重点考虑投入和产出效益。
（二）夯实科技基础设施建设 科技基础设施与能力是搭建客户服务 场景、提升客户服务响应速度的先决条件。 推进银行数字化转型发展，要努力推进技 术架构与开发模式转型，构建分布式系统 架构，建设技术中台与业务中台，推行精 益敏捷开发模式，从而实现技术能力的转 型升级。 一是构建分布式系统架构。一方面， 构建分布式、平台化、服务化、标准化的“强 后台、大中台、敏前台”分布式技术架构体 系，逐步打造包括基础设施层、平台服务层、 产品服务层、渠道接入层的四层科技架构， 为数字化转型提供技术保障。另一方面， 建设企业级统一开发平台，同步上线微服 务平台，推动全行应用系统向分布式、微 服务架构转型，逐步打造高内聚、低耦合 的微服务群。
二是建设技术中台与业务中台。构建 技术中台与业务中台，完成产品功能与技 术服务的标准化封装，实现资源整合、能 力沉淀、共享服务等目标，支持前台业务 的敏捷迭代与低成本创新。 三是推行精益敏捷开发模式。敏捷转 型有助于快速响应市场变化，高效满足客 户需求，同时对于架构设计、研发质量、 信息安全等科技管理工作提出了更高要求。 城商行要统筹做好敏捷转型规划设计。一 方面，建立双模多速研发运维管理体系， 夯实推广 DevOps 技术实践，构建全周期安 全研发体系与研发效能洞察体系，建设专 业化的研发运维一体化工具平台，支撑研 发管理与技术工程实践落地。另一方面， 积极推进建设云平台技术体系，建设开发 测试云、生产云与同城云，支持 IT 基础资 源的弹性供给与灵活调度。全面推进应用 容器化建设，有效支撑应用的弹性伸缩与 敏捷交付。
（三）增强数据治理应用能力 一是健全数据治理体系。数据治理 是数字化转型的基本功，是在明确数据责任的前提下，为提升数据质量和促进数据 发挥业务价值而开展的数据系统化管理。 一方面，明确各层级数据治理职责。建立 数据治理的组织架构，明确数据治理顶层 设计、规则制定、执行层的权责范围，打 通数据治理跨部门、跨条线的实施路径， 有条件的银行可以建立专门的数据管理部 门，负责数据全生命周期管理的协调推进 工作。另一方面，制定数据治理标准。数 据治理标准与数据采集规则一脉相承，可 以将多源数据进行标签化、场景化、资产 化统一规范管理，要设计标准化的数据采 集语言，准确定义数据名称、技术参数、 业务属性、数据采集加工规则等，保证数 据质量，避免基础数据缺失。相关标准可 以参照行业数据标准，便于后续数据交换。
二是增强数据管理能力。大数据具有 种类丰富，规模巨大的特点。为此城商行 应建立企业级大数据平台，全面整合内外 部数据，实现全域数据的统一管理、集中 开发和融合共享。其中大数据平台包括以 下三类功能性平台：一是基础数据平台， 主要进行数据归集、清洗、整理，为各类 数据分析应用提供一致基础数据；二是数 据分析平台，具备海量数据离线处理和流 式计算能力，按照数据模型策略，对各类 数据进行加工分析；三是数据展现平台， 支持业务人员实时、可视化分析展现，具 备将数据服务嵌入业务流程和场景应用的 能力。 三是加强数据质量控制。第一，建立 制度规范体系，规范数据治理工作机制， 有效推进涵盖事前预防、事中监测、事后 评估的数据全生命周期管理。第二，制定 企业级数据标准，推动全行数据标准贯彻 应用和硬性控制，有力促进数据共享和大数 据集成应用。第三，以实现业务价值为导向 开展数据治理，探索与移动、联通、电信 运营服务商以及保险公司等外部机构合作， 利用隐私计算等方式，在保护客户信息前 提下，加强外部数据收集，有效丰富数据 来源。同时，结合实际数据应用在数据采集、 数据埋点、数据存储管理等环节明确具体 治理规范要求。
四是提高数据应用能力。数据是数字 经济时代的重要生产要素和战略资源，蕴 含着巨大的商业价值。城商行应将提升数 据应用能力作为转型发展的核心重点全力 推进。一方面，打造具有高效数据服务能 力的数据中台，加强数据可视化、数据服 务能力建设，降低数据应用门槛，以提高 大数据分析对实时业务应用、风险监测、 管理决策的支持能力。另一方面，坚持业 务导向，大力推进大数据用例应用建设， 结合具体建设丰富实用的数据模型，精准 产生业务线索，赋能业务经营管理。并通 过规模化推广大数据用例，将大数据用例 推广至银行业务发展及经营管理的各环节，实现从客户获取、客户经营提升、客户防流 失和流失客户挽回的客户生命周期全覆盖， 全面提升业务经营质效。 五是加强数据治理考核机制。一是推 动数据标准化工作，在应用系统建设及维 护中加强数据标准落标，并对其执行情况 进行监督与考核。城商行各业务部门及分 支机构是数据标准的应用者和执行者，应 在业务需求编写、业务信息维护和业务数 据应用中遵照数据标准要求。二是建立数 据治理自评估机制，开展数据治理的有效 性和执行情况评估，并针对自评估发现的 问题开展整改工作。统筹部门应根据问题 严重性向各相关部门、数据治理委员会或 信息科技委员会汇报，并组织整改、进度 跟踪与督查。三是培养数据管理团队，改 变数字化经营经验较少的人才队伍结构， 形成一套完整的数字科技人才培养体系， 以提升员工数据服务能力。
（四）提升技术赋能业务创新能力 一是以技术应用为主，提高整体业务 效率。在资源禀赋较弱、试错成本较高、 经营压力更大等背景下，对城商行来说， 数字化转型投入产出比至关重要。因此， 城商行对金融科技应以应用为主，而不是 投入大量资源在新技术研发上。城商行应 主动将金融科技融入银行的治理结构和业 务模式，从渠道、营销、风控、产品、运 营等层面加大科技应用，丰富服务渠道和 产品供给，向着“前台场景化、中台智能化、 后台云端化”的转型新方向迈进。 二是以科技独立自主为前提，积极寻 求第三方合作。在技术成本没有明显降低 前，城商行很难承担技术的独立研发和迭 代能力，因此城商行在坚持科技独立自主 的前提下，要以更加开放的思维和举措， 充分利用内外部智力资源推进技术创新， 围绕金融行业急需重点突破解决的有关技 术难点，差异化引入业界领先技术产品， 并充分学习积累先进经验。但并非谁的技 术好就用谁的技术，应该用成本思维去选 择适合自己的技术。同时为了避免技术依 赖催生的新风险，城商行在补齐金融科技 基础设施短板的前提下，可锁定特定领域 开展重点技术应用攻关，如小微金融、农 村金融等。
三是建立常态化跟踪研究机制，加强 前沿技术发展研判。技术已经成为未来业 务发展的重要驱动力，城商行可组建新技 术跟踪研究团队，建立重点新技术常态化 跟踪工作机制。聚焦金融科技发展热点， 加强对前沿技术领域发展研判，明确新技 术研究应用的突破方向和需求。如当前由 ChatGPT 引爆的 AI 大模型在金融行业的落 地应用，未来其对金融业务模式会带来哪 些颠覆式影响，城商行应做好哪些应用准 备。
