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AI for Process直播日|“干貨”分享,AIGC典型金融業務場景實踐

  6月26日,作為「數云原力?2025」大會重要組成,首場「AI for Process」系列活動圓滿結束。圍繞“AIGC在典型金融業務場景探索和實踐”來自行業五位資深金融科技專家,包括:神州信息新動力數字金融研究院AI研發部副總經理吳乾坤、神州信息金融產品技術部技術總監溫濤、神州信息信貸解決方案BU技術總監徐世強和特邀OpenCSG CTO 王偉,結合銀行落地案例和行業技術趨勢,展開深入交流。神州信息新動力研究院副院長薛春雨主持本場圓桌會議。

  圓桌會議現場

  AIGC對金融軟件研發工藝帶來哪些變化?

  神州信息溫濤:AIGC正在重構金融軟件研發工藝體系,通過人機有效協同,定義新的研發范式。例如,通過Agent(智能體),實現業務功能代碼、單元測試代碼、功能測試用例的自動生成,大幅提升研發質量與效率。

  OpenCSG王偉:B端場景復雜度高、流程整合度高、容錯率更低,不能簡單復制C端Agent經驗。OpenCSG聚焦在B端AI Coding Agent,與神州信息的合作已經取得了階段性成果。后續我們將從AI Agent橫向擴展到AI Process流程,實現從需求、設計到研發、測試和交付等全流程工藝進化。

  神州信息薛春雨:AIGC不僅僅是簡單的人工替代,更重要是推動研發工藝和流程的重塑、優化和升級。目前,AIGC在金融場景應用,正在從代碼生成、單元測試、知識問答等領域,向全周期延伸。

  AIGC對銀行信貸帶來的新變革?

  神州信息吳乾坤AIGC正從流程優化、風險研判、交互智能三方面深度賦能銀行信貸場景。在流程智能化方面,授信調查時突破數據孤島,整合企業財報、交易流水、輿情等多源異構數據,快速自動生成邏輯嚴密的調查報告,替代人工梳理,大幅度提升調查效率。智能填單上,能依據客戶信息自動填充表單,規避人工錄入誤差,實現授信辦理效率的提升。風險智能研判方面,依托大模型構建的智能風控體系,可深度貫穿信貸業務全流程,實現動態風控閉環。貸前,基于海量多維數據,精準識別高風險客群,篩除資質存疑主體,從源頭把控風險;貸中,實時分析非結構化的新聞報道,監測企業經營波動、信用數據異動,快速預警潛在風險點;貸后,持續追蹤資產、信用等信息變化,結合風險監控指標動態調整策略,對風險企業精準觸發縮減授信、追加擔保等動作,為優質客戶優化授信方案。大模型讓風險研判從靜態滯后轉向動態前瞻,精準施策守護資產安全,重塑信貸風控效能。交互服務方面,大模型基于客戶信用評分、行業風險等級與銀行政策,為用戶提供個性化的信貸方案。根據客戶畫像動態調整溝通策略,實現客戶與銀行服務交互的“個性化”,提升客戶智能化體驗。

  神州信息徐世強:針對銀行貸前盡職調查領域的三個痛點,即非標數據解析、一鍵生成盡職調查報告和交易真實性驗證。神州信息推出了相應解決方案,通過RAG、多源引擎融合、大模型智能體任務編排等方式,解決人工核驗準確性、人工評估主觀性和抽驗覆蓋率低等問題。

  AI如何構建金融科技核心競爭力?

  OpenCSG王偉:誰能在數智化轉型中率先將業務經驗和數據沉淀轉化為AI Agent能力,并深度重構業務流程,誰就能率先完成顛覆式革新,搶占先機。

  神州信息溫濤:AI技術發展的趨勢是多元化,從上層應用到基礎領域研發,逐漸滲透到場景各個流程,并在過程中形成數據資產的積累,進而助力更為垂直領域大模型構建,賦能業務場景創新。

  神州信息吳乾坤:多模態大模型正在迎來大突破和快速應用。通過大量智能體構建,推動技術和業務的融合,全面推動金融機構數智化轉型,加速金融業務模式革新與流程優化,助力構建更智能、高效且適配未來的金融生態。

  神州信息徐世強:眾多頭部AI科技公司將發力研發AI服務平臺,將各種AI技術集成整合,提供客戶使用,客戶不用自己去搭建復雜的AI系統,也不用費勁去訓練那些高深莫測的算法模型,只要在這個平臺上,就能輕松調用各種AI功能。

  神州信息薛春雨:從發展趨勢上來看Agent是當下競爭的重點,當然需要跟企業積累的業務知識、產品數據等進行深度融合;AI for Process是后續的一個主要方向,最終的競爭力將體現在數據方面,數據積累轉化為生產力。未來,金融機構和金融科技企業要立足當下,構建具有金融行業特色的Agent智能體,持續推動AI for Process理念的邁進。

  首場直播拉開了數云原力「AI for Process」直播活動序幕,后續在7月1日、7月2日,還將針對供應鏈運營、政務服務及汽車制造等核心業務流程的實戰經驗,直擊行業痛點,解碼AI助力各行業場景的破局密鑰。通過生動實踐延伸,以前沿洞察、技術突破與跨行業真實實踐為利刃,全力推動企業數智化轉型邁向更高階的「流程智能」時代。


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