“以人工智能为代表的第四次科技革命正在对银行的组织模式产生五大颠覆性影响：一是AI让组织更灵活，更敏捷；二是AI让组织成为数据驱动的组织；三是AI让组织去层级化与平台化；四是AI让组织成为跨职能团队；五是AI催生超级员工个体。”资深数字化转型专家、《精益数据方法论》作者史凯在接受《商学院》杂志采访时指出。在新一代人工智能技术快速迭代的环境下，银行传统的组织架构较难适应新的市场和客户需求。招商银行作为中国领先的股份制商业银行，近年来在组织结构调整、数字化转型等领域进行了多项重要改革和创新。 

招商银行相关负责人向《商学院》杂志表示：“2023年底召开的中央金融工作会议提出的‘五篇大文章’为银行业下一步做好金融工作提供了根本遵循和行动指南。其中，数字金融与金融科技都是金融和科技的结合，但两者有明显区别。金融科技起源于美国，技术背景是互联网科技的大规模爆发。而数字金融则是中国高位推动，技术背景是新一代人工智能技术的崛起。金融科技的落脚点在科技，本质是适配金融的技术实现，而数字金融的落脚点在金融，本质是技术加持的金融业务。” 

为了推进“数字金融”的发展，招商银行提出了“智慧招商银行”作为关键实践和重要举措。 

自2015年以来，招商银行在组织结构方面进行了一系列重大调整，尤其在数字化领域动作频频。

招商银行方面表示，2015年招商银行成立交易银行部，探索和构建交易银行体系，朝着轻型银行、平台银行转型，为客户提供专业化、平台化的解决方案。同时，在这一时期，招商银行启动了超过5000人规模的精益研发管理机制建设，确立了“内建平台、外接流量、流量经营”的12字互联网金融发展策略。

2017年，招商银行明确了金融科技银行的定位，将数字化转型作为重要战略方向。

 2019年，招商银行细化信息技术架构，将“一部三中心”改为“一部六中心”，其中四个中心为新设，分别针对零售业务、对公业务、硬件及软件基础设施以及数据化转型。

史凯认为，这是招商银行成立以来在信息技术架构上的最大一次改革。从信息技术架构的调整来看，保留了测试中心和数据中心，撤销了原研发中心，新设零售应用研发中心、批发应用研发中心、基础设施研发中心、数据资产与平台研发中心。强化中台职能、将技术和业务最大化地衔接，成为此次改革的最大看点。 

同年，招商银行总行战略规划与执行部更名改组为“金融科技办公室”，从体制机制上将“护城河”优势延伸至金融科技赛道。在总行层面成立“金融科技办公室”，由总行战略规划与执行部更名改组而成，定位为全行金融科技的统筹管理与推动部门。

2021年，招商银行再度调整零售银行组织架构，将原一级部门零售金融总部的大部分团队、原财富管理部合并组建财富平台部。此时，财富管理业务成为招商银行的重要业务之一。

史凯表示，随着招商银行大财富管理战略的推进，此次调整意在强化该行在财富管理业务上的投入，以带动零售业务增长，零售金融总部只保留策略、考核等后台团队。

从2022年开始，招商银行成立“云数据中心”二级部门，云数据中心不仅是数据存储和计算的基础设施，同时也是银行业务流程智能化的重要引擎。通过云计算的强大能力，招商银行能够将实时数据融入到日常的业务流程中，使业务流程能够智能响应不同场景下的需求。例如，通过云数据中心对数据的整合和分析，招商银行可以实现业务的动态调整，优化工作流程，减少冗余，提高业务的敏捷性。这种“数据驱动流程、流程产生数据”的模式让数据和流程如同一个有机整体，互相作用，推动了业务的智能化和数字化。

2023年，提高自身对公业务数字化的水平成为招商银行重点推进的转型方向之一。同年，招商银行制定了《招商银行数字化转型三年规划纲要（2023-2025年）》，树立了从“线上招商银行”迈向“智慧招商银行”的转型方向，规划了“线上化、数据化、智能化、平台化、生态化”的演进路径，明确了各业务板块的转型目标、并探索建立数字化转型评估体系，开展持续跟踪评估。

2024年招商银行在数字化领域持续发力，新设零售客群部，并由财富平台部总经理厉明东兼任总经理。年中，招商银行又对管户体系进行了微调，将零售AUM（个人客户金融总资产）在20万元以下的客户收归总行，这些客群由新成立的零售客群部来管理。 

史凯表示，招商银行进行上述调整的核心在于推进数字化和智能化零售业务。通过成立零售客群部，招商银行可以更好地利用数据和人工智能技术实现精细化客户管理，使得不同类型的客户能够享受到更加个性化、智能化的金融服务。确保数字技术与零售业务的深度融合，为数智零售的转型提供了组织保障。

此外，这种调整能够帮助招商银行减少分支机构在处理小规模客户上的精力投入，集中更多资源和精力服务高净值客户。同时，零售客群部对中小规模客户群的集中管理，也意味着将通过更标准化和智能化的手段来服务这些客户，比如，利用人工智能和大数据分析来构建更加精准的客户画像，进而进行个性化营销和客户需求预测。从而提高整体服务效率。 

招商银行相关负责人向《商学院》杂志表示，2024年招商银行还成立了行长挂帅的数字化转型委员会和信息安全管理委员会，设立了总行一级部门“数字金融发展办公室”，统筹管理和推动全行的数字金融建设。此外，招商银行研发队伍占全员的比例超过9%，总数超过1万人，其中六成以上是“90后”员工，在人才引进及选人用人政策上重点向数字化方向倾斜，形成了由研发工程师、数据分析师、产品经理、运营经理等组成的数字人才体系。 

无论是2019年设立的零售应用研发中心和批发应用研发中心，还是2024年新设零售客群部以及对管理体系进行微调，招商银行一直在强调中台能力建设。 

史凯表示，招商银行通过一系列组织结构调整，明确了中台能力其在数字化转型中的核心定位，即“形成统一业务和统一数据体系，为数据驱动的智慧业务奠定基础”。

招商银行数金办相关负责人表示，招商银行的科技底座归纳起来就是“云+中台”。2022年底，招商银行历时三年的全面“上云工程”圆满完成，从此2亿借记卡客户、1亿信用卡客户和超过1000万的对公账户全部运行在“招商银行云”上，云服务总体可用性超过99.999%，“系统全面上云工程”获得了中国人民银行金融科技发展一等奖。 

伴随着云转型，招商银行还同步建立了企业级的技术中台和数据中台。形象地讲，技术中台和数据中台如同建立现代化的生产车间，车间里有先进的制造工具，有相对成熟的零部件。如果把数字化应用当作产品，可以以更快的速度、更低的成本、更高的效率去生产更多的数字化应用产品，从而进一步提高银行的运营效率，也为客户服务和风险洞察能力的提升提供支撑。

技术中台加强组件质量管理，继续推进低代码开发平台建设与推广。截至2024年6月底，招商银行累计发布组件5178个，低代码开发体系新增发布应用2831个，业务人员占全体开发者达59.40%，有效降低了应用开发门槛，以科技敏捷带动业务敏捷，数据中台推进外部数据引入、企业级数据治理和应用，大数据服务已覆盖全行六成员工，让数据成为员工经营分析的核心依据。

在史凯看来，中台的核心任务之一是通过形成统一的业务体系，为招商银行提供标准化和灵活的业务支持能力。这一体系通过开发标准化的技术组件和共享服务，使得各业务部门可以调用这些模块化的业务支持平台，从而大大提升业务效率和灵活性。 

比如，2019年设立的零售应用研发中心和批发应用研发中心，专注于构建和优化各自领域的业务应用中台，确保招商银行的前台业务能够快速响应客户需求，开发新产品，满足不断变化的市场环境。

中台通过统一的业务体系打破了传统部门间的壁垒，使得业务创新的速度更快、成本更低。例如，2024年设立的零售客群部对AUM在20万以下的客户进行集中管理，并借助中台统一的数据平台进行分析和管理，可以更灵活地设计客户服务方案，确保业务响应速度和创新能力。

中台的另一个重要职能是形成统一的数据体系，为银行的各项业务决策提供基础。上述功能主要通过数据资产与平台研发中心来实现，集中管理银行的海量数据资产，确保所有业务部门和技术团队能够访问高质量、统一的数据。这种统一的数据体系不仅为银行的业务决策提供了可靠的依据，还为招商银行的“数智零售”战略奠定了基础。通过将不同业务线的数据进行整合与分析，招商银行能够更好地理解客户行为和市场趋势，确保其决策的科学性和精确性，从而推动智慧业务的落地。 

人工智能作为新一轮产业变革的核心力量，将重塑经济活动各个环节，也将对银行的组织模式产生重大影响。

史凯认为，人工智能将对银行的组织模式产生五大颠覆性影响：一是AI让组织更灵活，更敏捷。比如，摩根大通通过其开发的AI合同分析平台COiN减少了人工审查金融合同的需求。这种自动化技术的应用意味着，传统的法律合规部门被重组为一个更小、更灵活的团队，辅以AI系统的支持。这种变革体现了“人机协作”在组织中的深度融合，改变了部门角色，使得更多员工专注于更高附加值的战略和分析工作，而不是重复性的事务。

二是成为数据驱动的组织。比如，汇丰银行通过引入AI分析客户数据，重新调整了其客户服务部门的结构。汇丰利用AI分析客户行为和交易模式，识别潜在的金融犯罪风险，从而将传统的风控团队从依赖人工分析过渡到由AI支持的风险预测系统。这种变化使得汇丰的组织架构从分散的、垂直管理的模式，逐步向以数据为核心的协同管理模式转变，强调跨部门数据共享和快速响应能力

三是去层级化与平台化。比如，花旗银行引入了基于人工智能的聊天机器人和虚拟助手，改变了其客户服务和支持团队的运作模式。这些AI工具在客户服务领域大规模应用后，传统的客服中心组织模式发生了改变。花旗银行缩减了客服团队的层级，采用平台化管理，使员工可以与AI系统共同处理客户咨询。这种“去层级化”的模式让组织变得更加扁平化、灵活化，并提高了响应速度与客户满意度。

四是跨职能团队。比如，渣打银行通过实施AI技术建立了智能反欺诈系统，极大地增强了跨部门合作。AI的引入促使不同职能部门（例如IT、风控和法律部门）建立起跨职能团队，以敏捷工作方式应对新技术的应用和风险挑战。这一敏捷文化的推广，使得渣打银行在组织模式上由传统的职能型结构向矩阵型结构过渡，强调更快的内部沟通和协作效率。

五是超级员工个体。通过培训员工广泛使用大模型，将会培养众多的超级员工个体，提升工作效率，改变工作内容，从事务性的工作转向策略和创造性工作。 

招商银行数金办相关负责人表示，“AI+金融”是“数字金融”的重要组成部分，也是数字化转型下半场的重点方向。

招商银行正在聚焦金融服务智能化发展，加快发展“AI+金融”。2024年招商银行继续加大在AI和大数据等新兴技术方面的投入。IT支出达到了48.6亿元，占总营业收入的 2.91%。数字化人才储备也在快速增加，研发团队目前已增至10653人，占员工总数的9.23%。 

招商银行相关负责人认为，做好“AI+金融”，要在做好数字经济相关产业金融服务的同时，也要为数字经济相关产业的发展提供应用场景支持。

一方面，金融机构可以进一步利用大模型AI技术深入分析数字经济产业的特定需求，实现更准确而有针对性的风险评估，降低数字经济产业企业的融资成本，或可设计和提供定制化的金融产品，有效支持数字产业的良性发展。

另一方面，金融行业应用场景丰富，数字化基础坚实，成为大模型落地应用的最佳场景之一。“AI+金融”并非单纯的技术累加概念，而是针对不同业务场景的需求，将大模型注入金融服务全流程，贯穿业务运营全链条，创新业务流程、金融产品、经营模式，推动金融业务高质量发展的一系列配套解决方案，是助力“数字金融”高质量发展新的着力点。

招商银行依托旗下金融科技子公司“招银云创”，将科技应用到产业互联生态中，为企业客户提供资金流管理全链条的数字化解决方案与服务，赋能企业数字化转型，驱动财务价值创造。

值得注意的是，数字技术也让财富管理不再是少数人的专享，“朝朝宝”是招商银行利用数字技术实现金融创新的经典案例，通过打通支付主账户和财富主账户，让客户既可以享受理财产品的收益，又可以随时用于支付、还款、转账，极大降低了财富管理的门槛。截至2023年底，“朝朝宝”累计服务客户近3500万，其中大众客群占比超过77%。 

运用大模型技术，招商银行创新推出的智能财富助理“小招”从“预设服务式”的财富助理，逐步向“能听会说”的银行助理进化，在业务办理、疑难咨询等场景提供个性化的一站式解决方案，以更灵活的会话交互方式，致力于提升解决问题的能力。“小招”为超过2116万客户提供财富顾问服务，其中56%是资产不足1万元的基础客户。 

此外，招商银行还以智能助手为载体加速对中台和一线员工的数智化赋能，提升零售条线协同与管理效率。在批发条线，“火眼”报表平台助力行内经营机构快速生成各类报表并对数据进行多维度分析，实现全行自主敏捷用数。 

相关负责人坦言，大模型等AI技术目前还处于初级阶段，存在一些技术缺陷。而银行业的稳定发展关系着国计民生，在运用新技术的同时必须守好风险底线，必须把握好创新与风险的平衡。具体来说，一是要避免大模型的价值观偏差与伦理偏见；二是要注意防范大模型的幻觉风险；三是要做好用户隐私和数据安全的保护；四是要做好知识产权的保护；同时，在发展过程中，招商银行需要做好与监管部门的及时沟通，共同推动相关机制建设，助力创新与风险的平衡。