一、數字化時代催生的“業技融合”

隨著第四次工業革命的深化，各行各業正經歷著由技術驅動的深刻變革。“業技融合”作為這一時代背景下的核心命題，其本質與目標在于通過業務與科技之間前所未有的緊密合作，實現更高效的價值交付和創新驅動。企業不再僅僅將技術視為輔助工具，而是將其作為驅動業務增長和模式創新的強大引擎。這種轉變要求企業在組織結構、決策機制、產品研發管理、績效評估乃至人才發展等多個層面進行系統性重構，以構建一個能夠適應并引領數字化建設的全新研發管理體系。

以業財一體化 —— “業財融合”作為參照，我們可以清晰理解“業技融合”的價值。業財融合強調業務部門與財務部門的深度協同與信息共享，旨在打破傳統組織壁壘，提升決策效率，優化企業資源配置，增強風險管理能力，并最終促進整體組織效能的變革與提升。與此類似，“業技融合”則聚焦于業務需求與技術能力的深度整合，其內在邏輯與業財融合在打破信息孤島、提升運營效率、支持精準決策方面高度一致。

回顧歷史，自20世紀90年代以來，信息化已成為全球經濟社會發展的顯著特征，并逐步演化為一場全方位的社會變革。在這一進程中，信息資源日益凸顯其作為重要生產要素、無形資產和社會財富的地位。這為“業技融合”的出現和深化奠定了堅實的基礎，標志著技術在企業價值創造中的角色發生了根本性的轉變。早期信息化階段，技術更多地被視為提升效率、優化流程的支撐工具。然而，進入數字化時代，技術的戰略地位被提升至前所未有的高度，成為驅動業務增長和模式創新的核心引擎。數據被確立為關鍵生產要素，進一步印證了這一轉變。這種角色認知上的飛躍，要求企業在戰略層面重新定位技術部門，賦予其更大的話語權和資源投入。

因此，“業技融合”不僅關乎企業內部的效率革命和管理模式升級，更是一項關系到產業鏈整體效能乃至區域經濟綜合競爭力的戰略性選擇。成功的“業技融合”實踐，將賦予企業更強的市場適應能力、更敏銳的客戶洞察力和更持續的創新能力，這些微觀層面的提升將匯聚成宏觀層面的產業升級和經濟發展新動能。

二、與時俱進的“業技融合”實踐

“業技融合”并非一蹴而就的概念，而是伴隨著信息技術的不斷發展和應用深化，經歷了一個動態的演進過程。從最初的信息化建設，到當前的數字化轉型，再到未來的智能化升級，業務與技術的結合模式、深度和廣度都在不斷演變。

表1: “業技融合”的發展階段

三、從信息化到數字化：業技結合的早期探索

“業技融合”的萌芽可以追溯到20世紀90年代。隨著信息技術的普及和應用，信息化逐漸成為全球經濟社會發展的顯著特征。企業開始利用計算機、網絡等技術手段來輔助業務運營，最初的目標主要是提高工作效率、優化業務流程。這一階段，技術更多地被視為一種工具，服務于既有的業務模式。

需要明確的是，信息化是一個持續演進的過程，它會經歷模擬技術、數字技術乃至未來可能的量子計算等不同階段。而我們通常所說的“數字化”，可以被理解為信息化發展過程中的一個關鍵且持續相當長時間的階段。在這個階段，數據開始以數字化的形式被采集、存儲和處理，為后續更深層次的分析和應用奠定了基礎。

回顧一些領先企業的發展歷程，例如華為，可以看到在其發展的早期階段，技術與業務的結合模式往往體現為技術的初步積累和市場化的探索性應用。企業可能通過引進外部技術、建立初步的研發能力，來支持其業務的規模擴張和市場競爭力的提升。對于金融機構而言，早期的科技應用也多表現為核心交易系統的建設、辦公自動化等，旨在提升基礎運營效率。

在這一早期探索階段，“業技融合”的特征往往表現為對外部成熟技術的引進和依賴，同時伴隨著對核心技術的初步探索和能力建設。其“得”在于能夠快速引入技術手段，解決業務運營中的一些痛點，提升基礎效率。例如，通過引入標準化的業務處理軟件，可以規范流程，減少人工錯誤。然而，其“失”也同樣明顯，過度依賴外部技術可能導致核心技術能力的空心化，形成技術路徑依賴，為后續的自主創新和深度融合埋下隱患。正如一些行業出現的工業軟件核心技術缺失、對外依存度高的問題，其根源往往可以追溯到早期階段的技術選擇和發展路徑。

四、數字化轉型深化階段：融合的加速與挑戰

隨著數字技術的飛速發展和市場競爭的日益激烈，企業對技術的認知和應用進入了新的階段。僅僅將技術作為輔助工具已無法滿足發展需求，“業技融合”開始向更深層次、更廣范圍加速。

在數字化轉型的深化階段，企業開始進行廣泛的實踐探索，例如全面提升研發工具平臺的能力，引入精益和敏捷的開發方法論，并大力提升員工的數字化技能水平。在持續的迭代和探索中，業界逐漸形成了一種被稱為“業技融合”的新共識，旨在系統性地解決業務與技術協同的難題。

以制造業為例，新一代信息技術（如工業互聯網、大數據、人工智能）與制造業的深度融合，正在推動制造業生產方式和企業形態發生根本性的變革，顯著提升其數字化、網絡化和智能化發展水平。這種變革不僅僅是生產線的自動化，更涉及到供應鏈協同、個性化定制、服務化轉型等方方面面。

在這一階段，“業技融合”的特征呈現出從過去零散的、點狀的技術應用，向體系化的能力建設和生態系統構建的轉變。企業不再滿足于單個技術的引入，而是追求構建一個能夠適應當前數字化建設需求的、高效協同的研發管理體系和組織架構，例如聚焦客戶價值交付的團隊結構。這種系統性的轉變，要求企業具備更強的戰略規劃能力、組織協同能力和變革管理能力。

同時，外部環境因素，如國家政策的引導、市場競爭的壓力以及客戶需求的升級，在“業技融合”的深化階段扮演著日益重要的催化劑和塑造者角色。政策的出臺可以為融合發展指明方向、提供支持，而激烈的市場競爭和不斷變化的客戶期望則迫使企業不得不加速融合的步伐，以保持競爭優勢。

此外，在“業技融合”的深化過程中，組織文化和人才能力這兩個“軟性”因素的重要性愈發凸顯。技術的引進和系統的構建相對容易實現，但人的理念的轉變、技能的提升，以及與之相適應的組織文化的培育，是更為深層次的挑戰。如果缺乏開放、協同、鼓勵創新的文化氛圍，以及一支既懂業務又懂技術的高素質人才隊伍，那么即使擁有先進的技術和系統，“業技融合”的效果也將大打折扣。

五、邁向全面融合的金融行業

金融行業的“業技融合”在宏觀層面呈現出“傳統金融機構積極轉型”與“科技公司跨界創新”雙輪驅動的鮮明格局。傳統金融機構，如銀行、保險公司等，紛紛加大金融科技布局，設立金融科技子公司，引入新技術改造核心系統，優化服務流程，以應對市場競爭和客戶需求的變化。與此同時，大型科技公司和金融科技初創企業則憑借其在技術研發、用戶體驗、場景構建等方面的優勢，不斷推出創新性的金融產品和服務，甚至在某些細分領域對傳統金融機構構成挑戰。這種雙輪驅動的格局，既帶來了激烈的市場競爭，也促進了技術與金融資源的更有效配置，加速了整個行業的創新迭代步伐，形成了多方協同、互動、競爭與合作并存的金融科技新生態。

在走向全面融合的過程中，金融行業的”業技融合“為我們積累了融合道路上的寶貴經驗。由此也值得提煉總結，從而為更多的行業提供參考和借鑒。

1. 關鍵點一：融合也必須有法可依

作為一個強監管行業，金融監管機構的關注點主要集中在數據安全、金融消費者權益保護、金融科技倫理以及系統性風險防范等方面。金融科技企業被明確要求密切關注數據與技術監管動向，在合法合規的范圍內開展業務，強化自身治理，厘清金融業務與科技業務的邊界，杜絕以“科技創新”名義模糊業務邊界、規避監管的行為。國家金監督總局等機構出臺的一系列指導意見和管理辦法，如《關于促進金融資產管理公司高質量發展提升監管質效的指導意見》、原銀保監會發布的《關于銀行業保險業數字化轉型的指導意見》以及中國人民銀行發布的《中國人民銀行業務領域數據安全管理辦法》，都對金融機構的科技應用、風險防控、數據治理等方面提出了明確要求。

這些監管政策的密集出臺，標志著金融行業的“業技融合”已經從早期可能存在的“野蠻生長”，逐步過渡到更加注重規范發展的新時期。技術創新與風險控制不再是此消彼長的對立關系，而是成為金融機構發展戰略中同等重要的兩大支柱。金融機構在積極擁抱技術、追求業務創新的同時，必須將合規經營和風險管理置于核心地位，確保技術應用的安全可控。

2. 關鍵點二：“數”業技融合

在金融行業的“業技融合”進程中，數據治理與安全始終占據著核心地位。金融行業天然是數據的產生者、處理者和使用者，數據是其賴以生存和發展的生命線，也是“業技融合”得以實現的核心要素。然而，金融行業在數據資產管理方面仍面臨諸多挑戰，例如數據資產管理的應用水平有待提高，數據來源相對單一，數據的標準化程度不高，數據分散在多個不同的業務系統中，導致現有的數據采集和應用分析能力難以滿足當前大規模、深層次的數據分析要求，數據應用需求的響應速度也顯不足。

這些問題的存在，直接影響了數據價值的有效發揮，制約了金融機構利用數據驅動業務創新和風險管理的能力。正因如此，監管機構對金融數據的治理與安全給予了前所未有的重視。金融科技企業被要求密切關注數據安全及金融科技倫理問題。原銀保監會發布的《關于銀行業保險業數字化轉型的指導意見》明確要求銀行保險機構要健全數據治理體系，制定發展戰略，加強制度建設和考核評價；要增強數據管理能力，構建覆蓋全生命周期的數據資產管理體系；并要加強數據質量控制，建立企業級數據標準體系，形成以數據認責為基礎的數據質量管控機制。

更為具體和系統的是，中國人民銀行發布的《中國人民銀行業務領域數據安全管理辦法》對金融領域數據的收集、存儲、使用、加工、傳輸、提供、公開乃至銷毀等全生命周期的安全管理和技術防護都提出了明確而細致的要求，并對數據處理活動日志記錄、風險監測、事件處置等方面做出了具體規定。這些監管文件的出臺，充分凸顯了數據治理與安全在金融“業技融合”中的基礎性地位和關鍵性作用。

可以說，金融行業的數據治理與安全，已經從過去單純的技術層面的保障，上升到機構戰略層面和合規經營層面的核心議題。它不僅關系到金融機構能否有效防范數據泄露、濫用等風險，更直接關系到能否充分挖掘和釋放數據要素的價值，從而真正實現技術對業務的賦能。因此，數據治理與安全的水平，已成為衡量金融機構“業技融合”成熟度和可持續發展能力的關鍵指標。金融機構如果不能建立完善的數據治理體系，不能有效管理和保護其核心數據資產，不僅無法充分發揮“業技融合”帶來的巨大潛力，還將面臨日益嚴峻的合規風險和聲譽風險。

3. 關鍵點三：對準行業發展戰略 

中央金融工作會議提出的“做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養老金融、數字金融五篇大文章”，為新時代中國金融業的發展指明了方向，也為金融行業的“業技融合”提供了清晰的戰略指引和重點發力領域。這一頂層設計要求金融業深化供給側結構性改革，提高金融資源配置效率，更好地服務實體經濟和國家戰略。

深入分析“五篇大文章”的內在邏輯，可以發現它們并非五個孤立的領域，而是相互關聯、相互協同的有機整體。其中，“數字金融”憑借其技術賦能的特性，貫穿并支撐著其他四篇文章的有效落實。無論是科技金融對創新企業的精準滴灌，綠色金融對低碳轉型的資金引導，普惠金融對服務短板的有效彌補，還是養老金融對民生保障的有力支撐，都離不開數字化平臺的搭建、大數據分析的應用、人工智能算法的優化以及線上線下渠道的融合。因此，數字金融的深化發展，是金融機構寫好其他四篇大文章，推動金融“業技融合”向更高層次、更廣領域邁進的關鍵所在。

表2: “五篇大文章”對金融業“業技融合”的核心要求與機遇

六、智能化時代“業技融合”的新機遇與新挑戰

隨著人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等智能化技術的日臻成熟和廣泛應用，“業技融合”正邁入一個以“智能”為核心特征的新階段。這一階段不僅為金融行業帶來了前所未有的發展機遇，也伴隨著一系列亟待解決的新挑戰。

這些智能化技術的應用，正在推動著“業技融合”從以往側重于“流程優化”和“效率提升”的階段，向著更高階的“智能決策”和“價值重塑”躍遷。例如，通過引入先進的AI算法和大數據分析平臺，金融機構不僅能夠自動化許多重復性的人工操作，更能輔助甚至替代人類進行復雜的風險評估、投資決策和產品定價。這不僅僅是運營效率的簡單提高，更是對金融業務核心環節的智能化改造和整個價值鏈的深刻重塑。

1. 新機遇：服務模式創新、運營效率提升與價值創造新空間

盡管仍然處于探索階段，但智能化技術為“業技融合”帶來的新機遇是前所未有的，主要體現在服務模式的顛覆式創新、運營效率的指數級提升以及價值創造空間的極大拓展。以金融行業為例：

(1) 服務模式創新——走向極致個性化與場景化：智能化技術使得金融機構能夠更深度地洞察客戶需求，提供真正“千人千面”的極致個性化服務。例如，基于AI和大數據的智能投顧可以為不同風險偏好和財務狀況的客戶提供定制化的投資建議；智能客服能夠7x24小時提供高效、精準的咨詢服務；全真互聯等技術則致力于打造沉浸式的、“不見面”但體驗更佳的金融服務場景。這種以客戶為中心，通過數據和技術驅動的服務模式創新，正在從根本上改變金融服務的供給方式和客戶的價值感知。

(2) 運營效率提升——實現降本增效與智能決策：AI、大數據、云計算等技術的應用，可以顯著提升金融機構的運營效率，實現流程自動化、決策智能化和資源配置最優化。例如，自動化的信貸審批流程可以大幅縮短貸款發放時間；智能化的風險監測系統能夠更早地預警潛在風險；基于云計算的彈性IT架構可以有效降低運營成本。畢馬威的報告也指出，降本增效是金融科技未來發展的重要趨勢之一。

(3) 價值創造新空間——拓展業務邊界與賦能實體經濟：智能化技術不僅能夠優化現有業務，更能幫助金融機構開辟全新的價值增長點。一方面，通過提升效率和創新產品可以直接提升盈利能力；另一方面，通過將金融服務深度嵌入到各類產業場景（如供應鏈金融、科技金融、綠色金融），可以拓展業務邊界，實現與實體經濟的共生共榮。騰訊在其報告中提出的生成式AI、Web3等趨勢，也預示著金融服務將與更廣泛的數字生態深度融合，創造新的商業模式。

2. 新挑戰：數據要素流通、技術倫理、安全可控與人才瓶頸

智能化技術在帶來巨大機遇的同時，也給“業技融合”帶來了前所未有的挑戰。這些挑戰已從技術本身的可獲得性，更多地轉向技術應用的可信性、可控性和可持續性。

(1) 數據要素流通障礙：數據是智能化技術的“燃料”，但其有效流通和治理仍是行業面臨的主要痛點。金融行業數據來源相對單一、標準化程度低、跨機構數據共享困難等問題依然突出。數據孤島和質量問題嚴重制約了大數據分析和AI模型訓練的效果，使得跨機構、跨領域的數據融合應用難以實現。如何打破數據壁壘，在保障安全合規的前提下促進數據要素的高效流通和價值釋放，是智能化時代亟需解決的關鍵問題。

(2) 技術倫理與治理困境：隨著AI，特別是大模型等強力技術的廣泛應用，其潛在的倫理風險和社會影響日益受到關注。算法的“黑箱”特性、可能存在的偏見與歧視、生成內容的真實性與可信度（如“幻覺”問題）、數據隱私保護、數據版權歸屬以及對人類主體地位的沖擊等，都對金融這種高度依賴信任、強調公平和穩健的行業構成了嚴峻挑戰。如何構建有效的技術倫理治理框架，確保智能化技術的向善發展，是擺在監管機構和金融機構面前的共同課題。

(3) 安全可控與風險防范：智能化技術的引入，在提升效率的同時也帶來了新的安全風險。銀行保險機構在數字化轉型過程中，必須高度重視戰略風險、網絡安全風險、數據安全和個人隱私保護等問題，并堅持關鍵核心技術的自主可控原則。AI系統自身的脆弱性、被攻擊的可能性以及決策結果的不可解釋性，都可能引發新的操作風險和合規風險。如何在擁抱技術創新的同時，牢牢守住不發生系統性金融風險的底線，是對金融機構風險管理能力的重大考驗。

(4) 復合型人才瓶頸：智能化時代的“業技融合”對人才結構提出了全新的要求。既精通金融業務邏輯，又掌握AI、大數據、云計算等前沿技術，同時具備數據分析、模型構建、風險識別、倫理判斷等多方面能力的復合型人才，成為推動融合向縱深發展的關鍵資源，但目前市場上此類人才供給嚴重不足。雖然部分高校已經開始布局金融科技復合型人才的培養，但金融機構自身仍需加大內部培養和外部引進的力度，并建立相應的激勵機制和職業發展通道，以吸引、培養和留住核心人才。

隨著“業技融合”的深化，特別是智能化技術的逐步廣泛應用，各行各業正在經歷從傳統的以“產品為中心”的經營模式，向以“平臺為核心、生態為載體”的新模式轉型。這就需要打破過去相對封閉的運營體系，通過開放、戰略合作、場景共建等方式，將自身的數字化、智能化能力輸出到更廣泛的產業生態和生活場景中，與合作伙伴共同創造和分享價值。