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售后服务上门服务电话，智能分配单据：中国科研团队首次构建“活化石”七鳃鳗全脑3D图谱

　　昆明6月19日电 (记者 韩帅南)近日，中国科学院昆明动物研究所宿兵团队联合华大生命科学研究院和辽宁师范大学研究团队，首次构建七鳃鳗全脑三维空间单细胞图谱，相当于绘制了一张详细的空间“地图”。借助这张“地图”，研究人员得以重建脊椎动物脑的部分祖先特征，并揭示神经元和脑结构在5亿年演化过程中的重要创新。

　　复杂的大脑，是脊椎动物区别于无脊椎动物的关键标志，也是各种行为和认知能力的基础。为研究脊椎动物最早的脑，科学家把目光投向了一种古老的脊椎动物——七鳃鳗(lamprey)。它是现存少数几类没有上下颌的脊椎动物代表，大约在4.5亿年前与包括人类在内的有颌类脊椎动物的祖先分道扬镳。更难得的是，它的核心形态特征在化石记录中保持约3.6亿年几乎不变，堪称“活化石”物种，因此也被认为是重建脊椎动物脑祖先状态的关键类群。

雷氏七鳃鳗实拍图。中国科学院昆明动物所 供图

　　研究人员把七鳃鳗与小鼠的脑图谱一起比较，发现即使相隔数亿年的两种动物，多个脑区的功能、基因表达都高度相似：在嗅球神经发生轨迹、延脑分节区域以及不同脑区核心细胞类型等方面也具有显著保守性。

　　这说明，早在脊椎动物共同祖先身上，大脑可能已具备分区明确、分子表达谱复杂的脑结构。与此同时，研究还发现七鳃鳗在端脑、中脑和延脑等区域存在明显的谱系特异细胞类型及空间分布模式。例如，七鳃鳗特有的中脑神经元(MidNeuron)和延脑中体积巨大的穆勒细胞(Müller　cell)，以及在哺乳动物中出现的大脑皮层精细的分层结构，均反映出脊椎动物不同演化谱系独特的脑分化轨迹。

　　为更进一步研究神经元是如何在不同脊椎动物中演化的，研究汇集了斑马鱼、龟、蜥蜴、斑马雀、鸽子、小鼠和猕猴等代表性脊椎动物的组学数据，通过系统的跨物种比较分析，揭示了脊椎动物神经元演化中具有“兼职”与“专职”两种不同的演化模式。大脑里的神经元大致分为两类：让信号“加速”的兴奋性神经元，和给信号“踩刹车”的抑制性神经元，通常一类细胞只做一件事。

　　此外，针对长期存在争议的脊椎动物小脑起源问题，研究人员在七鳃鳗“小脑样区域”中鉴定出一类与斑马鱼小脑中间神经元分子特征高度相似的细胞。这一发现表明，七鳃鳗脑中可能已经存在一个雏形小脑：没有分层且弥散分布、以类小脑中间神经元为主。这一小脑雏形，可能为后续有颌类层状精细化小脑结构的演化奠定了基础。这一发现也为长期存在争议的小脑起源问题提供了新分子证据。

　　该研究重建了脊椎动物脑演化的重要祖先特征，为理解复杂脑结构如何产生和演化提供了新的视角，随着空间组学技术的发展，有望成为未来研究脑演化的重要参考资源。

　　该研究成果以封面论文的形式发表在Science上。中国科学院昆明动物研究所博士研究生吴海旭、杭州华大生命科学研究院副院长陈铎元、辽宁师范大学副教授李军、华大生命科学研究院博士研究生周涛和副研究员庄镇堃为共同第一作者；中国科学院昆明动物研究所研究员宿兵、华大生命科学研究院研究员刘石平、辽宁师范大学教授逄越为共同通讯作者。(完)

本月行业报告传递政策新进展中国科研团队首次构建“活化石”七鳃鳗全脑3D图谱

　　昆明6月19日电 (记者 韩帅南)近日，中国科学院昆明动物研究所宿兵团队联合华大生命科学研究院和辽宁师范大学研究团队，首次构建七鳃鳗全脑三维空间单细胞图谱，相当于绘制了一张详细的空间“地图”。借助这张“地图”，研究人员得以重建脊椎动物脑的部分祖先特征，并揭示神经元和脑结构在5亿年演化过程中的重要创新。

　　复杂的大脑，是脊椎动物区别于无脊椎动物的关键标志，也是各种行为和认知能力的基础。为研究脊椎动物最早的脑，科学家把目光投向了一种古老的脊椎动物——七鳃鳗(lamprey)。它是现存少数几类没有上下颌的脊椎动物代表，大约在4.5亿年前与包括人类在内的有颌类脊椎动物的祖先分道扬镳。更难得的是，它的核心形态特征在化石记录中保持约3.6亿年几乎不变，堪称“活化石”物种，因此也被认为是重建脊椎动物脑祖先状态的关键类群。

雷氏七鳃鳗实拍图。中国科学院昆明动物所 供图

　　研究人员把七鳃鳗与小鼠的脑图谱一起比较，发现即使相隔数亿年的两种动物，多个脑区的功能、基因表达都高度相似：在嗅球神经发生轨迹、延脑分节区域以及不同脑区核心细胞类型等方面也具有显著保守性。

　　这说明，早在脊椎动物共同祖先身上，大脑可能已具备分区明确、分子表达谱复杂的脑结构。与此同时，研究还发现七鳃鳗在端脑、中脑和延脑等区域存在明显的谱系特异细胞类型及空间分布模式。例如，七鳃鳗特有的中脑神经元(MidNeuron)和延脑中体积巨大的穆勒细胞(Müller　cell)，以及在哺乳动物中出现的大脑皮层精细的分层结构，均反映出脊椎动物不同演化谱系独特的脑分化轨迹。

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　　此外，针对长期存在争议的脊椎动物小脑起源问题，研究人员在七鳃鳗“小脑样区域”中鉴定出一类与斑马鱼小脑中间神经元分子特征高度相似的细胞。这一发现表明，七鳃鳗脑中可能已经存在一个雏形小脑：没有分层且弥散分布、以类小脑中间神经元为主。这一小脑雏形，可能为后续有颌类层状精细化小脑结构的演化奠定了基础。这一发现也为长期存在争议的小脑起源问题提供了新分子证据。

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　　该研究成果以封面论文的形式发表在Science上。中国科学院昆明动物研究所博士研究生吴海旭、杭州华大生命科学研究院副院长陈铎元、辽宁师范大学副教授李军、华大生命科学研究院博士研究生周涛和副研究员庄镇堃为共同第一作者；中国科学院昆明动物研究所研究员宿兵、华大生命科学研究院研究员刘石平、辽宁师范大学教授逄越为共同通讯作者。(完)

太晓红

摘要：金融科技的崛起对传统商业银行的经营影响极为深远，通过重塑其成本结构、拓展收入边界、优化资产质量，显著提升了传统商业银行的盈利能力，更在一定程度上推动传统商业银行的经营模式向数字化、平台化、生态化与智能化深度转型。基于此，本文简要分析了金融科技对传统商业银行盈利能力的积极影响，并阐述了金融科技对传统商业银行经营模式的深刻重塑路径。

关键词：金融科技商业银行盈利能力经营模式数字化转型

随着大数据、人工智能、云计算、区块链等前沿技术的深度融合与广泛应用，金融科技以前所未有的力量席卷全球金融业。这一浪潮并非简单的技术叠加，而是一场深刻的范式革命，正从根本上重塑金融服务的形态、效率与边界。传统商业银行作为金融体系的基石，其发展路径与未来格局在这场变革中备受关注。凭借深厚的客户基础、雄厚的资本实力、完善的风险管理体系和卓越的品牌信誉，传统商业银行正积极拥抱金融科技，将其内化为驱动自身高质量发展的核心引擎。

一、金融科技对传统商业银行盈利能力的积极影响

（一）优化成本结构，实现降本增效

传统商业银行的运营成本中，人力成本和物理网点成本占据重要比重，不少传统商业银行难以有效控制这两部分成本，这也是多数传统商业银行实际盈利始终偏低的主要原因。金融科技的应用，正系统性地重构银行的成本结构，实现显著的降本增效。

首先，在降低人力成本方面，以人工智能和机器人流程自动化为代表的智能技术，正大规模替代银行后台中标准化、重复性的操作岗位，如数据录入、账务核对、客户信息更新等。这不仅大幅降低了操作失误率，更有利于员工摆脱繁琐的事务，专注于更具创造性和价值性的工作，如复杂产品咨询、客户关系维护和风险管理等。在前台，智能客服、虚拟营业员等每日24小时在线服务，有效分流海量标准化咨询需求，降低了人工客服压力与人力投入成本。

其次，在物理网点成本方面，移动银行、网上银行等数字化渠道的成熟与普及，使得客户绝大多数交易和查询需求得以在线上高效完成，直接降低银行对物理网点的依赖度。当线下物理网点数量骤减，银行得以优化网点布局，将资源从高成本的实体网点运营，转向更具成本效益的线上渠道建设与维护。部分传统商业银行还将存量网点改造为轻量化、智能化的“体验中心”或“财富管理中心”，推动网点功能从交易处理转向客户体验与深度服务，显著提升其单位面积的产出效益。

第三，在IT基础设施运行成本方面，传统银行自建和维护庞大的数据中心，需要投入巨额的硬件采购、能源消耗和专业运维人力成本。但在金融科技的支撑下，尤其是云计算的引入，让银行能够按需获取弹性的计算、存储和网络资源，将沉重的固定资产投入转变为灵活的运营支出。这不仅大幅降低了IT总拥有成本，还提升了系统的敏捷性和可扩展性，使其能够快速响应市场变化和新业务上线需求[1]。

（二）拓宽收入来源，开辟增长渠道

在传统息差收窄的背景下，金融科技为银行开辟了多元化的非利息收入增长点，助力银行优化收入结构，增强盈利的稳定性和可持续性。凭借大数据技术的强大数据分析功能，传统商业银行可根据实际业务需求构建360度客户画像，精准洞察客户的消费习惯、投资偏好和潜在需求。在此基础上，传统商业银行能开展精准营销，为客户推荐高度匹配的理财产品、保险产品、基金产品或信贷服务。这种以客户为中心的个性化服务模式，能大幅提升交叉销售的成功率，有效带动手续费及佣金收入的增长。

金融科技的核心优势之一在于“场景化”，这让传统商业银行不再局限于自身的金融App，而是将金融服务无缝嵌入电商、出行、医疗、教育等各类高频生活场景中。通过将金融能力以“即插即用”的方式融入场景，传统商业银行能触达更广泛的客群，在切实为实体经济提供大量优质金融服务的同时，获取持续稳定的交易流水和服务费收入[2]。

银行在长期经营中积累了海量的金融交易数据，这对传统商业银行的运营与发展来说，是极为重要的数据资产。在严格保障客户隐私和数据安全的前提下，传统商业银行通过对脱敏数据的深度挖掘与分析，可开发出新的数据产品和服务。例如，为合作企业提供行业趋势分析报告、消费者信用评估服务等，将数据本身转化为一种可产生收益的新型资产。

（三）提升资产质量，增强风险抵御能力

以大数据、云计算以及人工智能等为主的金融科技，正推动传统商业银行风险管理范式革新，促使其风险管控从“事后补救”转向“事前预警”和“事中干预”，进而有效提升传统商业银行的资产质量。简单来说，传统商业银行的信贷审批高度依赖人工审核和抵押物，不仅效率偏低，覆盖面还较窄。而基于大数据的智能风控模型，可整合客户的征信记录、交易流水、社交行为、消费偏好等多维度信息，构建更为全面和动态的信用评估体系。这一体系能够帮助银行更精准地识别和量化风险，实现对小微企业和个人客户的快速、自动化审批，在扩大信贷覆盖面的同时有效控制不良贷款率。

在实时监控与预警降低违约风险方面，金融科技发展所带来的影响也极为显著。传统商业银行通过建立风险预警模型，持续监控贷款客户账户资金流、经营状况等数据，一旦发现异常交易、资金链紧张等潜在风险信号，系统立即向风控人员发出预警，使银行能够及时采取措施，如调整授信额度、加强贷后管理等，最大限度降低贷款违约概率。此外，机器学习算法、区块链等技术，能够实时分析海量交易数据，精准识别盗刷、洗钱、网络钓鱼等欺诈行为，助力银行提升反欺诈能力，保障金融资产安全。

二、金融科技对传统商业银行经营模式的深刻重塑

（一）客户服务模式的数字化转型

金融科技的蓬勃发展，为传统商业银行的数字化转型注入了强劲动力，推动传统商业银行的服务触达、交互方式与运营流程全面实现线上化、智能化升级。金融科技打破了银行各服务渠道间的壁垒，实现手机银行、网上银行、微信银行、智能网点等渠道的深度融合。客户可在任意时间、任意地点，通过任一渠道发起业务申请，并无缝切换至其他渠道继续办理，享受一致、流畅的服务体验。例如，客户在手机银行提交贷款申请后，可随时前往线下网点完成面签，所有业务信息实时同步，无需重复提交材料。

在人工智能等技术的支撑下，传统商业银行的服务实现智能化升级，推动其服务模式从“人找服务”向“服务找人”转变。智能投顾可根据客户风险偏好与财务目标，自动构建并动态调整投资组合；个性化推荐引擎能在客户打开App的瞬间精准推送其潜在感兴趣的产品与资讯。这种高度智能化的服务模式，极大提升了客户满意度和黏性。

（二）业务架构模式的平台化转型

在传统商业银行经营模式的变革过程中，平台化转型是传统商业银行扩大连接、构建网络效应的关键。在此过程中，传统商业银行不再只是金融产品的提供者，更构建了一个连接多方主体、共同创造价值的平台。银行将自身的核心金融能力，如支付、账户、信贷、理财等，利用金融科技手段封装成标准化的“金融组件”，如API，这些组件可以被内部不同业务线快速调用和组合，实现了金融产品的组合化、模块化创新发展，极大地缩短了产品研发周期，提升其市场响应速度。传统商业银行还可以将自身的业务架构与外部的商业伙伴、科技公司、生活服务提供商业务平台进行关联。通过构建“开放银行”生态，传统商业银行将金融服务嵌入合作伙伴的应用场景，形成一个互利共生的价值网络。

（三）价值创造模式的生态化协同

在传统商业银行经营模式变革的生态化战略下，传统商业银行积极与不同行业的领先者合作，将金融服务与客户的非金融需求紧密结合，构建“金融+非金融”完整的服务闭环。例如，与汽车厂商合作，提供“看车-试驾-贷款-保险-加油-停车”的全生命周期汽车金融服务。这种跨界融合模式，让银行成为客户生活中不可或缺的“综合服务管家”，推动客户关系从交易型向伙伴型升级。在生态化协同的经营模式下，传统商业银行可在合法合规的前提下与各方进行更为全面的数据共享。银行可通过分析生态伙伴提供的非金融数据，更精准地为客户画像，提供更贴心的服务；同时，银行能为生态伙伴提供金融解决方案，帮助其提升经营效率。

（四）内部运营模式的智能化升级

在传统商业银行的市场营销、信贷审批、资产负债管理等领域，AI模型、区块链等金融科技能够处理和分析远超人脑能力的复杂数据，为管理层的决策提供科学、量化的依据。例如，通过预测模型，银行可以更准确地预测未来的资金流动，优化资产负债结构，实现净息差收益最大化。此外，为适应快速迭代的数字化时代，不少传统商业银行正在推动组织架构向“敏捷化”转型。通过组建跨职能的“部落”和“小队”，打破部门壁垒，以项目制的方式快速推进产品创新和客户需求响应，为银行内部注入创新活力[3]。

三、结语

金融科技的发展对传统商业银行而言，是一场深刻的、全方位的赋能革命。随着技术的持续迭代演进，传统商业银行将在客户洞察、风险定价、产品创新和运营管理等方面实现跨越式发展。为此，传统商业银行需主动顺应时代发展趋势，持续加大金融科技投入力度，强化自身在成本控制、产品创新、服务升级、风险防控等方面的科技应用能力，深耕对大数据、云计算、区块链等金融科技的开发与应用，进一步推动经营模式的创新性变革，切实提升市场核心竞争力。

参考文献：

[1]马楚楚.金融科技推动下传统商业银行盈利模式研究[J].中小企业管理与科技,2025,(13):187-189+193.

[2]谢治春,赵兴庐,刘云燕.传统商业银行数字化转型下的组织适应性问题与组织创新[J].当代经济管理,2022,44(12):81-88.

[3]张佳琳.打破传统思维商业银行拥抱科技金融新浪潮[N].中国证券报,2024-11-26(A03).

作者简介：

太晓红，对外经济贸易大学保险学院金融学专业，研究方向：金融学。

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