当前，我国金融科技建设迈入深度智能化阶段，国家“十五五”规划进一步明确技术自立自强、先进科技赋能实体经济的战略方向，人工智能、大数据、云计算等技术与金融研发、经营管理、风险管控的融合持续深化，推动金融行业从信息化、线上化向智能化、原生性全面升级。其中，AI原生研发逐步成为行业主流发展方向，从根本上改变了传统金融研发的流程逻辑与价值赋能模式。这一变革趋势正从浅层技术应用不断向行业底层逻辑深度渗透，持续重塑外资银行的核心市场竞争力。

对于深耕中国市场的外资银行而言，AI原生研发的核心价值并非简单的技术工具叠加，而是依托人工智能技术全面重构从需求分析到运维迭代的全流程业务逻辑，为集团各类战略落地筑牢坚实技术底座，将全球化资源优势稳步转化为实实在在的业务效能与优质客户体验。东亚银行紧跟行业智能化发展趋势，以打造AI原生研发效能平台为目标，稳步推进整体数字化战略全面落地，探索形成兼具外资银行特色与行业普适价值的数字化转型路径。

东亚银行（中国）首席信息官 王悦

行业研发应用的单点布局与客观特征

基于行业实践观测，当前国内金融业AI研发智能化建设整体处于碎片化、单点化的初级落地阶段。多数金融机构的智能化应用集中于开发编码环节，主要引入AI代码辅助工具，用于代码补全、语法修正、基础逻辑生成等基础工作，智能化覆盖范围相对聚焦，尚未延伸至研发体系的其他核心环节。

从落地布局维度分析，行业现阶段普遍将AI编码工具作为研发智能化落地的核心方向。从实际成效维度考量，仅在编码环节部署AI能力，虽可提升代码编写效率，但对金融研发体系的结构性问题改善效果相对有限。金融研发具备完整闭环、强体系化的链路特征，需求拆解标准化、架构设计合理性、跨模块协同性、测试覆盖完整性、运维监控主动性，共同决定研发交付效率与系统质量水平。

聚焦编码环节的单点AI应用呈现三类典型特征。首先，智能化覆盖存在环节梯度差异。AI能力集中应用于编码环节，需求梳理、架构规划、测试验证、运维迭代等环节仍以人工操作为核心，前后环节能力匹配度不足，易出现“局部环节效率提升、整体流程推进节奏趋缓”的现象。其次，研发标准协同性仍有优化空间。AI生成代码缺乏统一的架构约束与流程规范前置，可能出现代码风格、架构适配、模块耦合度等层面的差异，一定程度上增加后期优化与重构成本。最后，全流程协同效率提升潜力较大。研发各环节信息流转与数据协同仍存在壁垒，单点工具较难实现全流程衔接贯通，团队协同、版本迭代、项目管理的整体效能提升相对有限。

综合行业落地现状，当前行业AI研发应用以点状赋能为主要形态，研发体系整体框架未发生根本性改变。以AI编码工具为核心的局部提效模式，暂未实现金融研发生产方式的系统性重构，对银行规模化、高质量、高效率的数字化建设支撑能力相对有限。

从单点工具赋能到全链路AI重构，重塑金融研发生产体系

结合金融研发实践特性与技术落地规律，我行认为，金融研发智能化转型的核心并非工具层面的替换与叠加，而是全生命周期研发体系的AI原生重构。多数机构以“AI辅助编码”为主要应用形态，对AI的全链条重塑价值挖掘尚不充分，智能化建设多停留于单点突破，体系化产能尚未完全释放。

金融研发是高度精密的系统化工程，编码仅是其中一个执行环节。真正决定研发效率、系统质量与迭代能力的，是需求治理、架构设计、流程协同、质量管控、运维迭代的全链条综合能力。仅优化编码环节，难以带动整套研发体系效率提升。推动AI对研发全链路的完整覆盖与深度融合，才是实现金融研发生产力跨越式升级的关键路径。

真正构成金融研发体系核心护城河且外部无法复制拿走的，是金融机构经过数十年沉淀而成的自有核心知识资产，包括经过千锤百炼验证的工程规范、适配自身业务场景的专属业务规则、跨项目积累的历史问题与解决方案，以及严格匹配监管要求的安全管控标准。这些资产深深植根于机构的业务基因与技术体系，是任何通用模型和工具都无法替代的核心竞争力。

金融研发智能化建设必须坚持机构自主主导，核心任务是将零散的隐性经验与显性规则，通过各岗位智能体的研发知识工程进行结构化沉淀与规约化管理，转化为可复用、可传承、可演进的体系化能力。在此过程中，AI不再是单纯的外部辅助工具，而是成为承载、传承与迭代机构核心研发知识的载体，确保所有研发产出都符合机构统一标准与安全要求。

金融智能研发的终极目标是打造适配AI时代的全新生产方式。区别于市场上普遍的“人使用工具”模式，我行探索的新范式是：人定义目标，AI执行任务，系统沉淀经验，组织持续进化。研发人员聚焦业务价值判断与创新方向决策，AI基于机构自有知识资产完成标准化执行，项目产生的新经验持续回输到知识体系中，最终让整个研发体系实现更标准、更高效、更安全、更可靠、更可持续的自我进化。

全链路AI体系重构能够推动研发效能、交付质量、架构规范性、业务创新速度实现整体性提升，是金融研发智能化转型的核心路径。合规管控是基础能力，全流程智能化、体系化、标准化升级，才是驱动金融研发长期高质量发展的核心内核。

实践落地：AI原生研发效能平台

东亚银行立足金融研发全流程智能化升级需求，契合行业转型核心趋势，完成赤兕研发效能平台AI原生升级，逐步优化单点工具赋能模式，搭建全链路智能化研发底座，推动研发流程、架构治理、质量管控、协同交付的全方位优化升级。

平台构建一体化智能治理能力，在合规校验基础上，将标准化架构规范、研发流程准则、质量管控标准、风险治理规则沉淀为智能规则体系，全面嵌入研发全生命周期。依托大模型能力，实现需求智能解析、研发规则自动匹配、流程标准智能落地，统一全行研发规范，改善传统研发模式下标准不统一、流程不规范、架构协同性不足等问题。

同时，平台搭建全域智能感知与质量管控体系，覆盖研发全流程风险、质量、架构、数据等多维场景。通过整合全链路研发数据，构建多场景AI智能体集群，实现架构风险识别、代码质量研判、测试缺陷预警、上线风险预判、运维故障监测的全流程智能化管控，提升研发交付质量与系统稳定性，实现从局部提效到体系提质增效的转型升级。

场景案例：AI原生全链路研发体系落地实践

我行依托赤兕研发效能平台构建的全链路智能化研发底座，已在多项创新业务中完成高质量落地交付。其中，OneBank两地积分互通项目与私募资管统一优化项目，是AI原生研发体系赋能业务创新的典型实践。

OneBank两地积分互通项目依托AI全链路研发体系，基于“全域感知+契约型治理”理念，协同完成SDLC各环节，首创“积分聚合支付”模式，不仅是简单的积分互换，更是对跨境积分清结算体系的重构。通过聚合支付逻辑处理积分交易，实现了两地积分资产的实时、灵活兑换，为金融行业解决跨境积分通兑问题提供了创新性的技术范本，打造了“跨境综合服务”新标杆，树立了OneBank综合化服务的品牌形象。

在私募资管统一优化项目中，AI智能体以标准化的协同机制，高效串联业务、技术与合规维度的各项要求，在统一研发规范的约束下，为项目提供了贯穿全流程的智能保障与效率支撑，大幅降低跨环节协同成本，提升了研发交付的稳定性与可控性。项目快速完成私募资管专区升级、客户旅程优化、业务数据报表完善、一级产品信息规范展示等目标，在保障合规的同时，显著提升线上财富管理服务的交付质量。

两大项目的落地印证了全链路AI研发体系的实践优势，我行以此实现跨境金融、财富管理业务的快速创新，同步达成研发流程标准化、架构规范化、质量可控化，推动技术效能与业务价值双向提升。

当前银行业研发智能化转型已进入深水区，单纯依赖外部通用工具的局部提效模式难以为继。行业转型的核心分水岭在于是否构建了以自有知识资产为核心的自主可控的AI原生研发体系。智能化建设必须坚持自主主导，通过知识工程将个人经验转化为组织能力，让AI成为核心资产的承载载体。

东亚银行赤兕研发效能平台的成功实践表明，全链路AI原生重构的本质是打造全新研发生产方式，即从“人使用工具”转向“人定义目标、AI执行任务、系统沉淀经验、组织持续进化”，实现研发体系的可持续自我进化，筑牢业务创新的技术底座。

（此文刊发于《金融电子化》2026年6月上半月刊）

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