央广网北京6月3日消息（记者 纪爱玲）6月3日，在由中国科学技术大学国际金融研究院、神州信息共同主办的以“AI驭领·价值重塑”为主题的2026数智金融论坛——软件工艺全生命周期变革专题会上，神州信息常务副总裁于宏志发表《AI驱动金融软件新范式》主旨演讲。

神州信息常务副总裁于宏志发表《AI驱动金融软件新范式》主旨演讲（央广网 纪爱玲摄）

他指出，当前金融软件行业正经历一场从“系统建设”到“智能运营”的根本性变革。他提出“大模型决定能力下限，行业知识决定能力上限”，准确提炼了人工智能时代金融科技发展的新逻辑。

从自动化工具到智能伙伴的时代跨越

金融软件经历了从机械化到智能化的发展历程。于宏志提到，在系统建设时代，行业的核心任务是解决金融机构“有无系统可用”的基础性问题。从手工记账到单机系统，再到集中式处理，这个阶段为金融数字化奠定了基础架构，让业务流程从纸质走向电子化。

于宏志指出，进入数字化时代后，焦点转向如何让技术更好地服务业务。银行开始通过系统实现渠道融合、产品创新，并利用数据分析进行精细化运营。这个阶段技术的主要价值在于提升效率、优化体验，让金融服务能够更广泛、更精准地触达客户。

而当前开启的智能化时代，标志着金融软件进入全新发展阶段。于宏志认为，评价标准已经从“功能是否完备”转变为“是否理解业务逻辑、能否参与决策过程”。软件正从被动的执行工具，转变为能够主动理解、分析和响应的智能伙伴。这种转变不仅要求技术更聪明，更需要技术真正懂得金融业务的本质。

知识成为新竞争壁垒的生产体系重构

随着人工智能技术的深入应用，传统金融软件的生产模式正面临系统性挑战。于宏志表示，“过去依赖项目制和人员外包的开发方式，在智能化需求快速迭代的今天显得力不从心。”

他指出，最大的瓶颈在于，银行多年积累的业务知识和专家经验难以被有效沉淀和复用，每个新项目往往需要重新探索，造成巨大的资源浪费。

人工智能正在引发软件工程领域的第三次革命。于宏志表示，“如果说第一次革命是编程语言让开发成为可能，第二次革命是工程方法让大规模协作成为现实，那么当前这次革命的核心是让软件开发从‘编写代码’转向‘沉淀知识’。”

大模型赋予了机器理解自然语言和生成代码的能力，开发者的工作重心随之转移到如何将行业知识结构化、体系化地输入给AI。大模型提供了普遍可得的20%基础能力，这决定了企业能否进入赛场；而另外80%的核心竞争力，则来自对金融行业的深度理解、专家经验的系统化沉淀，以及将这些知识转化为智能应用的能力。

他明确提出，“大模型决定能力下限，行业知识决定能力上限”，未来的领先企业，必将善于将“行业智慧转化”为“组织级智能”。

迈向人机协同的金融智能新生态

基于对行业趋势的深刻洞察，神州信息通过“AIFE”战略展开了系统化实践。他们将人工智能技术深度融入软件开发的全流程，用超过30个智能体串联从需求分析到交付运维的各个环节。

于宏志分享的一组实践数据显示，经过智能体串联，设计开发成本降低28%至50%，交付周期缩短10%至20%，代码缺陷率大幅下降35%至40%，这一数据说明智能体的发展不仅带来了显著的效率提升，更在质量层面实现了突破。

更重要的是，这种智能化实践正在沉淀为可持续的竞争优势。“每一次开发过程都在积累可复用的知识资产，这些资产成为企业跨越项目、持续进化的核心资本”。

于宏志展望，金融软件的演进将经历三个阶段：从当前的数字化与智能化并存，到智能体软件的普及，最终走向具备自主进化能力的成熟形态。在这一过程中，软件的属性、开发的方式和价值创造的模式都将发生根本改变。

未来的金融系统将是人机深度协同的智能体系。软件不再只是实现功能的工具，而将成为理解业务、参与决策的伙伴；软件开发不再只是编写代码的工程，而将成为沉淀知识、创造智慧的过程；技术交付的价值也不再局限于功能实现，而将延伸至运营效率的全面提升。

这不仅是技术升级，更是知识、工艺与资本运营的深度融合，目标在于构建一个全新的金融生态体系。站在智能化转型的历史节点，真正的竞争优势不仅在于掌握先进工具，更在于对金融业务的深刻洞察和将行业知识转化为智能应用的能力。未来三十年的金融创新画卷，正由此徐徐展开。