AI大模型助力数字金融行业领袖闭门会在中国上海圆满落幕

在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，金融业正经历着前所未有的深刻变革。人工智能作为引领这一变革的核心力量，已经成为推动金融业高质量发展的关键引擎。特别是大模型DeepSeek的崛起，正以前所未有的速度重构金融科技的技术生态与行业格局，为金融业带来了前所未有的机遇与挑战。

6月11日由华师大长三角金融科技研究院学术指导，广东省粤港澳合作促进会金融专业委员会联合《金融创新》杂志社、特曼财经主办，微模式、观远数据、博睿数据、玄武云·即信协办，合合信息参展的AI大模型助力数字金融行业领袖闭门会在上海盛大召开。

▲广东省粤港澳合作促进会金融专业委员会秘书长 余少悦主持

特曼财经创始人兼首席执行官刘淑娅开幕致辞。当前，我们正站在一个技术重塑行业的临界点。人工智能，尤其是以大模型DeepSeek为代表的颠覆性技术，已从概念验证快速迈向规模化落地。金融业作为数据密集、规则清晰的领域，天然成为AI技术应用的“黄金场景”——从智能投研、风险定价到客户服务、合规风控，大模型正在重新定义金融服务的效率与边界。但机遇与挑战始终并存。面对大模型带来的技术复杂性、数据安全要求、业务适配性等问题，单打独斗已非上策。今天这场闭门会的意义，正是为了搭建一个“产学研用”深度对话的平台：第一，共享实践真知；第二，碰撞前沿思想；第三，共建合作生态。唯有技术方懂行业、行业方懂技术，才能让AI真正成为金融高质量发展的“引擎”。因为每一次交流，都可能催生一个创新方案；每一次合作，或将成为行业变革的起点。让我们以开放的心态拥抱技术，以务实的精神推动落地，共同书写数字金融的新篇章！

▲特曼财经创始人兼首席执行官刘淑娅

华师大长三角金融科技研究院副院长张俊发表致辞。当前全球金融业正在经历一场由数字化驱动的深刻变革，人工智能技术的突破，尤其是以Deepseek为代表的大模型崛起，正在重构金融科技的技术生态与行业格局。然而，技术的飞跃也伴随着一系列挑战——如何平衡创新与合规？如何确保算法的透明性与可解释性？如何在数据驱动的时代守护我们的金融安全？这些命题需要我们以学术的智慧与行业实践共同来破解。在AI大模型重塑金融业的今天，我们既要保持对技术前沿的敏锐洞察，更要坚守金融服务的本质，期待本次闭门会议成为一次思想的盛宴、合作的起点。

▲华师大长三角金融科技研究院副院长张俊

国金证券人工智能实验室负责人李双宏博士作“透视大模型在券商落地场景，系统论与AI友好理念”主旨演讲，基于近三年对大模型的研究与实践，李双宏博士表示证券行业在探索大模型应用时，需要建立明确的场景幻觉容忍度分级标准与容错控制机制，从而科学地识别和管理大模型的能力边界。这意味着企业应在具体场景中综合评估大模型的风险承受能力与业务价值，以适度的容错机制保障业务安全与稳定。

从系统论的视角来看，证券公司开展大模型建设不应单纯追求单项技术的领先优势，而是应强调整体架构的合理性与系统协同性。企业应充分利用现有技术条件，以整体规划指导各子系统的技术升级，逐步提升和改造技术短板。同时，借助冗余设计与工程控制技术，进一步提高整体系统的稳定性与可靠性。企业不应简单地用新技术替换原有系统，而要采用融合与渐进升级的方式，实现先进技术与现有架构的深度融合。

此外，数据治理与管理流程的优化同样至关重要，通过提高数据质量和流动效率，可以让AI技术更加顺畅地落地于现有业务场景。同时，应注重企业内部的部门协作，打破内部信息壁垒，加强跨部门沟通与协同，让AI技术更自然地融入公司整体运营体系，实现AI的业务价值最大化。

上述思路与方法也是国金证券提出建设“AI友好型组织”的核心理念与初衷：以系统工程的方法推动AI技术与公司业务环境的高效融合，既注重合规性和风险控制，又平衡场景落地的现实复杂性与未来的业务潜力，真正实现“仰望星空，脚踏实地”的发展目标。

▲国金证券人工智能实验室负责人李双宏博士

微模式副总裁张志坚作“基于大模型的金融业务音视频质检稽核平台”主旨演讲，重磅介绍了公司研发的金融音视频智能审核平台。该平台引入多模态大模型技术，以AI替代传统人工审核，有效提升审核效率与精度。其核心优势在于具备跨模态理解、上下文感知和泛化学习能力，能够通过少量样本实现高精度审核。

平台提供三种灵活质检形态：实时质检、30秒内完成的准实时质检，以及覆盖100%视频和监管点的事后全量质检，全面满足不同场景需求。核心AI能力更是覆盖多个关键领域：

• 视频文件质检：涵盖编码、质量、内容全方位检测；

• 话术质检：实现角色区分、合规性审查及口型同步校验；

• 证件与签字核验：确保真实性与一致性；

• 远程双录分频质检等创新功能。

在应用场景方面，平台具有广泛适用性，可无缝接入保险、银行、证券等多个金融领域，例如投资者适当性审核、电话质检、信贷风控等场景，为行业提供多元化解决方案。从技术优势来看，AI审核速度达到人工审核的10倍，年检率超90%，在显著降低成本、解放人力的同时，严格确保合规性，实现了风控、成本与用户体验的平衡。

作为专注图像识别领域的领军企业，微模式深度参与13项金融标准制定，服务多家头部金融机构，技术实力备受行业认可。此次推出的金融音视频智能审核平台，凭借多模态大模型技术，高效解决了行业痛点，展现出广泛的应用前景与行业领先优势，为金融行业数字化转型注入新动能。

▲微模式副总裁张志坚

观远数据金融行业专家帅寅钰作“BI+AI：数据分析的范式升级与价值跃迁”主旨演讲，深度剖析行业痛点，并介绍以“低门槛自助分析+AI智能分析”为核心的新一代金融数据分析解决方案，旨在重塑业务决策模式，加速金融机构数字化转型进程。

帅寅钰指出，传统金融数据分析面临三大挑战：海量数据处理效率低下、业务与技术间存在壁垒、人工驱动决策缺乏精准性与时效性。为此，观远数据构建起三位一体的产品矩阵，以技术创新打破困局：

• 敏捷BI工具：赋予业务人员自主分析能力，大幅降低数据使用门槛。以某头部股份制银行应用实践为例，该工具实现月活跃用户超8万人，显著提升业务端数据参与度；

•AI归因算法：依托先进的机器学习模型，对金融关键指标波动进行深度解析，拆解多维度和多指标之间的关系，系统实现自动精准定位核心指标数据异动根源，为业务优化与风险管控提供数据支撑，大幅度提升在分析数据变化归因上的效率；

• 大模型智能助手：通过自然语言交互技术，构建“问数-归因-策略”的智能分析闭环，覆盖描述性、诊断性、预测性及指导性全流程分析场景。例如，当通过自然语言多条件多维度查询分公司交易量情况，并要求分析占比过高原因时，可自动生成包含佣金结构、客户结构、营销策略、市场环境多维度的归因报告，并结合行业经验与数据模型，输出针对性调优策略。

目前，观远数据的解决方案已在中国银行、中信银行、北京银行、国信证券等头部金融机构落地应用，深度赋能信贷风控、客户运营、财务管理等核心业务场景。未来，观远数据将持续深化BI与AI技术融合，推动金融数据分析从“静态报表呈现”向“智能决策中枢”进化，为行业数字化转型注入智慧动能，助力金融机构在数据时代实现业务价值的跨越式增长。

▲观远数据金融行业专家帅寅钰

博睿数据华东区金融行业技术经理唐吉伟作“AI大模型+可观测构建金融运维智能化新范式”主旨演讲，深度剖析行业痛点，介绍基于AI与可观测性技术的智能运维解决方案，为金融机构数字化转型注入全新动能。

唐吉伟指出，传统金融运维体系面临数据分散、分析滞后、决策依赖人工等多重困境。为此，博睿数据打造的智能运维方案构建起“全链路采集-多模态融合-AI智能决策”的完整闭环：通过覆盖前端交互到底层架构的全链路数据采集，整合指标、日志、调用链等多模态数据，并借助AI智能体（Agent）实现协同分析，大幅提升故障诊断与处置效率。

该方案三大核心创新技术亮点：

1.智能问答与自动化诊断：基于自然语言交互技术，AI可快速响应服务延迟、交易卡顿等运维问题。例如，面对数据库索引缺失导致的性能下降，系统能自动分析根因，并生成可视化图文报告，将故障定位时间从数小时压缩至分钟；

2.跨Agent协同工作流：依托MCP协议，多AI智能体可实现高效协同，支持根据券商高频交易、银行核心系统等差异化业务场景，灵活编排自定义工作流，精准适配金融机构多样化运维需求；

3.大模型全生命周期监控：实时追踪AI模型推理过程中的资源消耗、输出合规性，有效防范敏感信息泄露、模型偏差等风险，为金融业务筑牢安全防线。

目前，该智能运维方案已在多家头部金融机构成功落地，实现人工运维成本降低70%、故障主动防御能力提升40%的显著成效，不仅大幅优化运维效率，更通过智能化决策助力金融机构保障业务连续性与数据安全性。博睿数据以技术创新为引领，为金融业智能化运维提供了高效、合规的全新范式，推动行业运维管理向智能化、主动化方向加速迈进。

▲博睿数据华东区金融行业技术经理唐吉伟

东吴证券信息技术总部总经理助理唐淑艳作“AI大模型在证券行业的应用探索与实践”主旨演讲，分享了公司以AI技术推动证券行业智能化转型的实践与展望。面对行业数据分散、合规严格、效率低下等痛点，东吴证券提出“合规为纲、人机协同”的核心战略，通过自研垂类大模型“东吴秀财GPT”及智能体（Agent）技术，构建覆盖零售、机构及内部服务的全场景AI应用生态。

核心成果与创新

1.垂类大模型“秀财GPT”：联合同花顺研发，聚焦证券领域，训练语料超2万亿token，在投研报告生成、客户风险提示等场景实现精准输出，显著提升服务效率。

2.智能体协同平台：通过AI Agent技术整合业务流程，如债券询价自动化、投顾报告实时生成等，降低人工依赖，其中零售端APP的AI专区已服务超400万投资者。

3.五边形投资能力体系：结合AI的收益分析、行业配置等能力，打造“理性投资”工具，助力客户决策。

东吴证券将持续优化模型推理能力，推动国产化算力投入，并探索全模态大模型在复杂业务中的应用。唐总强调：“证券智能化是马拉松而非冲刺，需坚持合规与创新平衡。”目前，公司AI应用已覆盖前中后台，成为行业数字化转型的标杆案例。东吴证券发布AI战略框架，引领证券行业智能化转型。

▲东吴证券信息技术总部总经理助理唐淑艳

圆桌“人工智能及大模型在金融行业应用的挑战与机遇”由副总裁汪旭主持，汪旭围绕以下几个问题与嘉宾共同探讨：

1.东方证券/兴业证券在AI和大模型上做了哪些尝试？目前效果如何？

2.规划、部署AI和大模型产品的过程中，主要有哪些挑战？

3.下一步，希望在哪些业务场景，看到AI和大模型相关的产品？

4.随着数字化转型、金融科技甚至是AI的不断加码、玄武在金融行业客群服务中，有哪些创新的智能应用？在AI与大模型的创新浪潮之下，玄武在产品端有什么尝试和规划？

▲副总裁汪旭

东方证券系统研发总部总监王舜分享了其AI技术从合作引入到自主创新的转型历程。公司自2019年启动“东方大脑”项目，初期依托微软技术，后转向自主研发，建成统一算力平台、6大类算法模型、4大类解决方案，实现核心能力自主可控。

应用亮点：

1. 风险管理：多维风险预警平台覆盖17类业务场景，累计监控资产超百亿，获深交所课题二等奖。

2. 客户服务：AI赋能基金投顾投前和投后多个环节，助力市占率行业领先；AI赋能繁微智能投研平台，支持基于自然语言的研报问答、指标查询、路演预约，提升服务效率，相关工作荣获金发奖三等奖。

3. 开放生态：搭建模型服务平台、在线应用开发平台、MCP服务等，通过降低智能化应用开发门槛，推动业务部门自主开发300余个大模型应用。

东方证券计划通过AI赋能普惠金融，提升投顾能效，扩大服务半径，将更多优秀金融服务惠及普通投资者，以技术践行“金融为民”理念。目前，公司AI团队规模虽小，但通过复合型人才配置和内部竞赛机制，持续推动技术与业务深度融合。

▲东方证券系统研发总部总监王舜

兴业证券数智金融部优理宝APP运营处副总监章运恺分享了其AI技术在对客服务领域的探索与实践。公司构建了“811”数智金融集约化服务体系：通过80%客户自助服务、10%平台自动化对客主动服务以及10%人机协同服务，为零售客户打造“千人千面、敏捷智能”的数智服务新模式。

企微端智能服务：通过自动化作业指令，结合客户标签生成精准营销策略，远程顾问服务效能提升显著。

合规优先：严格评估AI投顾的监管风险，暂未直接向客户提供大模型生成的投顾建议，而是探索“人工+AI”协同模式，确保服务安全可靠。 兴业证券将持续探索大模型在普惠金融中的应用，

平衡技术创新与合规要求，优化客户资产配置体验，推动服务从“精准化”向“专业化”、“普惠化”升级。

▲兴业证券数智金融部优理宝APP运营处副总监章运恺

玄武云即信事业部解决方案部总监徐雷分享了其在金融通讯领域的AI应用实践。作为深耕通讯领域20余年的企业，玄武科技通过”企业级消息中心”产品，赋能金融行业客户打造以用户为中心的全渠道触点体系，以平台化的管理方式加速并提升企业对用户的响应效率及服务体验，在客户服务和营销环节实现深度赋能，玄武科技聚焦AI赋能金融通讯服务，探索多渠道智能交互新路径。

分享核心创新：

1. 智能的渠道运营：结合AI及大数据能力，对服务文案进行个性化精简与内容增强，提升业务服务水平；

2. 个性化的融合消息方案：通过用户特征、标签及业务变量，做智能的消息路由和个性化内容渲染，提升金融行业业务服务及营销能力水平。

公司表示，未来将持续完善金融行业多社交媒体渠道的智能应用和数据体系建设，为金融机构提供多样化的渠道运营手段，推动通讯服务向智能化、个性化方向发展。

▲玄武云即信事业部解决方案部总监徐雷

今天的闭门会见证了AI大模型与金融业的深度碰撞。让我们以此次交流为起点，持续推动技术赋能与行业需求的双向奔赴，共同破解应用挑战、把握创新机遇。期待未来更多合作，携手迈向数字金融的新未来！