在當今數字化浪潮洶涌澎湃的時代，金融業正經歷著前所未有的深刻變革。人工智能作為引領這一變革的核心力量，已經成為推動金融業高質量發展的關鍵引擎。特別是大模型DeepSeek的崛起，正以前所未有的速度重構金融科技的技術生態與行業格局，為金融業帶來了前所未有的機遇與挑戰。

6月11日由華師大長三角金融科技研究院學術指導，廣東省粵港澳合作促進會金融專業委員會聯合《金融創新》雜志社、特曼財經主辦，微模式、觀遠數據、博睿數據、玄武云·即信協辦，合合信息參展的AI大模型助力數字金融行業領袖閉門會在上海盛大召開。

▲廣東省粵港澳合作促進會金融專業委員會秘書長 余少悅主持

特曼財經創始人兼首席執行官劉淑婭開幕致辭。當前，我們正站在一個技術重塑行業的臨界點。人工智能，尤其是以大模型DeepSeek為代表的顛覆性技術，已從概念驗證快速邁向規模化落地。金融業作為數據密集、規則清晰的領域，天然成為AI技術應用的“黃金場景”——從智能投研、風險定價到客戶服務、合規風控，大模型正在重新定義金融服務的效率與邊界。但機遇與挑戰始終并存。面對大模型帶來的技術復雜性、數據安全要求、業務適配性等問題，單打獨斗已非上策。今天這場閉門會的意義，正是為了搭建一個“產學研用”深度對話的平臺：第一，共享實踐真知；第二，碰撞前沿思想；第三，共建合作生態。唯有技術方懂行業、行業方懂技術，才能讓AI真正成為金融高質量發展的“引擎”。因為每一次交流，都可能催生一個創新方案；每一次合作，或將成為行業變革的起點。讓我們以開放的心態擁抱技術，以務實的精神推動落地，共同書寫數字金融的新篇章！

▲特曼財經創始人兼首席執行官劉淑婭

華師大長三角金融科技研究院副院長張俊發表致辭。當前全球金融業正在經歷一場由數字化驅動的深刻變革，人工智能技術的突破，尤其是以Deepseek為代表的大模型崛起，正在重構金融科技的技術生態與行業格局。然而，技術的飛躍也伴隨著一系列挑戰——如何平衡創新與合規？如何確保算法的透明性與可解釋性？如何在數據驅動的時代守護我們的金融安全？這些命題需要我們以學術的智慧與行業實踐共同來破解。在AI大模型重塑金融業的今天，我們既要保持對技術前沿的敏銳洞察，更要堅守金融服務的本質，期待本次閉門會議成為一次思想的盛宴、合作的起點。

▲華師大長三角金融科技研究院副院長張俊

國金證券人工智能實驗室負責人李雙宏博士作“透視大模型在券商落地場景，系統論與AI友好理念”主旨演講，基于近三年對大模型的研究與實踐，李雙宏博士表示證券行業在探索大模型應用時，需要建立明確的場景幻覺容忍度分級標準與容錯控制機制，從而科學地識別和管理大模型的能力邊界。這意味著企業應在具體場景中綜合評估大模型的風險承受能力與業務價值，以適度的容錯機制保障業務安全與穩定。

從系統論的視角來看，證券公司開展大模型建設不應單純追求單項技術的領先優勢，而是應強調整體架構的合理性與系統協同性。企業應充分利用現有技術條件，以整體規劃指導各子系統的技術升級，逐步提升和改造技術短板。同時，借助冗余設計與工程控制技術，進一步提高整體系統的穩定性與可靠性。企業不應簡單地用新技術替換原有系統，而要采用融合與漸進升級的方式，實現先進技術與現有架構的深度融合。

此外，數據治理與管理流程的優化同樣至關重要，通過提高數據質量和流動效率，可以讓AI技術更加順暢地落地于現有業務場景。同時，應注重企業內部的部門協作，打破內部信息壁壘，加強跨部門溝通與協同，讓AI技術更自然地融入公司整體運營體系，實現AI的業務價值最大化。

上述思路與方法也是國金證券提出建設“AI友好型組織”的核心理念與初衷：以系統工程的方法推動AI技術與公司業務環境的高效融合，既注重合規性和風險控制，又平衡場景落地的現實復雜性與未來的業務潛力，真正實現“仰望星空，腳踏實地”的發展目標。

▲國金證券人工智能實驗室負責人李雙宏博士

微模式副總裁張志堅作“基于大模型的金融業務音視頻質檢稽核平臺”主旨演講，重磅介紹了公司研發的金融音視頻智能審核平臺。該平臺引入多模態大模型技術，以AI替代傳統人工審核，有效提升審核效率與精度。其核心優勢在于具備跨模態理解、上下文感知和泛化學習能力，能夠通過少量樣本實現高精度審核。

平臺提供三種靈活質檢形態：實時質檢、30秒內完成的準實時質檢，以及覆蓋100%視頻和監管點的事后全量質檢，全面滿足不同場景需求。核心AI能力更是覆蓋多個關鍵領域：

? 視頻文件質檢：涵蓋編碼、質量、內容全方位檢測；

? 話術質檢：實現角色區分、合規性審查及口型同步校驗；

? 證件與簽字核驗：確保真實性與一致性；

? 遠程雙錄分頻質檢等創新功能。

在應用場景方面，平臺具有廣泛適用性，可無縫接入保險、銀行、證券等多個金融領域，例如投資者適當性審核、電話質檢、信貸風控等場景，為行業提供多元化解決方案。從技術優勢來看，AI審核速度達到人工審核的10倍，年檢率超90%，在顯著降低成本、解放人力的同時，嚴格確保合規性，實現了風控、成本與用戶體驗的平衡。

作為專注圖像識別領域的領軍企業，微模式深度參與13項金融標準制定，服務多家頭部金融機構，技術實力備受行業認可。此次推出的金融音視頻智能審核平臺，憑借多模態大模型技術，高效解決了行業痛點，展現出廣泛的應用前景與行業領先優勢，為金融行業數字化轉型注入新動能。

▲微模式副總裁張志堅

觀遠數據金融行業專家帥寅鈺作“BI+AI：數據分析的范式升級與價值躍遷”主旨演講，深度剖析行業痛點，并介紹以“低門檻自助分析+AI智能分析”為核心的新一代金融數據分析解決方案，旨在重塑業務決策模式，加速金融機構數字化轉型進程。

帥寅鈺指出，傳統金融數據分析面臨三大挑戰：海量數據處理效率低下、業務與技術間存在壁壘、人工驅動決策缺乏精準性與時效性。為此，觀遠數據構建起三位一體的產品矩陣，以技術創新打破困局：

? 敏捷BI工具：賦予業務人員自主分析能力，大幅降低數據使用門檻。以某頭部股份制銀行應用實踐為例，該工具實現月活躍用戶超8萬人，顯著提升業務端數據參與度；

?AI歸因算法：依托先進的機器學習模型，對金融關鍵指標波動進行深度解析，拆解多維度和多指標之間的關系，系統實現自動精準定位核心指標數據異動根源，為業務優化與風險管控提供數據支撐，大幅度提升在分析數據變化歸因上的效率；

? 大模型智能助手：通過自然語言交互技術，構建“問數-歸因-策略”的智能分析閉環，覆蓋描述性、診斷性、預測性及指導性全流程分析場景。例如，當通過自然語言多條件多維度查詢分公司交易量情況，并要求分析占比過高原因時，可自動生成包含傭金結構、客戶結構、營銷策略、市場環境多維度的歸因報告，并結合行業經驗與數據模型，輸出針對性調優策略。

目前，觀遠數據的解決方案已在中國銀行、中信銀行、北京銀行、國信證券等頭部金融機構落地應用，深度賦能信貸風控、客戶運營、財務管理等核心業務場景。未來，觀遠數據將持續深化BI與AI技術融合，推動金融數據分析從“靜態報表呈現”向“智能決策中樞”進化，為行業數字化轉型注入智慧動能，助力金融機構在數據時代實現業務價值的跨越式增長。

▲觀遠數據金融行業專家帥寅鈺

博睿數據華東區金融行業技術經理唐吉偉作“AI大模型+可觀測構建金融運維智能化新范式”主旨演講，深度剖析行業痛點，介紹基于AI與可觀測性技術的智能運維解決方案，為金融機構數字化轉型注入全新動能。

唐吉偉指出，傳統金融運維體系面臨數據分散、分析滯后、決策依賴人工等多重困境。為此，博睿數據打造的智能運維方案構建起“全鏈路采集-多模態融合-AI智能決策”的完整閉環：通過覆蓋前端交互到底層架構的全鏈路數據采集，整合指標、日志、調用鏈等多模態數據，并借助AI智能體（Agent）實現協同分析，大幅提升故障診斷與處置效率。

該方案三大核心創新技術亮點：

1.智能問答與自動化診斷：基于自然語言交互技術，AI可快速響應服務延遲、交易卡頓等運維問題。例如，面對數據庫索引缺失導致的性能下降，系統能自動分析根因，并生成可視化圖文報告，將故障定位時間從數小時壓縮至分鐘；

2.跨Agent協同工作流：依托MCP協議，多AI智能體可實現高效協同，支持根據券商高頻交易、銀行核心系統等差異化業務場景，靈活編排自定義工作流，精準適配金融機構多樣化運維需求；

3.大模型全生命周期監控：實時追蹤AI模型推理過程中的資源消耗、輸出合規性，有效防范敏感信息泄露、模型偏差等風險，為金融業務筑牢安全防線。

目前，該智能運維方案已在多家頭部金融機構成功落地，實現人工運維成本降低70%、故障主動防御能力提升40%的顯著成效，不僅大幅優化運維效率，更通過智能化決策助力金融機構保障業務連續性與數據安全性。博睿數據以技術創新為引領，為金融業智能化運維提供了高效、合規的全新范式，推動行業運維管理向智能化、主動化方向加速邁進。

▲博睿數據華東區金融行業技術經理唐吉偉

東吳證券信息技術總部總經理助理唐淑艷作“AI大模型在證券行業的應用探索與實踐”主旨演講，分享了公司以AI技術推動證券行業智能化轉型的實踐與展望。面對行業數據分散、合規嚴格、效率低下等痛點，東吳證券提出“合規為綱、人機協同”的核心戰略，通過自研垂類大模型“東吳秀財GPT”及智能體（Agent）技術，構建覆蓋零售、機構及內部服務的全場景AI應用生態。

核心成果與創新

1.垂類大模型“秀財GPT”：聯合同花順研發，聚焦證券領域，訓練語料超2萬億token，在投研報告生成、客戶風險提示等場景實現精準輸出，顯著提升服務效率。

2.智能體協同平臺：通過AI Agent技術整合業務流程，如債券詢價自動化、投顧報告實時生成等，降低人工依賴，其中零售端APP的AI專區已服務超400萬投資者。

3.五邊形投資能力體系：結合AI的收益分析、行業配置等能力，打造“理性投資”工具，助力客戶決策。

東吳證券將持續優化模型推理能力，推動國產化算力投入，并探索全模態大模型在復雜業務中的應用。唐總強調：“證券智能化是馬拉松而非沖刺，需堅持合規與創新平衡。”目前，公司AI應用已覆蓋前中后臺，成為行業數字化轉型的標桿案例。東吳證券發布AI戰略框架，引領證券行業智能化轉型。

▲東吳證券信息技術總部總經理助理唐淑艷

圓桌“人工智能及大模型在金融行業應用的挑戰與機遇”由華爾街見聞副總裁汪旭主持，汪旭圍繞以下幾個問題與嘉賓共同探討：

1.東方證券/興業證券在AI和大模型上做了哪些嘗試？目前效果如何？

2.規劃、部署AI和大模型產品的過程中，主要有哪些挑戰？

3.下一步，希望在哪些業務場景，看到AI和大模型相關的產品？

4.隨著數字化轉型、金融科技甚至是AI的不斷加碼、玄武在金融行業客群服務中，有哪些創新的智能應用？在AI與大模型的創新浪潮之下，玄武在產品端有什么嘗試和規劃？

▲華爾街見聞副總裁汪旭

東方證券系統研發總部總監王舜分享了其AI技術從合作引入到自主創新的轉型歷程。公司自2019年啟動“東方大腦”項目，初期依托微軟技術，后轉向自主研發，建成統一算力平臺、6大類算法模型、4大類解決方案，實現核心能力自主可控。

應用亮點：

1. 風險管理：多維風險預警平臺覆蓋17類業務場景，累計監控資產超百億，獲深交所課題二等獎。

2. 客戶服務：AI賦能基金投顧投前和投后多個環節，助力市占率行業領先；AI賦能繁微智能投研平臺，支持基于自然語言的研報問答、指標查詢、路演預約，提升服務效率，相關工作榮獲金發獎三等獎。

3. 開放生態：搭建模型服務平臺、在線應用開發平臺、MCP服務等，通過降低智能化應用開發門檻，推動業務部門自主開發300余個大模型應用。

東方證券計劃通過AI賦能普惠金融，提升投顧能效，擴大服務半徑，將更多優秀金融服務惠及普通投資者，以技術踐行“金融為民”理念。目前，公司AI團隊規模雖小，但通過復合型人才配置和內部競賽機制，持續推動技術與業務深度融合。

▲東方證券系統研發總部總監王舜

興業證券數智金融部優理寶APP運營處副總監章運愷分享了其AI技術在對客服務領域的探索與實踐。公司構建了“811”數智金融集約化服務體系：通過80%客戶自助服務、10%平臺自動化對客主動服務以及10%人機協同服務，為零售客戶打造“千人千面、敏捷智能”的數智服務新模式。

企微端智能服務：通過自動化作業指令，結合客戶標簽生成精準營銷策略，遠程顧問服務效能提升顯著。

合規優先：嚴格評估AI投顧的監管風險，暫未直接向客戶提供大模型生成的投顧建議，而是探索“人工+AI”協同模式，確保服務安全可靠。 興業證券將持續探索大模型在普惠金融中的應用，

平衡技術創新與合規要求，優化客戶資產配置體驗，推動服務從“精準化”向“專業化”、“普惠化”升級。

▲興業證券數智金融部優理寶APP運營處副總監章運愷

玄武云即信事業部解決方案部總監徐雷分享了其在金融通訊領域的AI應用實踐。作為深耕通訊領域20余年的企業，玄武科技通過”企業級消息中心”產品，賦能金融行業客戶打造以用戶為中心的全渠道觸點體系，以平臺化的管理方式加速并提升企業對用戶的響應效率及服務體驗，在客戶服務和營銷環節實現深度賦能，玄武科技聚焦AI賦能金融通訊服務，探索多渠道智能交互新路徑。

分享核心創新：

1. 智能的渠道運營：結合AI及大數據能力，對服務文案進行個性化精簡與內容增強，提升業務服務水平；

2. 個性化的融合消息方案：通過用戶特征、標簽及業務變量，做智能的消息路由和個性化內容渲染，提升金融行業業務服務及營銷能力水平。

公司表示，未來將持續完善金融行業多社交媒體渠道的智能應用和數據體系建設，為金融機構提供多樣化的渠道運營手段，推動通訊服務向智能化、個性化方向發展。

▲玄武云即信事業部解決方案部總監徐雷

今天的閉門會見證了AI大模型與金融業的深度碰撞。讓我們以此次交流為起點，持續推動技術賦能與行業需求的雙向奔赴，共同破解應用挑戰、把握創新機遇。期待未來更多合作，攜手邁向數字金融的新未來！