党的二十届三中全会对深化金融体制改革作出了重大部署，要求以加快建设金融强国助力推进中国式现代化，坚定不移走中国特色金融发展之路。金融科技作为深化金融供给侧结构性改革、增强金融服务实体经济能力的重要引擎，正以前所未有的速度推动金融业变革和创新。

　　当前，新疆维吾尔自治区正处在高质量发展的关键时期，丝绸之路经济带核心区地位日益显现。人民银行新疆分行全面贯彻落实中央金融工作会议和中央经济工作会议精神，立足新疆金融工作实际，坚持科技自立自强，充分发挥数据要素价值，前瞻布局人工智能等前沿技术的研发和应用，加快促进业务与科技融合并进，以数智化转型赋能金融服务提质增效，为新疆经济创新发展注入新动能。

　　为充分释放数据要素价值，有效发挥人工智能应用成效，人民银行新疆分行统筹规划，聚焦数据治理体系和人工智能生态建设，积极运用云原生、大数据、人工智能等技术，构建新一代IT基础设施底座，开展一系列数智化转型探索与实践。

　　1. 强化组织领导，高质量抓好落实。人民银行新疆分行党委高度重视金融科技发展和数智化转型工作，以《数字央行建设规划（2024—2028年）》为指引，加强顶层设计与统筹指导，成立人民银行新疆分行“数字央行”暨大数据建设领导小组，全局谋划、研究部署新疆人民银行数智化转型工作，推动省级数据中心大数据、人工智能应用向纵深发展。同时，加快探索业技融合协作新模式，推动人工智能技术落地应用，成立由分管行领导任组长的人工智能研究小组和大数据平台优化工作组，为新技术研究提供组织保障。一方面与成方金科信息技术有限公司人工智能团队开展协同合作，加强共建共享，共同开展人工智能技术应用Kaiyun研究，探索人工智能在新疆分行的应用实践，促进能力建设、人才培养。另一方面组团赴先进省市深度调研大数据和人工智能应用成果，充分借鉴业界优秀案例，采用与国家金融基础数据库相同的技术路线和设计方案，全面开展大数据平台优化工作，进一步提升数据治理与供给能力。

　　2. 加强标准引领，明确发展方向。人民银行新疆分行坚持理论与实践相结合，建立健全数据治理体系，在数据资源目录管理方面，持续推进数据字典与数据标准梳理编制，形成《新疆人民银行基础类数据标准》，涵盖近千项标准，奠定了数据跨业务共享与智能化分析的基础。在数据模型研究方面，深入开展逻辑模型设计与元数据管理工作，采取自下而上的方式，形成相对完善的业务系统、数据模型、数据标准间的映射关系。在数据仓库设计方面，结合业界主流实践案例，完成数据仓库分层设计，编制形成《新疆人民银行数据仓库设计规范》，明确各层数据存储位置、存储形式和命名等规则，确保海量数据准确入库，并能够在仓库各层及相关应用间融会贯通。在数据安全管理方面，形成《新疆人民银行网络数据安全管理办法》等7项数据安全制度，涵盖数据库安全审计、数据资产分级分类管理、安全基线管理等，为充分释放数据要素价值、业技融合发展提供了制度保障。

　　3. 坚持技术创新，提供有力支撑。创新引入中台理念，显著提升业务信息化交付效率，支撑业务快速创新，更好地服务业务发展。一是着力构建技术中台，深度融合云原生架构，实现虚拟化、容器、存储、网络等硬件设备的共享，打造涵盖云计算基础设施层、多云管理层和组件复用层的全栈式技术中台，具备完善的封装、组合、集成等技术能力，为数智化应用建设提供规范化与标准化指导，达到共性技术组件沉淀和复用的目标，面向各业务条线提供一站式、一体化的技术服务。二是全面打造企业级“数据+分析+展现”架构体系，为数字要素的存储、治理、共享和分析应用提供全面的能力支撑，依托数据安全管理平台，扎实开展元数据管理和数据分级分类管理，从源头规范数据权属，实现数据从需求提出到成果交付、从采集到应用的全生命周期标准与质量的管控；构建数据统一采集平台与数据仓库，稳步推进人民银行业务领域数据颗粒归仓，为数据分析应用提供全量、便捷、准确的一站式数据基础。三是创新应用一批人工智能算法，初步形成算法集合，实现人工智能应用突破，深入挖掘NLP、OCR、知识图谱等传统人工智能技术与人民银行业务的契合点，着力促进业务提质增效，探索大语言模型等前沿技术运用，率先设计实现大模型一站式解决方案，推动基层人民银行业务与科技智能深度融合创新，重塑日常办公流程和工作模式，推动人民银行人工智能应用迈入新阶段。

　　人民银行新疆分行以全新技术中台为基础，以高质量数据集为支撑，全面推进人工智能技术深化应用，打造新疆人民银行系统首个人工智能应用，推动信息化建设迈向智能化时代。

　　1. 提升金融标准化工作含“智”量，有效促进金融标准供给。金融标准的制定、实施有助于金融活动达到更佳秩序和效益，从而进一步提升了金融业的竞争能力。为加强金融标准化管理协调力度，助力提升金融治理水平，强化金融标准供给，人民银行新疆分行基于OCR技术对金融标准进行格式处理，开展智能分析，构建金融标准术语库、规则库，实现金融标准的智能化分类和图谱化展示，推动金融标准化工作向数字化、智能化转型。2021年，新疆分行对102项金融标准进行OCR识别并入库，金融标准化工作人员依托该平台进行学习和分析，发布了全国首个金融营业场所新冠肺炎疫情防控团体标准，提升了金融标准分析、编撰的工作效率。

　　2. 实现文本文件智能归集，大幅提升信息检索效率。人民银行新疆分行基于NLP等技术成功构建文件智能化分析系统（系统框架、技术架构如图1、2所示），统一管理金融标准、行内参阅件、工作报告、工作简报、调研报告、知识库等，文件总量级超过10万个，为新疆人民银行系统上千位业务人员提供了完善的智能化文件分类、文件查询等功能，辅助业务人员快速从海量规章制度文件中检索有价值信息，以人工智能技术全面革新了新疆人民银行职工文件学习、制度检索、文件管理的智能化工作模式，显著提升职工对业务条线专用文件的学习与检索效率，大幅减低海量文本类数据的存储与管理成本。

　　3. 打造基层人民银行制度图谱，助推基层人民银行治理体系和治理能力现代化建设。习近平总书记在党的十八届三中全会第二次全体会议上提出，推进国家治理体系和治理能力现代化，要构建新的体制机制、法律法规，使各方面制度更加科学、更加完善。新疆人民银行文件智能化分析系统收录总行及分行全量的制度文件，基于NLP技术和语义分析算法，有效梳理制度间的关联关系，形成新疆人民银行科技文件图谱，协助基层人民银行快速、全面掌握现行制度体系的组成。同时，系统支持快速识别多制度间矛盾冲突，为优化制度提供线索，促进相关制度更加成熟、更加定型。系统提供制度文件执行评价功能，运用语义分析技术，对制度执行单位的工作报告、新闻动态等多种类型的文字材料进行综合分析，精准判断制度履行，从而识别出执行单位对制度的贯彻落实情况，促进基层人民银行事务治理规范化、程序化建设，为新疆人民银行系统践行治理体系和治理能力现代化提供助力。

　　4. 探索应用大语言模型，全面提升日常办公质效。人民银行新疆分行主动探索大语言模型在人民银行的应用场景，本地化部署ChatGLM-6B模型，对中文问答和对线TB标识符的中英双语训练，辅以监督微调、自助反馈、人类反馈等技术的加持，大幅提升语言交互能力，并尝试将库内制度、金融标准、参阅件、信息化项目资料等文件送入预训练模型进行学习，实现智能语言交互、文本语义查询、智能问答、自动查重等功能，系统上线以来，新疆人民银行业务人员借助系统进行高效查询，精准定位相关文件，高效应对业务知识问答，辅助撰写制度、金融标准、行内参阅件、工作报告、工作简报、调研报告、知识库等文件8.4万份，平均每年撰写2.8万份，显著提升了日常公文撰写、知识检索工作效率，同时，提供信息化项目智能化查重功能，为科学制定项目计划、高效整合项目需求提供有力支撑。

　　未来，人民银行新疆分行将坚定贯彻落实党中央决策部署，以中央金融工作会议和中央经济工作会议为遵循，着眼推进中国特色金融发展之路的新疆实践，在行内探索金融数智化应用取得初步成效的基础上，全面推进智能技术深化应用，加快传统人民银行业务数智化升级，助力做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融“五篇大文章”。

　　1. 持续强化智能基础设施建设。重点从数据、算法、算力三方面发力，建设能够有力承载金融智能化业务应用的基础设施，提供统一智能底座、统一智能建模和统一智能应用管理。一是需要不断优化数据治理体系，夯实高质量金融数据供给能力，做好全行级数据目录编制和数据分级分类工作，实现数据资产和数据认责全覆盖，持续完善数据标准，构建企业级数据字典，实现对数据的统一定义，深入应用隐私计算等技术强化数据安全能力建设，为数据共享提供技术保障。二是探索构建智能中台，全面覆盖从AI应用开发到运行的全流程，提供多元的智能算法供给，推进传统人工智能算法在金融业务领域的适配改造，应对特定业务场景的智能化需求，提供多元化的金融智能服务能力，持续探索建设符合金融属性的大语言模型和技术体系。三是加快算力基础设施建设，着力构建符合国家安全可靠测评的算力集群，搭建算力资源池，有效应对AI算力“卡脖子”风险，实现智能算力集约调度。

　　2. 加快推动人工智能技术在核心业务领域应用。下一步，人民银行新疆分行将积极做好人工智能技术研究成果转化，逐步将人工智能技术推广应用至人民银行各业务条线年计划着重开展人工智能技术在金融统计数据分析和可疑账户风险预警等业务领域的运用。一是深度融合运用数据分析与人工智能技术，建立金融统计大数据分析应用，整合全区经济金融数据，构建多维度、多层级、高效能、广应Kaiyun用的统计监测分析体系，并结合前期文件智能化分析系统提炼形成的文本关联分析、公文智写等共性智能应用模块，实现对专项统计调研需求的快速响应，辅助业务人员按需自动生成各类区域经济金融运行分析报告，为自治区党政部门、人民银行新疆分行的相关决策提供智力支撑。二是构建基于人工智能算法建模分析的支付可疑账户异常交易模式检测与预警系统，与业务流程深度融合，从海量数据中提取关键信息，引入深度学习、自然语言处理等人工智能和数据挖掘技术，对支付交易数据进行深度分析和建模，挖掘出数据中的隐藏规律和关联关系，有效识别并预警与支付交易相关的违法违规行为，辅助业务管理部门准确把握市场动态和风险趋势，为监管政策的制定和调整提供科学的数据支持，提升业务管理的整体效能和决策水平。