系统推进的关键阶段。2024 年 11 月，中国人民银行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》， 明确提出以数字化转型为战略引擎，通过“技术驱动 + 数据赋能”双轮联动，全方位推进金融机构在战略布局、 技术应用、数据治理等核心领域的系统性变革，进一步明确了到 2027 年建成“数字金融强国”的路线图—— 以数据要素为关键生产资料，以算法算力为核心生产力，重构金融服务模式。 在数 为促进金融创新的科技驱动与数据赋能，激发数字化转型新动能，探寻金融机构数智化发展的新路径、 新方法，金科创新社连续 6 年举办“金融机构数字化转型优秀案例评选”活动，在 2025 年的评选中，共计 收到 132 家金融机构 386 个参选案例。 《数字金融专刊暨鑫智奖·第六届金融机构数智化转型优秀案例集》依托“金融机构数字化转型优秀案例 评选”活动，深度聚焦金融业数智化转型的创新理念与 提供可借鉴的实践范式，助力金融企业探索数字金融的创新应用场景，构建以技术创新为引擎、数据要素为 核心的双轮驱动新格局，推动金融科技赋能业务高质量发展。 专题 目录 评选概况 “鑫智奖·第六届金融机构数智化转型优秀案例评选”榜单 “鑫智奖·第六届金融机构数智化转型优秀案例评选”Top10 获奖案例 量子技术加固金融信息安全防线——量子通信在金融领域的应用研究 拥抱智能体，赢得好未来 中小城商行数字化转型实践中的若干思考

用而形成的知识之间和人之间的联络。这些研究前沿 的数据连续记载了分散的研究领域的发生、汇聚、发 展（或者是萎缩、消散），以及分化和自组织成更新 的研究活动节点。在演进的过程中，每组核心论文的 基本情况，如主要的论文、作者、研究机构等，都可 以被查明和跟踪。同时，通过对该研究前沿的施引论 文 ①的分析，可以发现该领域的最新进展和发展方向。 2013 年科睿唯安发布了《2013 研究前沿⸺自然 科学和社会科学的前 100 研究前沿由一组共同高被引的核心论文和一组引 用核心论文的施引论文组成。核心论文来自于 ESI 数 据库中的高被引论文，即在同学科同年度中根据被引 频次排在前 1% 的论文。这些有影响力的核心论文的 作者、机构、国家在该领域做出了不可磨灭的贡献 , 本报告对其进行了深入分析和解读。同时，引用研究 前沿核心论文的施引论文可以反映出核心论文所提出 的技术、数据、理论等在核心论文发表之后是如何被 进一 的研究内容、价值、影响。每个重点热点前沿的第一 张表对该热点前沿的核心论文的产出国家 / 地区、机 构活跃状况进行了统计分析，有助于揭示出哪些国家 / 地区、机构在该热点前沿中有较大贡献。第二张表 则对该热点前沿的施引论文的产出国家 / 地区和机构 进行了统计分析，有助于探讨哪些国家 / 地区、机构 在该热点前沿的发展中发挥作用。 （2）新兴前沿分析及重点新兴前沿的解读 新兴前沿的核心论文及其施引论文数量较少，数 据

下，同时开源、本地化部署特性和蒸馏技术使金融机构无需重资本投入底层模型研发，降低试错成本和二次开发难度，对创新 更加友好。 二、适配国产 GPU 。为金融机构基础设施信创改造提供了可落地的 AI 改造路径。 三、推动生态重构。通过技术普惠加速 AI 落地，将竞争焦点从技术壁垒转向金融数据价值挖掘，推动 AI 能力与金融场景深 度融合， 以数据闭环体系巩固金融领域的场景化优势。 金融机构如何应用好大模型 金融机构如何应用好大模型 ? 不断动态沉淀的本地数据及业务逻辑是金融机构利用大模型加速数字化转型的核心胜负手 ; “AI+ 金融”竞争力将取决于能否持续积累吸收高质量业务数据、深化垂直场景认知，并通过迭代形成“数据 - 模型 - 业务”的正向 循 环，不断提升金融服务水平。 围绕金融五篇大文章，大模型本身即是数字金融的工具，而科技金融、养老金融、普惠金融、绿色金融恰是应用场景。 中信建投非银金融 来展望等维度进一步展开。 本文作为第一篇综述，第一部分从金融机构数字化转型的核心痛点出发，第二、三部分以数字营销、海外投顾及保险数字化 三个场 景为例探讨大模型赋能金融业务的模式，第四部分归纳总结 DeepSeek 推动金融机构数字化转型的核心逻辑，最后一部分对券 商、保险、 信贷、供应链金融及其他金融科技机构业务逻辑的痛点和数字化价值进行深入探讨，以期对金融行业的智能化和数字化转型

............. 7 图 2 不同行业单位样本数据分布 ........................................... 8 图 3 不同规模单位中，设立内部审计机构的比例 ............................. 9 图 4 不同行业单位中，开展审计数智化转型的单位占比 ...................... 10 图 5 不同规模单位中，开展审计数智化转型的单位占比 主管部门制定行业发展规划、出台指导意见、完善监管评价体系提 供客观的数据支撑与决策参考。 赋能内部审计机构提升审计监督质效。助力中国内部审计协会 等行业组织开展标准化建设，完善人才培养，为搭建行业服务平台 等行业支撑工作提供借鉴。 助力被审计单位不断完善内部管理。为广大被审计单位提供可 对标的成熟度模型与转型路径指引，帮助内部审计机构找准定位、 厘清差距、制定规划，推动内部审计数智化转型从单点突破迈向系 统提 筑工程、钢铁冶金、烟草、投资机构、党政机关、事业单位、其他 行业等，其中样本量超过 100 份的行业依次为党政机关、医院、建 筑工程、中小学及职业教育、投资机构、交通运输，除烟草、证券、 保险三个行业外，其余行业样本量处于 20 份至 100 份之间。 (二) 受调研单位基本情况 全国内部审计数智化转型发展研究报告（2025） 9 图 3 不同规模单位中，设立内部审计机构的比例 本次调研对

金融审计领域带来了新的发展机遇与挑战。如何借助大模型工具挖掘审计线索、 优化工作流程、提升风险预判能力，成为行业亟需探索的课题。本手册基于对银 行、证券及保险业审计场景的调研，结合大语言模型技术，系统梳理了金融机构 1000 个左右审计通用场景应用问题（侧重内部审计），并给出简要提示与典型 案例，旨在为金融审计领域的学习者及工作人员提供实用性的操作指南。以下是 本手册编写的核心逻辑与框架说明。 示例与案例部分：详解大数据分析技术等在合同审查、关联交易识别、 风险揭示等场景中的具体审计示例与案例分析。 三、多层面价值彰显：从个体应用到机构和行业的启发 本手册的价值体现在三个层面： l 对个体：帮助审计人员突破经验认知与局限，努力实现金融审计多元场 景覆盖，帮助审计人员减少审计盲区； 0 l 对机构：助力构建标准化审计知识库，减少因人员流动导致的方法论断 层，提升风险覆盖密度； l “ 对行业：推动审计从 家级项目、 编写江苏 省重点教材《金融审计》（第二版），长期从事与金融审计行业相关 的实践项目 咨询与课题。本应用手册由南京审计大学金融学院金融审计老师团 队完成，在编 写过程中还得到部分金融机构的专家和业务骨干的指导，并得到 江苏省内部审计 协会以及南京审计大学教务处和研究生院的大力支持，一并表 示感谢！ 1 目 录 金融审计基础篇............

C端自我管理：C端患者运用AI工具管理自己的健康，如慢病管理、个性化用药、健康数据追踪等； • B2C远程管理：C端患者和B端医疗机构脱离线下场景，实现远程互动，如远程影像、远程病理等； • B2C临床管理：AI赋能B端医疗机构的临床决策，如AI医生、院内大模型等； • B端自我管理：B端医疗机构利用AI工具提高内部运营效率，如电子病历、HIS系统、病床管理、供应链管理等。 ➢ 投资建议： ➢ 硬件+AI ➢ 治疗：医药电商、心理健康辅导 ➢ 康复：慢病管理，比如血糖管理等。 ➢ 日常健康管理：软硬件依托的日常健康管理，比如睡眠数据监测 13 产业链概览 上游 基础层 • 数据：医院/体检机构/穿戴设备 • 硬件：AI芯片/传感器/智能终端 • 软件：算法框架/医疗影像分析 • 技术：5G/脑机接口 • 可穿戴设备：华为、苹果 • 智能终端：鱼跃医疗、三诺生 物、怡和嘉业、德康医疗 应用场景 • 健康管理平台（AI健管师/慢病 管理） • 应用场景：运动/营养/心理/睡 眠管理 • 技术赋能：云平台等 • 消费者：智能设备+APP自我管理 • 医疗机构：AI辅助诊断 • 健康管理机构：远程健康监测、私 人医生AI助手 • 支付方：保险/医保 • 综合平台：美年健康（健康小美）、 平安健康 • 慢病管理：智云健康（糖尿病）、 医联（肾病） • 健康场景：Keep（AI健身）、薄荷

智能的影响 ............ 37 2.2 联邦贸易委员会政策宣传与研究指导: ......................... 37 2.3 美国白宫管理和预算办公室（OMB）在联邦机构使用人工智能的治理、 创新和风险管理的政策 .......................................... 38 2.4 拜登总统关于安全、可靠和负责任地开发和使用人工智能的行政令 工智能开发、部 署或使用相关的法律层面的问题或疑虑，应单独寻求法律顾问的意见。 前瞻性声明和人工智能的发展前景 本文包含了一些可能具有前瞻性的陈述。为确定其适用性，我们鼓励向相 关的国家监管机构和法律顾问寻求指导。需要注意的是，这些陈述是作者和云 安全联盟基于当前的知识和预期所做，受固有风险、不确定性和假设的影响， 部分陈述可能与实际结果存在差异。 以下是可能影响人工智能领域未来发展和相关监管环境的一些重要因素， 文档摘要 本文围绕人工智能和生成式人工智能（GenAI）的法律和监管环境论述。 主要强调了生成式人工智能在复杂多变的环境中面临的挑战，这些挑战源于生 成式人工智能自身的多样化应用、全球监管机构采取的不同监管方法，以及对 现有规定的延迟适应。 本文旨在为各组织提供基本知识，帮助其从根本上了解自身的现状，并为 他们在快速变化的负责任、合规地使用人工智能方面的需求提供指导。本文探 讨了

评估，确保参与者获得与其贡献相匹配的经济回报，让数据的 使用、交易等所产生的收益分配清晰可查、准确无误。 “数据”是可信数据空间的核心内容，权威且丰富的数据资源 是可信数据空间的核心所在。权威数据来源于具备公信力的官 方机构、专业的科研院所、行业领军企业等，这些数据经过严 格的审核验证流程，具备极高的准确性、可靠性与权威性。可 信数据空间可以链接上下游、构建共创生态，不同环节的参与 者相互协作、相互促进，不断丰富数据的类型与维度，极大地 为实现各类数据空间互联互通，跨网互联、跨云互管、跨链互 5 通、跨域共用正逐步成为可信数据空间建设的共识。 （三）功能定位 一是作为数据流通交互平台。不同机构之间的数据资源往 往存在差异，且由于数据安全、隐私保护等原因，机构之间的 数据共享、交互、交易面临诸多困难。可信数据空间通过区块 链等技术手段，建立一套共识规则和安全可靠的身份认证、访 问控制机制，确保数据的真实性、完整性和不可篡改性，同时 法，为用户提供全方位、多层次、个性化的数据应用服务。围 绕数据资源的流通、共享和应用，可信数据空间将吸引众多数 据服务商、技术供应商、应用开发商、数据安全服务提供商等 各类企业和机构入驻，可为有关企业和机构提供一系列的增值 服务。 三是作为数据收益共创平台。可信数据空间汇聚了个人、 企业、公共数据资源，吸引各类数据服务商开展第三方数据服 6 务和产品打造，推动数据利用场景挖掘和价值释放，是践行数

健康管理：平台依托模型生成个性化防控方案，推动慢病管理从“被动治疗”转向“主动干预”。其中包括可穿戴类产品，定制化干预方 案。AI系统实时监测并预警。在复杂医疗场景中，AI 对疾病风险评估、诊断辅助等的准确性仍有提升空间。医疗机构、保险机构等数据分散 ，出于利益、安全等考虑，数据共享意愿低，限制了 AI 健康管理数据来源和应用范围，难以形成全面的健康管理方案。且目前消费者付费 意愿较低，尚处于早期阶段。相关标的：美年健康、鱼跃医疗 数据共享与安全：数据共享是AI技术发展的重要基础。《指引》鼓励医疗机构和科研机构之间的数据共享，以促进AI技术的发展。数据共 享可以提高AI模型的训练效果，提升其在实际应用中的表现。同时，政策也强调了数据安全的重要性，要求医疗机构采取措施保护患者的 隐私和数据安全。 4) 人才培养与教育：AI技术在医疗领域的应用需要大量具备相关技能的人才。《指引》强调了人才培养和教育的重要性，鼓励医学教育机构 将AI技术纳入教学内容，培养具备 应用场景：1）影像诊断：辅助肺结节、冠脉CTA等病灶检出 ，肺结节检出率提升32%；2）流程优化：智能随访、电子病 历生成、医疗质控等全流程服务，减少医生重复性工作；3） 科研支持：与全球超35个国家的50多家机构合作，累计科研 发文超1700篇，推动AI模型的迭代。  AI集成医学影像设备  新一代3T磁共振uMR Ultra：实现“静态影像”向“动态实 况影像”突破，结合AI算法优化图像重建速度和精准度，支

展实践正发生系统性变革。上市公司ESG报告披露率显著上 升，尤其是在国资委的政策推动下，央企控股上市公司的 ESG报告披露已基本实现全覆盖。中国的ESG政策正从单 一领域向体系化发展，监管机构逐步将可持续性纳入强制性 披露要求，并引入“双重重要性”原则，使ESG报告与财务 报告同等重要。资本市场对ESG披露的重视程度日益加深。 上市公司ESG信息披露正从“自愿”转向“强制”，绿色金 本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。头豹研究院开展的所有 商业活动均使用“沙利文”、“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构，也未 授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。 报告对企业的ESG实践从三大维度进行评估： ESG合规及披露（Compliance & Disclosure）：评估企业 ESG报 ESG行业定义 ESG（环境、社会、治理）通过系统化整合环境可持续性、社会责任履行与企业治理效能， 构建企业长期价值创造的核心框架。其本质是通过“非财务指标”量化企业可持续发展 能力，为投资者、监管机构及社会公众提供决策依据，推动经济向包容性、韧性化转型。 ESG的运作是“数据驱动—标准共建—价值转化”的闭环过程，通过持续的指标优化与实 践迭代，实现企业发展与社会福祉的协同共进。 环境维度 聚焦气候变化应对、资源效率、