一、数字化时代催生的“业技融合”
百度 选择部分公立三甲医院、大型骨干企业、科研院所开展自主评审试点。随着第四次工业革命的深化，各行各业正经历着由技术驱动的深刻变革。“业技融合”作为这一时代背景下的核心命题，其本质与目标在于通过业务与科技之间前所未有的紧密合作，实现更高效的价值交付和创新驱动。企业不再仅仅将技术视为辅助工具，而是将其作为驱动业务增长和模式创新的强大引擎。这种转变要求企业在组织结构、决策机制、产品研发管理、绩效评估乃至人才发展等多个层面进行系统性重构，以构建一个能够适应并引领数字化建设的全新研发管理体系。
以业财一体化 —— “业财融合”作为参照，我们可以清晰理解“业技融合”的价值。业财融合强调业务部门与财务部门的深度协同与信息共享，旨在打破传统组织壁垒，提升决策效率，优化企业资源配置，增强风险管理能力，并最终促进整体组织效能的变革与提升。与此类似，“业技融合”则聚焦于业务需求与技术能力的深度整合，其内在逻辑与业财融合在打破信息孤岛、提升运营效率、支持精准决策方面高度一致。
回顾历史，自20世纪90年代以来，信息化已成为全球经济社会发展的显著特征，并逐步演化为一场全方位的社会变革。在这一进程中，信息资源日益凸显其作为重要生产要素、无形资产和社会财富的地位。这为“业技融合”的出现和深化奠定了坚实的基础，标志着技术在企业价值创造中的角色发生了根本性的转变。早期信息化阶段，技术更多地被视为提升效率、优化流程的支撑工具。然而，进入数字化时代，技术的战略地位被提升至前所未有的高度，成为驱动业务增长和模式创新的核心引擎。数据被确立为关键生产要素，进一步印证了这一转变。这种角色认知上的飞跃，要求企业在战略层面重新定位技术部门，赋予其更大的话语权和资源投入。
因此，“业技融合”不仅关乎企业内部的效率革命和管理模式升级，更是一项关系到产业链整体效能乃至区域经济综合竞争力的战略性选择。成功的“业技融合”实践，将赋予企业更强的市场适应能力、更敏锐的客户洞察力和更持续的创新能力，这些微观层面的提升将汇聚成宏观层面的产业升级和经济发展新动能。
二、与时俱进的“业技融合”实践
“业技融合”并非一蹴而就的概念，而是伴随着信息技术的不断发展和应用深化，经历了一个动态的演进过程。从最初的信息化建设，到当前的数字化转型，再到未来的智能化升级，业务与技术的结合模式、深度和广度都在不断演变。
表1: “业技融合”的发展阶段
三、从信息化到数字化：业技结合的早期探索
“业技融合”的萌芽可以追溯到20世纪90年代。随着信息技术的普及和应用，信息化逐渐成为全球经济社会发展的显著特征。企业开始利用计算机、网络等技术手段来辅助业务运营，最初的目标主要是提高工作效率、优化业务流程。这一阶段，技术更多地被视为一种工具，服务于既有的业务模式。
需要明确的是，信息化是一个持续演进的过程，它会经历模拟技术、数字技术乃至未来可能的量子计算等不同阶段。而我们通常所说的“数字化”，可以被理解为信息化发展过程中的一个关键且持续相当长时间的阶段。在这个阶段，数据开始以数字化的形式被采集、存储和处理，为后续更深层次的分析和应用奠定了基础。
回顾一些领先企业的发展历程，例如华为，可以看到在其发展的早期阶段，技术与业务的结合模式往往体现为技术的初步积累和市场化的探索性应用。企业可能通过引进外部技术、建立初步的研发能力，来支持其业务的规模扩张和市场竞争力的提升。对于金融机构而言，早期的科技应用也多表现为核心交易系统的建设、办公自动化等，旨在提升基础运营效率。
在这一早期探索阶段，“业技融合”的特征往往表现为对外部成熟技术的引进和依赖，同时伴随着对核心技术的初步探索和能力建设。其“得”在于能够快速引入技术手段，解决业务运营中的一些痛点，提升基础效率。例如，通过引入标准化的业务处理软件，可以规范流程，减少人工错误。然而，其“失”也同样明显，过度依赖外部技术可能导致核心技术能力的空心化，形成技术路径依赖，为后续的自主创新和深度融合埋下隐患。正如一些行业出现的工业软件核心技术缺失、对外依存度高的问题，其根源往往可以追溯到早期阶段的技术选择和发展路径。
四、数字化转型深化阶段：融合的加速与挑战
随着数字技术的飞速发展和市场竞争的日益激烈，企业对技术的认知和应用进入了新的阶段。仅仅将技术作为辅助工具已无法满足发展需求，“业技融合”开始向更深层次、更广范围加速。
在数字化转型的深化阶段，企业开始进行广泛的实践探索，例如全面提升研发工具平台的能力，引入精益和敏捷的开发方法论，并大力提升员工的数字化技能水平。在持续的迭代和探索中，业界逐渐形成了一种被称为“业技融合”的新共识，旨在系统性地解决业务与技术协同的难题。
以制造业为例，新一代信息技术（如工业互联网、大数据、人工智能）与制造业的深度融合，正在推动制造业生产方式和企业形态发生根本性的变革，显著提升其数字化、网络化和智能化发展水平。这种变革不仅仅是生产线的自动化，更涉及到供应链协同、个性化定制、服务化转型等方方面面。
在这一阶段，“业技融合”的特征呈现出从过去零散的、点状的技术应用，向体系化的能力建设和生态系统构建的转变。企业不再满足于单个技术的引入，而是追求构建一个能够适应当前数字化建设需求的、高效协同的研发管理体系和组织架构，例如聚焦客户价值交付的团队结构。这种系统性的转变，要求企业具备更强的战略规划能力、组织协同能力和变革管理能力。
同时，外部环境因素，如国家政策的引导、市场竞争的压力以及客户需求的升级，在“业技融合”的深化阶段扮演着日益重要的催化剂和塑造者角色。政策的出台可以为融合发展指明方向、提供支持，而激烈的市场竞争和不断变化的客户期望则迫使企业不得不加速融合的步伐，以保持竞争优势。
此外，在“业技融合”的深化过程中，组织文化和人才能力这两个“软性”因素的重要性愈发凸显。技术的引进和系统的构建相对容易实现，但人的理念的转变、技能的提升，以及与之相适应的组织文化的培育，是更为深层次的挑战。如果缺乏开放、协同、鼓励创新的文化氛围，以及一支既懂业务又懂技术的高素质人才队伍，那么即使拥有先进的技术和系统，“业技融合”的效果也将大打折扣。
五、迈向全面融合的金融行业
金融行业的“业技融合”在宏观层面呈现出“传统金融机构积极转型”与“科技公司跨界创新”双轮驱动的鲜明格局。传统金融机构，如银行、保险公司等，纷纷加大金融科技布局，设立金融科技子公司，引入新技术改造核心系统，优化服务流程，以应对市场竞争和客户需求的变化。与此同时，大型科技公司和金融科技初创企业则凭借其在技术研发、用户体验、场景构建等方面的优势，不断推出创新性的金融产品和服务，甚至在某些细分领域对传统金融机构构成挑战。这种双轮驱动的格局，既带来了激烈的市场竞争，也促进了技术与金融资源的更有效配置，加速了整个行业的创新迭代步伐，形成了多方协同、互动、竞争与合作并存的金融科技新生态。
在走向全面融合的过程中，金融行业的”业技融合“为我们积累了融合道路上的宝贵经验。由此也值得提炼总结，从而为更多的行业提供参考和借鉴。
1. 关键点一：融合也必须有法可依
作为一个强监管行业，金融监管机构的关注点主要集中在数据安全、金融消费者权益保护、金融科技伦理以及系统性风险防范等方面。金融科技企业被明确要求密切关注数据与技术监管动向，在合法合规的范围内开展业务，强化自身治理，厘清金融业务与科技业务的边界，杜绝以“科技创新”名义模糊业务边界、规避监管的行为。国家金监督总局等机构出台的一系列指导意见和管理办法，如《关于促进金融资产管理公司高质量发展提升监管质效的指导意见》、原银保监会发布的《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》以及中国人民银行发布的《中国人民银行业务领域数据安全管理办法》，都对金融机构的科技应用、风险防控、数据治理等方面提出了明确要求。
这些监管政策的密集出台，标志着金融行业的“业技融合”已经从早期可能存在的“野蛮生长”，逐步过渡到更加注重规范发展的新时期。技术创新与风险控制不再是此消彼长的对立关系，而是成为金融机构发展战略中同等重要的两大支柱。金融机构在积极拥抱技术、追求业务创新的同时，必须将合规经营和风险管理置于核心地位，确保技术应用的安全可控。
2. 关键点二：“数”业技融合
在金融行业的“业技融合”进程中，数据治理与安全始终占据着核心地位。金融行业天然是数据的产生者、处理者和使用者，数据是其赖以生存和发展的生命线，也是“业技融合”得以实现的核心要素。然而，金融行业在数据资产管理方面仍面临诸多挑战，例如数据资产管理的应用水平有待提高，数据来源相对单一，数据的标准化程度不高，数据分散在多个不同的业务系统中，导致现有的数据采集和应用分析能力难以满足当前大规模、深层次的数据分析要求，数据应用需求的响应速度也显不足。
这些问题的存在，直接影响了数据价值的有效发挥，制约了金融机构利用数据驱动业务创新和风险管理的能力。正因如此，监管机构对金融数据的治理与安全给予了前所未有的重视。金融科技企业被要求密切关注数据安全及金融科技伦理问题。原银保监会发布的《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》明确要求银行保险机构要健全数据治理体系，制定发展战略，加强制度建设和考核评价；要增强数据管理能力，构建覆盖全生命周期的数据资产管理体系；并要加强数据质量控制，建立企业级数据标准体系，形成以数据认责为基础的数据质量管控机制。
更为具体和系统的是，中国人民银行发布的《中国人民银行业务领域数据安全管理办法》对金融领域数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开乃至销毁等全生命周期的安全管理和技术防护都提出了明确而细致的要求，并对数据处理活动日志记录、风险监测、事件处置等方面做出了具体规定。这些监管文件的出台，充分凸显了数据治理与安全在金融“业技融合”中的基础性地位和关键性作用。
可以说，金融行业的数据治理与安全，已经从过去单纯的技术层面的保障，上升到机构战略层面和合规经营层面的核心议题。它不仅关系到金融机构能否有效防范数据泄露、滥用等风险，更直接关系到能否充分挖掘和释放数据要素的价值，从而真正实现技术对业务的赋能。因此，数据治理与安全的水平，已成为衡量金融机构“业技融合”成熟度和可持续发展能力的关键指标。金融机构如果不能建立完善的数据治理体系，不能有效管理和保护其核心数据资产，不仅无法充分发挥“业技融合”带来的巨大潜力，还将面临日益严峻的合规风险和声誉风险。
3. 关键点三：对准行业发展战略
中央金融工作会议提出的“做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章”，为新时代中国金融业的发展指明了方向，也为金融行业的“业技融合”提供了清晰的战略指引和重点发力领域。这一顶层设计要求金融业深化供给侧结构性改革，提高金融资源配置效率，更好地服务实体经济和国家战略。
深入分析“五篇大文章”的内在逻辑，可以发现它们并非五个孤立的领域，而是相互关联、相互协同的有机整体。其中，“数字金融”凭借其技术赋能的特性，贯穿并支撑着其他四篇文章的有效落实。无论是科技金融对创新企业的精准滴灌，绿色金融对低碳转型的资金引导，普惠金融对服务短板的有效弥补，还是养老金融对民生保障的有力支撑，都离不开数字化平台的搭建、大数据分析的应用、人工智能算法的优化以及线上线下渠道的融合。因此，数字金融的深化发展，是金融机构写好其他四篇大文章，推动金融“业技融合”向更高层次、更广领域迈进的关键所在。
表2: “五篇大文章”对金融业“业技融合”的核心要求与机遇
六、智能化时代“业技融合”的新机遇与新挑战
随着人工智能、大数据、云计算、区块链等智能化技术的日臻成熟和广泛应用，“业技融合”正迈入一个以“智能”为核心特征的新阶段。这一阶段不仅为金融行业带来了前所未有的发展机遇，也伴随着一系列亟待解决的新挑战。
这些智能化技术的应用，正在推动着“业技融合”从以往侧重于“流程优化”和“效率提升”的阶段，向着更高阶的“智能决策”和“价值重塑”跃迁。例如，通过引入先进的AI算法和大数据分析平台，金融机构不仅能够自动化许多重复性的人工操作，更能辅助甚至替代人类进行复杂的风险评估、投资决策和产品定价。这不仅仅是运营效率的简单提高，更是对金融业务核心环节的智能化改造和整个价值链的深刻重塑。
1. 新机遇：服务模式创新、运营效率提升与价值创造新空间
尽管仍然处于探索阶段，但智能化技术为“业技融合”带来的新机遇是前所未有的，主要体现在服务模式的颠覆式创新、运营效率的指数级提升以及价值创造空间的极大拓展。以金融行业为例：
(1) 服务模式创新——走向极致个性化与场景化：智能化技术使得金融机构能够更深度地洞察客户需求，提供真正“千人千面”的极致个性化服务。例如，基于AI和大数据的智能投顾可以为不同风险偏好和财务状况的客户提供定制化的投资建议；智能客服能够7x24小时提供高效、精准的咨询服务；全真互联等技术则致力于打造沉浸式的、“不见面”但体验更佳的金融服务场景。这种以客户为中心，通过数据和技术驱动的服务模式创新，正在从根本上改变金融服务的供给方式和客户的价值感知。
(2) 运营效率提升——实现降本增效与智能决策：AI、大数据、云计算等技术的应用，可以显著提升金融机构的运营效率，实现流程自动化、决策智能化和资源配置最优化。例如，自动化的信贷审批流程可以大幅缩短贷款发放时间；智能化的风险监测系统能够更早地预警潜在风险；基于云计算的弹性IT架构可以有效降低运营成本。毕马威的报告也指出，降本增效是金融科技未来发展的重要趋势之一。
(3) 价值创造新空间——拓展业务边界与赋能实体经济：智能化技术不仅能够优化现有业务，更能帮助金融机构开辟全新的价值增长点。一方面，通过提升效率和创新产品可以直接提升盈利能力；另一方面，通过将金融服务深度嵌入到各类产业场景（如供应链金融、科技金融、绿色金融），可以拓展业务边界，实现与实体经济的共生共荣。腾讯在其报告中提出的生成式AI、Web3等趋势，也预示着金融服务将与更广泛的数字生态深度融合，创造新的商业模式。
2. 新挑战：数据要素流通、技术伦理、安全可控与人才瓶颈
智能化技术在带来巨大机遇的同时，也给“业技融合”带来了前所未有的挑战。这些挑战已从技术本身的可获得性，更多地转向技术应用的可信性、可控性和可持续性。
(1) 数据要素流通障碍：数据是智能化技术的“燃料”，但其有效流通和治理仍是行业面临的主要痛点。金融行业数据来源相对单一、标准化程度低、跨机构数据共享困难等问题依然突出。数据孤岛和质量问题严重制约了大数据分析和AI模型训练的效果，使得跨机构、跨领域的数据融合应用难以实现。如何打破数据壁垒，在保障安全合规的前提下促进数据要素的高效流通和价值释放，是智能化时代亟需解决的关键问题。
(2) 技术伦理与治理困境：随着AI，特别是大模型等强力技术的广泛应用，其潜在的伦理风险和社会影响日益受到关注。算法的“黑箱”特性、可能存在的偏见与歧视、生成内容的真实性与可信度（如“幻觉”问题）、数据隐私保护、数据版权归属以及对人类主体地位的冲击等，都对金融这种高度依赖信任、强调公平和稳健的行业构成了严峻挑战。如何构建有效的技术伦理治理框架，确保智能化技术的向善发展，是摆在监管机构和金融机构面前的共同课题。
(3) 安全可控与风险防范：智能化技术的引入，在提升效率的同时也带来了新的安全风险。银行保险机构在数字化转型过程中，必须高度重视战略风险、网络安全风险、数据安全和个人隐私保护等问题，并坚持关键核心技术的自主可控原则。AI系统自身的脆弱性、被攻击的可能性以及决策结果的不可解释性，都可能引发新的操作风险和合规风险。如何在拥抱技术创新的同时，牢牢守住不发生系统性金融风险的底线，是对金融机构风险管理能力的重大考验。
(4) 复合型人才瓶颈：智能化时代的“业技融合”对人才结构提出了全新的要求。既精通金融业务逻辑，又掌握AI、大数据、云计算等前沿技术，同时具备数据分析、模型构建、风险识别、伦理判断等多方面能力的复合型人才，成为推动融合向纵深发展的关键资源，但目前市场上此类人才供给严重不足。虽然部分高校已经开始布局金融科技复合型人才的培养，但金融机构自身仍需加大内部培养和外部引进的力度，并建立相应的激励机制和职业发展通道，以吸引、培养和留住核心人才。
随着“业技融合”的深化，特别是智能化技术的逐步广泛应用，各行各业正在经历从传统的以“产品为中心”的经营模式，向以“平台为核心、生态为载体”的新模式转型。这就需要打破过去相对封闭的运营体系，通过开放、战略合作、场景共建等方式，将自身的数字化、智能化能力输出到更广泛的产业生态和生活场景中，与合作伙伴共同创造和分享价值。
