2024年，金融行业在智能化领域的发展迅猛，特别是在生成式人工智能（人工智能）和大模型技术的应用上取得了显著进展。这些技术正被广泛应用于银行、保险和资管等金融机构的各个业务环节，如客户服务、运营、营销和风险管理，预计将为行业带来巨大的商业价值。同时，数据作为关键要素，其重要性在金融行业中日益凸显，大型金融机构正积极探索数据管理和应用的新模式。整体来看，金融行业正通过科技与产业的深度融合，构建新的服务模式和生态，以适应快速变化的市场需求。

 

问题和挑战

 

       技术相对落后：传统金融机构技术基础设施陈旧，技术创新相对互联网企业落后

       运营成本较高：大量重复性工作需要人工处理，系统无法灵活应对业务变化

       风险管理薄弱：业务快速增长，类型呈现多元化，工作强度增大，操作风险增加

 

解决方案

 

       基于业界领先的人工智能技术和应用经验，构建智能化金融服务平台，为客户提供个性化、高效、安全的金融服务。为客户提供人工智能开发平台、人工智能能力引擎等人工智能基础设施，通过智能化技术优化业务流程，同时在智能营销、智能风控、智能服务、智能运营等业务领域提供场景化解决方案，提高风险管理和决策能力、提升客户体验、有效降低运营成本，助力金融机构智能化转型。

       数据整合与管理：通过建立统一的数据管理平台，整合市场、客户和交易数据，实现数据的标准化、清洗和存储，为后续的模型构建提供高质量的数据支持。

       金融大模型构建：开发了风险预测、投资组合优化和客户画像模型，利用机器学习和深度学习技术提高了预测准确性和模型鲁棒性。

       人工智能与金融业务深度融合：应用人工智能技术进行客户需求分析和精准营销，优化金融产品的推荐和营销策略。同时，加强身份认证和欺诈检测，提升交易安全性。

       智慧金融发展：实施实时风险监测、预警和应对，有效降低了金融风险，同时人工智能驱动的客服系统提高了响应速度和准确性，显著提升了客户体验。

 

 

价值

 

       领先的技术支撑能力：融合先进的人工智能能力，如人脸识别、语音语义识别、自然语言处理、深度学习等，帮助金融机构提升业务效率、改善用户体验。

       一站式人工智能智能服务方案：依托一体化解决方案，通过技术赋能，帮助金融机构突破传统商业模式禁锢，构建更智能的决策机制和业务流程体验。

       稳定高可用的平台能力：可快速便捷地完成稳定可靠的数据建模工作，平台能力所见即所得，快速响应业务模式变化，提供个性化的金融产品服务。

       全面的场景落地能力：基于长期积累的大数据、基础架构资源，带来更加贴近业务需求的应用效果，助力客户大规模拓展机器学习深度学习应用场景。