AI就绪的核心银行升级：10x×audax带来的6个月现代化路径

银行数字化最容易被低估的一件事，是“核心系统拖累”会以多快的速度变成业务风险。核心系统跑不动，就不是“体验差一点”的问题，而是新产品上不了、风险控不住、合规跟不上——最终变成增长的天花板。

2025-12-16 的一则行业合作消息很有代表性：总部伦敦的 10x Banking 与新加坡 audax Financial Technology 宣布合作，面向亚洲、欧洲和中东的银行与核心银行服务提供商，加速数字银行现代化。10x 强调其现代“meta core”可处理每年超过 10 亿笔实时交易；audax 则主打即插即用的平台能力。双方共同给出一个很“现实”的承诺：快，但不是一把梭；要快，也要稳，还要能分阶段替换，减少技术债。

这篇文章把这则合作当作切口，放进「人工智能在金融服务与金融科技」系列里讨论：为什么核心现代化是 AI 风控、反欺诈、信用评估真正落地的前提；以及银行如何用“渐进式升级”在 6 个月内跑出可见成果，并把风险降到可控。

核心系统不现代化，AI只是在“外挂”

结论很直接：**如果核心系统仍然以批处理、烟囱式应用、数据割裂为主，AI 再强也只能做表层优化。**你可以在前台加一个智能客服、在中台加一个风控模型，但当交易、账户、额度、身份、商户、设备等数据无法实时贯通时，AI 模型只能拿到“残缺的事实”。

这也是为什么 10x 在合作公告中提到，越来越多银行把核心系统不现代化视为“生存风险”。文章引用的调研数据也很刺眼：在 APAC 地区，67% 的银行高管认为数字现代化落后，但真正把核心银行列为优先事项的机构只有 8%。这组数字说明了一个矛盾：大家都知道问题严重，但真正敢动“心脏手术”的不多。

对 AI 来说，核心现代化至少带来三类关键收益：

• 实时数据闭环：风控、反欺诈、授信需要实时事件流（交易、登录、设备指纹、收款方变更）。批处理意味着“事后诸葛亮”。
• 可解释与可审计：监管与内控需要模型输入、输出、版本、阈值策略可追溯。核心系统如果缺少统一事件与主数据，审计成本会爆。
• 自动化可落地：RPA、规则引擎、智能决策要能“触发-执行-回写”。否则只能提示，不能闭环。

一句话：核心现代化不是 IT 项目，是把银行变成“AI 就绪银行”的地基工程。

10x×audax这类合作，解决的是“速度与韧性”的对立

很多银行对核心替换的恐惧来自两个词：停机和失控。传统核心项目动辄多年、数千万投入，期间业务还得跑、监管还得过、系统还不能挂。audax CEO Kelvin Tan 的话很直白：传统核心项目“耗时多年、成本数千万”；而这次合作希望把方程改写成：最快 6 个月上线全套数字服务，成本只需传统的一小部分。

这类合作模式的关键不在于某个单点功能，而在于一套组合拳：

1. 现代核心（10x）提供高并发、实时账务与 API 能力：10x 公开信息提到其平台每月处理 60 亿次 API 调用，每小时生成 300 万份对账单/账单。这意味着它的核心设计目标就是“高频数字业务”。
2. 数字银行平台（audax）提供快速组装与合规模板：即插即用的产品组件、合规模块、渠道能力，让上线速度更像“搭积木”而不是“从零写系统”。
3. 渐进式现代化：不是一次性切换所有业务，而是从某些产品线、客群或渠道先落地，逐步迁移，控制技术债和迁移风险。

对银行管理层而言，这比“买一个超级系统”更可行：用可控的范围验证价值，用可迁移的架构逐步扩面。

现实一点：为什么“渐进式替换”更适合大多数银行

我见过不少机构在核心改造上犯的最大错误，是把项目目标写成“统一一切”。结果是需求膨胀、组织协同成本飙升，最后拖成多年战役。

更好的做法是把核心现代化拆成可交付的阶段：

• 第一阶段（0-6个月）：选择一条“数字原生”业务线（例如新客数字账户、轻量信贷、跨境支付子品牌），建立新的实时账务与 API 层。
• 第二阶段（6-18个月）：把高频、低复杂产品迁移（借记卡/钱包/小额信贷），同时建立统一的事件流与数据治理。
• 第三阶段（18个月+）：逐步替换遗留核心的深度模块（存贷核心、计息计费、对账清算、总账对接），并把运营与风控自动化做深。

这也是 10x×audax 合作强调的价值：快，但可以分段快。

从“能上线”到“更聪明”：AI在现代化银行里的三类高ROI场景

核心现代化的第一性问题不是“系统更漂亮”，而是业务更聪明、风险更低、运营更省。把 AI 放进现代核心架构里，最容易快速出 ROI 的通常是以下三类。

1）智能反欺诈：把“识别”变成“拦截”

反欺诈的痛点不在识别，而在联动：模型识别出风险交易后，能不能在毫秒级触发二次验证、限额、冻结、人工复核？

当核心和渠道之间有完善的 API 与实时事件流，银行可以实现：

• 交易发起 → 设备/行为特征实时评分 → 风险分层
• 高风险：动态强认证（人脸/短信/硬件令牌）
• 中风险：延迟清算或人工复核
• 低风险：无感通过

这才是“AI 反欺诈”真正的闭环。否则模型只是报表系统，骗案仍然发生。

2）AI信用评估：从“只看征信”到“看全量行为”

在许多高增长市场（尤其是部分新兴市场与服务不足人群），传统征信覆盖不足，银行面临“要增长就要冒风险”的两难。

现代核心带来的实时数据和可扩展数据结构，让信用评估更接近“动态画像”：账户资金流、消费/还款规律、商户类别、地理位置稳定性、设备一致性、企业收款周期等，都可以成为模型特征。配合可解释性要求，可以用“规则+模型”的混合策略：

• 规则负责底线（合规、黑名单、强约束）
• 模型负责精细化定价与额度
• 决策引擎负责版本管理与审计追溯

结果往往是：同样的坏账率下放出更多贷款，或同样的规模下把坏账压低。

3）智能风控与运营自动化：把人工流程变成“事件驱动”

银行的隐形成本是运营：KYC 复核、交易调查、争议处理、额度调整、异常账户处置。现代化的核心+平台能力，使得自动化可以从“流程脚本”升级为“事件驱动”：

• 触发条件（交易异常、登录异常、余额突变、收款方变更）
• 自动决策（模型评分+规则阈值）
• 自动动作（限额、冻结、补充材料、工单分派）
• 自动回写（结果反馈到模型与客户画像）

这类能力在年底旺季（双旦促销、跨境消费高峰）尤其重要：交易量上来时，人工风控很容易被压垮，而自动化是“线性成本”变“规模收益”的分水岭。

银行落地“AI就绪核心现代化”的5步路线图

如果你是银行数字化负责人、金融科技负责人或风控负责人，最该关心的是：怎么把“合作新闻”变成“可交付项目”。我建议用下面 5 步来设计路线图。

第1步：先选一个能赢的业务切片

不要一上来就改全行核心。选择标准很清晰：

• 客群明确、渠道集中（比如纯线上新客）
• 风险边界可控（额度小、期限短、可快速止损）
• 数据闭环完整（能拿到交易、行为、身份、设备）
• 价值可量化（转化率、欺诈率、审批时长、运营成本）

第2步：把“数据与事件”当成产品来做

AI 项目失败常见原因是数据治理拖后腿。现代化时应同步建立：

• 统一客户主数据与账户主数据
• 实时事件流（交易、登录、设备、KYC、风控动作）
• 特征仓与标签体系（用于信用评估与反欺诈）
• 全链路审计与版本管理

第3步：建立“规则+模型+人工”的分层风控

很多团队迷信纯模型，结果遇到新型欺诈或监管审计就翻车。更稳的结构是：

• 规则层：合规底线、黑白名单、硬阈值
• 模型层：评分与排序、动态阈值
• 人工层：处理灰区与高价值案件

这样既能快速上线，也能持续迭代。

第4步：用指标把现代化变成经营语言

给董事会或管理层汇报，不要只讲“上了新平台”。要讲经营指标：

• 新产品上线周期：从 12-18 个月压到 6 个月
• 欺诈损失率：按渠道/客群拆分的月度趋势
• 授信通过率与坏账率：同口径对比
• 审批时长：从小时级到分钟级
• 单笔运营成本：工单量、人工复核占比、自动化处理率

第5步：提前设计合规与韧性，别等出事再补

面向亚洲、中东、欧洲等地区业务时，合规差异更大。现代化项目要在架构层就考虑：

• 数据驻留与跨境合规策略
• 模型可解释性与审计留痕
• 灾备与高可用（RTO/RPO 目标）
• 第三方与供应链风险管理

这不是“拖慢上线”，而是避免上线后被迫停摆。

常见追问：BaaS与超级App为什么离不开现代核心？

BaaS（Banking-as-a-Service）和超级 App 的共同点，是高频场景 + 多方生态 + 快速迭代。这对核心系统提出三个硬要求：

1. API 优先：合作方接入、产品配置、计费计息、风控策略都要 API 化。
2. 实时处理：余额、额度、风控决策必须实时，否则体验和风险都扛不住。
3. 多租户与隔离：不同合作方、不同产品线要隔离数据与权限，避免“一个出事全行遭殃”。

10x×audax 的组合之所以被市场关注，本质上是它符合这些硬要求，并且用“渐进式替换”降低了银行进入新模式的门槛。

一句好记的话：没有现代核心，BaaS 只是接口转发；没有实时数据，AI 风控只是事后分析。

该怎么开始：把合作模式变成你的落地计划

如果你的机构正在评估核心现代化，不妨先做一件小事：用 2 周时间画出你们“从交易到风险处置”的端到端链路——数据从哪来、经过哪些系统、多久到风控、风控怎么触发动作、动作怎么回写。你会很快看到瓶颈在哪里：是事件不实时？是数据不一致？还是动作无法执行？

接下来，用“一个业务切片 + 一套实时事件流 + 一套可审计的决策引擎”先跑起来。跑通了，再扩。

我们这个「人工智能在金融服务与金融科技」系列一直强调一件事：**AI 能力不是买来的，是在架构、数据与流程里长出来的。**10x Banking 与 audax 的合作给了行业一个可参考的路径——快，但不冒进；能扩张，也能控风险。

你所在的银行或金融科技团队，最想先用 AI 改造哪一个环节：反欺诈拦截、授信审批，还是运营自动化？选择不同，现代化的切入点也会完全不同。