金融机构科技信息部门的年度预算管理模式呈现出多元化特征，根据机构类型、发展阶段和战略目标的不同，形成了各具特色的预算管理框架。当前主流模式已从传统的"经验驱动型"向"数据智能驱动型"转变，通过引入功能点估算、业财协同、自动化工具和智能预测模型等方法，显著提升了预算管理的科学性和精准度。本文基于最新实践案例和行业标准，系统梳理了金融机构科技预算管理的现状、挑战和创新路径，并总结了不同机构类型的预算管理模式差异。
一、金融机构科技预算管理的现状与挑战
金融机构科技预算管理主要涵盖软件研发、系统建设、运维服务三大领域，各领域面临不同的管理挑战。软件研发类项目成本估算长期存在科学性不足的问题，尽管2013年工信部发布《软件研发成本度量规范》(2018年升级为国标)，但仍有众多金融机构采用经验法进行成本估算。例如，某商业银行在2025年信息科技投入43.2亿元，占固定资产投资的81.9%，但缺乏科学的成本度量方法导致预算执行偏差率较高。
系统建设类项目的费用评估面临历史成交价时效性不足、规格配置难以量化拆分等挑战。根据2024-2025年银行业科技投入数据，国有六大行累计投入已达5142.26亿元，其中系统建设占较大比重，但预算编制仍多依赖专家评估和历史数据，难以适应市场快速变化。中小银行尤为明显，如齐商银行在2025年以680万元预算开展数字化转型与IT战略规划项目，主要依赖外部咨询公司(如安永)制定预算策略。
运维服务类费用测算则面临标准化程度低、量化参数不足等问题。《保险业信息化绩效评价指标体系规范》(JR/T 0305-2025)虽明确了运维需关注系统可用性、客户满意度等指标，但实际执行中仍存在数据质量差、人才能力不足等障碍。保险公司运维预算管理尤为滞后，2025年数据显示，保险业IT运维预算占整体科技投入的比重仍低于银行业，且效率提升空间较大。
随着数字化转型加速，金融机构科技预算管理正面临新的挑战。2025年银行业科技投入增速普遍放缓至5%左右，从"冲刺"阶段进入"长跑"阶段。同时，算力资源不足(如GPU利用率低、成本高)已成为新挑战，交通银行2025年数据中心建设投入达18.16亿元，占其科技投入的42%，反映出算力基础设施成为科技预算的核心支出。
二、不同类型金融机构的预算管理模式差异
央行、商业银行、保险公司和证券公司等不同类型的金融机构，其科技预算管理模式存在显著差异。央行以非盈利性、监管导向为主，采用"业财协同矩阵式管理"，通过财务管理系统实现全流程信息化 。2025年央行《金融科技发展规划》要求强化数据能力、绿色数据中心建设及监管科技应用，这些方向直接影响科技预算的分配优先级 。央行预算编制采用"基数法+因素法"，执行中通过实时监控和动态调整确保预算目标实现 。
商业银行则以盈利为目标，预算管理模式更为灵活。根据规模和战略阶段不同，可分为三类模式：第一梯队(如工商银行、建设银行)科技投入金额最高，增速相对平稳，注重核心系统升级和客户体验优化；第二梯队(如农业银行、中国银行)科技投入持续增长，与建设银行差距逐步缩小；第三梯队(如邮储银行、交通银行)科技投入增速较快，但基数较低。2025年数据显示，交通银行科技投入120.27亿元，占营业收入比重约3.8%，同比增长3.4%，增速低于第一梯队。
保险公司科技预算管理模式呈现明显的梯队分化。头部保险公司(如人保财险)采用价值驱动预算，将AI投入与理赔效率挂钩；中尾部保险公司则以基础IT建设为主，依赖外部技术合作(如"粤农保"平台) 。2025年保险业科技投入预计达955亿元 ，但头部企业与中小企业的投入差距显著。IFRS17等新会计准则对保险公司数据治理提出更高要求，推动其科技预算向数据整合和系统优化倾斜 。
证券公司科技预算管理则表现出对合规的高度重视。头部券商(如华泰、中信建投)维持高IT投入，但增速放缓；中尾部券商依赖外部采购，基础设施投资占比约70% 。2025年证券业IT投入数据显示，国联证券信息技术投入28,629.63万元，占上一年度营业收入的比重9.69%；广发证券信息技术投入为13.77亿元，同比增长3.61%。证券业采用COBIT框架协调业务与技术需求，预算需符合监管要求(如反洗钱系统) 。
| 机构类型 | 预算编制方法 | 资源分配特点 | 绩效监控重点 |
|---|---|---|---|
| 央行 | 基数法+因素法，与四年战略规划衔接 | 以基础设施建设为主，强调监管科技和数据安全 | 实时监控预算偏差，动态调整执行策略 |
| 商业银行 | 战略-战术-操作三层体系，与业务战略对齐 2 | 头部银行资本支出占比高，中小银行依赖外部咨询 9 | 成本控制与业务价值挂钩，关注投入产出比 36 |
| 保险公司 | 价值驱动型，与业务指标挂钩 21 | 头部企业聚焦AI运维工具，中尾部企业重视基础IT建设 | 系统可用性、客户满意度等KPI监控 21 |
| 证券公司 | COBIT框架协调业务与技术需求 | 头部券商维持高IT投入，中尾部依赖外部采购 | 合规科技为刚性支出，关注监管报送系统 16 |
三、科技预算管理的关键要素与业财协同机制
科技预算管理的核心要素包括需求评估、资源分配和绩效监控三个环节，通过业财协同可显著提升预算效率。在需求评估环节，泉州银行通过"科技-业务"双轮驱动虚拟组织，构建需求价值评估模型和优先级算法，实现资源向高价值需求倾斜。该模式将业务需求价值导向从监管政策、组织战略方向、客户体验、投入产出等特征数据进行分析，动态评估需求建设必要性。
资源分配环节则注重动态调整与优化配置。中信建投证券采用湖仓一体架构，通过多维盈利分析模型支持按业务需求动态分配资源。该架构整合了320+个系统，日推送数据量4+TB，实现了资源的弹性伸缩和高效利用。保险公司(如新华保险)利用云平台实现算力资源弹性调度，应对保单核保、理赔等突发需求。其"新华云"三层架构五大工作平台，通过智能调度算法可根据保险业务的实时需求动态分配算力资源。
绩效监控环节强调闭环管理与实时反馈。好业财项目管理软件提供实时看板、成本核算自动化及异常预警功能，帮助银行和保险业实现预算执行偏差的快速识别与改进。偶数湖仓一体平台支持秒级实时分析，帮助保险公司监控系统可用性、客户满意度等KPI，并实现数据穿透至业务明细 。该平台通过WASP工具同时满足批量和实时数据同步，实现批流一体，支持处理实时变化数据，让数据平台接入更多源异构数据 。
业财协同机制在不同机构中呈现差异化特征。银行业通过建立"战略-战术-操作"三层预算体系，实现业财深度融合。泉州银行的创新实践表明，通过组建"科技-业务"双轮驱动的虚拟协同组织，有效串联起技术与业务协作，促进"IT业务化、业务IT化"双向渗透，构建起科技业务跨部门联动协同的闭环架构。
保险业则通过绩效评价规范运维KPI，推动业财协同。《保险业信息化绩效评价指标体系规范》(JR/T 0305-2025)将信息化价值和信息化能力作为两大维度，分"支持→促进→引领"业务发展的递进逻辑设计评价体系。该标准不仅提供指标，更明确"如何用指标"，核心包括单项比较分析和综合评价比较两种模式。
证券业则通过数字化能力成熟度评估实现业财协同。中证协发布的《证券公司数字化能力成熟度指引》团体标准，建立了以数字化治理、数据管理、数字化技术应用等9个方面为核心、从低到高5级成熟度要求的券商数字化能力成熟度模型。该模型要求券商在需求评估中纳入成本分摊规则和盈利模型，但缺乏财务部门参与的协同机制细节。
四、数字化转型背景下的科技预算管理创新路径
数字化转型为金融机构科技预算管理提供了新的创新路径，主要包括自动化系统、智能预测模型和区块链技术应用。RPA技术在预算管理中的应用已初见成效，工行RPA技术已用于对公结算账户报备、国库退税审核等场景，但尚未直接应用于科技预算编制 。RPA具有量级大、重复性、可定规则、跨系统等特征，能够有效提升业务流程的自动化水平，降低运营成本 。例如，中原银行通过RPA实现结算账户监管报送自动化，将单笔业务处理时间从30分钟缩短至5分钟 。
AI预测模型在预算管理中的应用潜力巨大。中国平安已构建67个自研垂域大模型，2025年上半年调用次数达8.18亿次，覆盖650多个场景。这些模型可结合历史数据与外部变量(如利率、监管政策)预测系统建设成本或运维费用波动 。例如，平安产险反欺诈智能化理赔拦截减损64.4亿元，AI智能体辅助销售661.57亿元，充分体现了AI在金融保险领域的巨大潜力。
区块链技术为预算管理透明度和多方协作提供了新思路。学术界提出的五层预算管理系统架构(基础数据层、智能合约层、基础服务层、外部接口层及管理运用层)支持预算全流程透明化与自动执行 。区块链的序时分布式记录和物联网及智能生产、数字化管理的结合，可以提高预算制定的准确性，以及对预算执行过程的实时考核分析 。同时，区块链技术允许嵌入智能合约，根据预定产品/作业及其成本费用发生特征设计基于因果关系的自动识别和分配的数字化交易机制，符合既定合约条件即自动执行资金付款行为 。
金融机构在预算管理创新中呈现出不同的技术路线。银行类机构多采用湖仓一体架构和RPA技术，如中信建投证券的湖仓一体数智管会平台，整合了320+个系统，日推送数据量4+TB，实现了资源的弹性伸缩和高效利用。保险类机构则更注重AI技术与业务场景的结合，如新华保险的"新华云"三层架构五大工作平台，通过智能调度算法可根据保险业务的实时需求动态分配算力资源。
五、构建"战略-战术-操作"三层科技预算体系
基于对金融机构科技预算管理模式的研究，建议构建"战略-战术-操作"三层科技预算体系，以提升预算管理的科学性和精准度。战略层关注三年科技投入规划和重大专项预算，与公司战略对齐，由董事会审批。例如，央行会计综合业务系统(AIIS)适应性升级阶段，通过人工智能技术应用实现预算执行中标准流程自动化，提高核算效率和准确率 。在日常数据报送中，基于大数据技术实现指标快速生成、收集和展示，提高报送效率 。
战术层负责年度科技预算(CAPEX+OPEX)制定，强调业技协同、资源平衡和风险覆盖。商业银行普遍加大对信息技术的投入，通过引入先进的管理信息系统，提高了预算管理的数据采集、分析和监控能力，使预算管理更加精细化和实时化。例如，某上市银行利用EVA模型和全面预算管理系统，实现多维度资源分解与弹性控制，预算执行偏差率下降60%。
操作层侧重月度/季度滚动执行与调整，注重动态监控、弹性调配和绩效反馈。泉州银行通过构建需求版本火车机制，破解多系统协同难题，以计划驱动需求建设快速迭代上线，提前制定需求完整计划及投产窗口，并实时跟踪监测，确保需求的顺利交付。该银行还构建了资源热力图，实时动态展示全行科技资源的分布情况与负载状态，为科技管理决策提供直观、高效的数据支撑。
三层预算体系的核心价值在于实现预算管理的精细化和动态化。战略层确保长期方向正确，战术层保证年度资源合理分配，操作层实现执行过程的实时监控和调整。例如，工商银行通过ECOS工程打造的"大数据服务云平台"，具有集群规模最大、供给能力最强、租户范围最广、技术生态最全等行业领先优势，依托该平台进行财会领域的科技创新，既丰富了管理手段，又提升了管理效率 。
六、未来金融机构科技预算管理的发展趋势
展望未来，金融机构科技预算管理将呈现四大发展趋势。首先，预算管理将更加注重数据驱动和智能预测。随着AI技术的普及，金融机构将不再仅关注"花多少钱"，更能通过智能模型建议"如何花钱创造最大价值"。中国平安的AI战略已从"辅助销售"向"智能化经营"转变，通过AI智能体赋能需求分析、个性化推荐、话术支持等，2025年上半年，辅助销售661.57亿元，AI坐席服务量约8.82亿次，覆盖80%的客服总量。
其次，预算执行将实现全流程自动化监控。区块链技术将在预算管理透明度和多方协作中发挥更大作用。通过构建联盟链预算管理系统，实现预算数据的实时共享和不可篡改，提高预算执行的透明度和准确性 。例如，工商银行在跨境贸易一单制结算产品"中欧e单通"中应用区块链技术，助力"一带一路"贸易结算便利化，该模式可借鉴至预算管理领域 。
第三，预算资源配置将更加灵活和高效。云计算和容器化技术将推动IT资源的弹性伸缩和高效利用。保险公司(如新华保险)通过"新华云"为基座，搭建自有智能算力平台，实现传统人工智能技术和大模型统一纳管，统一提供AI服务，AI中台分为IaaS层(AI基础底座)、PaaS层(技术组件)、AIaaS层(平台能力层)三层架构，有效支持公司的智能化转型需求。
第四，预算管理将更加注重价值创造和业务赋能。金融机构科技部门将从"成本中心"转变为"价值共创单元"，预算编制需业务部门联合参与，采用矩阵式责任机制。《保险业信息化绩效评价指标体系规范》(JR/T 0305-2025)将信息化价值和信息化能力作为两大维度，分"支持→促进→引领"业务发展的递进逻辑设计评价体系，为保险机构提供"从指标到应用"的全流程工具，帮助机构精准定位信息化短板。
七、结论与建议
金融机构科技信息部门年度预算管理模式正经历深刻变革，从传统的"后台支持型"转向"前台驱动型"。最优模式并非单一选择，而应根据机构发展阶段、业务重心与监管环境，动态组合多种预算逻辑。未来，随着生成式AI、实时数据湖等技术普及，"智能预算"将成为科技财务管理的新范式。
针对不同类型的金融机构，提出以下建议：央行应继续深化会计综合业务系统(AIIS)建设，强化数据治理和智能决策支持，提高预算执行的透明度和准确性 ；商业银行应构建"战略-战术-操作"三层预算体系，加强业财协同和动态监控，提升预算执行效率；保险公司应平衡合规与创新，头部企业可采用价值驱动预算，中小险企需控制成本，优先保障基础系统稳定性 ；证券公司应完善数字化能力成熟度评估体系，加强合规科技投入，提升技术自主可控能力。
金融机构科技预算管理的创新路径主要包括自动化系统、智能预测模型和区块链技术应用。RPA技术可替代重复性工作，缩短预算周期；AI预测模型可整合历史数据与外部变量，提高预算预测准确性；区块链技术可提高预算数据的透明度和不可篡改性，增强多方协作。例如，工行RPA技术已用于对公结算账户报备、国库退税审核等场景，可进一步扩展至预算编制的自动化需求收集与报表生成环节 。
金融机构科技预算管理的未来将更加注重数据驱动、智能预测和价值创造。通过构建科学、精准、高效的预算管理体系，金融机构可以更好地支持数字化转型和业务创新，提升核心竞争力和市场价值。