无尽 得到 向上:无尽追求：如何在生活中得到向上的动力

同花顺成功举办银行AI金融交流会

近日，由主办，创金合信基金、、阿里云、协办，特别支持的“智启新程·同创未来”银行AI金融交流会在杭州举办。全国近百家银行数科、资金、财私、对公等业务负责人和骨干210余人莅临现场，聚焦人工智能在银行业的创新应用与发展趋势，通过主题演讲和案例分享，深入探讨了AI金融的过去、当下与未来。

AI大模型赋能银行业

同花顺副总经理朱志峰表示，人工智能不仅悄然改变了我们的生活方式，也是赋能金融业运作逻辑和发展模式的改变的推动者。

会上，同花顺AI产品总监芮通介绍了AI大模型赋能银行全场景应用。在银行信贷业务的访前分析和尽职调查环节，存在尽调流程冗长、信息碎片化且不透明、效率低下等痛点，而芮通展示的同花顺iFinD一键生成AI授信报告功能则能够解决此问题，该功能融合行业内外数据，综合评判企业基本面、财务状况、偿还能力等，还能为银行机构定制专属模版，相较传统人工撰写需3-5天的单篇报告，AI仅需1天，目前多家银行已与同花顺合作该项目。

银行资金业务中，信用与市场风险交织，债券违约、股票质押爆仓等事件可能连锁引发市场风险，不少中小银行因研究能力不足难以及时预判。同花顺iFinD内嵌EDB助手智能取数，用户可通过自然语言实现面向场景维度的快速、批量取数，按用户指令动态作图能够快速从繁杂的指标库中提取需要的数据并个性化定制图表；iFinD智能体广场提供面向金融市场研究、投资、风控等领域的业务智能体，现场演示了发债主体分析、区域分析、资金市场分析、自选债分析等多个业务智能体。资金市场分析可1分钟速览央行操作、日度资金价格波动、资金面市场机构观点，提供资金市场综合分析，动态优化债券投资策略；发债主体分析，智能查询工商、财报、评级、舆情等权威数据源，融合学习资深信评团队方法论，直击信用分析核心痛点。

在财富管理业务方面，银行理财经理面对大量客户存在分身乏术以及自身核心技能短板等痛点，芮通演示了银行智能投资助理应用是如何应对的，如客户咨询“某医药基金为何大跌”，AI投资助理可调用同花顺底层数据快速分析并给出深度思考后的推荐答案。通过企业微信侧边栏交互方式已实现银行理财、基金、黄金、债券及其他资产的筛选、诊断、配置等问题辅助回答，并支持一键生成话术及数据溯源和可视化图表供理财经理挑选调用。

AI正进入“Agent”时代

会上，来自银行、券商、基金等各类机构的嘉宾从不同维度分享了AI赋能金融业务的成果和思考。随着AI发展进入深水区，AI基础能力如何与金融机构自身禀赋结合，为银行及各类金融机构带来实实在在的赋能，成为与会同业共同关心的“真问题”。

杭州银行人工智能业务负责人徐伟栋指出，光靠大模型本体无法完成工作，数据和小模型的配合是大模型真正发挥作用的关键。银行业对AI的应用，本质上是应用好大模型吸收知识的能力，配合银行已有的基建工程、小模型，以及丰富的业务知识，共同打造真正意义上的智能体。

首席投研分析师陈君探讨了AI在投研中的应用。陈君认为，研究的本质是抽象，是通过数据和信息的抽象处理沉淀投研知识，升华决策智慧。在未来，能够系统整合人类的“慢思考”和AI的“快思考”的机构则可以拥有持续优势，这个过程中涉及两类人，一类是能够设立抽象框架的投研工程师，另一类是具备深度思考能力、能够不断突破自身认知边界的投资哲学家，两者的有机结合将创造出全新的投研范式。

创金合信基金副总经理黄越岷提出，有别于实体行业，金融行业天然的数据基因，使其成为变革下最容易落地AI的行业之一。目前，同业对AI的发展路径也基本达成共识：一方面，以提示词、思维链、知识库工程沉淀业务实践SOP（标准作业程序），获得稳定和高质量的生产力；另一方面，工具、模型、算力作为底层支撑，带来“弯道超车”的机会。

华为数字金融军团首席专家柳元鑫表示，过去几年，行业主要关注大模型的原生能力，以及如何引入部署；而现在，金融机构需要将70%精力应该放在数据、智能体框架和大小模型编排、治理体系和人员素养的培养上，这意味着需要一个企业级的解决方案，自上而下建设AI能力体系。

此次大会还设置了财富管理、对公业务、资金运营三大平行论坛分会场。东方证券分享了基金投顾的展业经验，包含智能+基金投顾的实践、基金投顾为机构客户服务的落地案例，通过智能投研实现订制化的服务方案，同时叠加全流程开放、透明、互动式的服务体验，得到了机构客户的广泛认可。阿里云展示了智能信贷工厂解决方案，将小微企业贷款审批时效从小时级压缩至分钟级。优刻得则提出了AI能力商业化落地的"三步走"战略，通过数据标注-模型训练-场景部署的闭环体系，帮助金融机构构建自主可控的AI能力。