财跃星辰COO张展:2025年AI普惠破圈,C端智能体应用成金融转型关键
财跃星辰COO张展:2025年AI普惠破圈,C端智能体应用成金融转型关键
财跃星辰COO张展:2025年AI普惠破圈,C端智能体应用成金融转型关键《科创板日报》5月24日讯(rìxùn)(记者 陈美)“今年春节后,我在三四线城市观察到,连小企业管理者都开始用AI工具生成(shēngchéng)合同,效率远超人工——这说明AI应用已突破(tūpò)行业边界。”
在近日举办的2025第十四届双态IT用户大会上,财跃星辰COO张展(zhāngzhǎn)如是表示。他认为,随着DeepSeek等技术的演进,“AI+”浪潮正加速奔涌,AI普惠已从(cóng)科技圈层向传统(chuántǒng)行业深度渗透(shèntòu)。
对于AI技术在金融行业(hángyè)的应用,张展表示,客户服务是核心命题,而当用户已习惯用AI处理日常事务,金融服务必须主动融入这一趋势。例如(lìrú)养老金融场景中,许多老年(lǎonián)用户因APP功能复杂而使用困难,但若通过AI实现沪语(hùyǔ)等方言交互,就能大幅降低使用门槛(ménkǎn),这类技术已具备成熟可行性。
在此背景下,金融机构应抓住(zhuāzhù)“AI+APP”融合机遇,以C端体验优化为切入点,将(jiāng)专业服务无缝嵌入用户日常。
C端智能体的爆发,也驱动了国产(guóchǎn)算力生态升级。在张展看来,海量用户场景为(wèi)大模型提供了丰富(fēngfù)训练数据,可加速模型迭代(diédài);同时,大规模算力需求将为国产芯片替代开辟市场(shìchǎng)空间。“以上海为例,依托政策层面对算力一体化的布局,财跃星辰自去年起基于华为昇腾平台构建算力底座,并与头部券商国泰海通战略合作,构建君弘灵犀千亿参数(cānshù)大模型,为海量用户提供智能化线上服务(fúwù),处于国内领先水平。”
但发展中,大模型的应用落地需突破“概念(gàiniàn)导向”,转向(zhuǎnxiàng)“结果(jiéguǒ)驱动”,即以切实解决实际问题为(wèi)核心目标。张展进一步分析表示,大模型应用必须深度融入业务场景,以 “客户友好” 为原则,通过针对性优化提升用户应用能力,最大化技术价值。
同时,在(zài)模型训练(xùnliàn)领域,挑战与(yǔ)技能需求也并存,这使得一体化解决方案的重要性(zhòngyàoxìng)日益凸显。“金融机构在大模型应用与技能转型进程中面临诸多难题,例如技术整合复杂(fùzá)、人员技能断层等。若供应商能提供简单易用且具高性价比的一体化解决方案,将大幅提升模型应用与开发(kāifā)效率,有效降低技术落地门槛,推动金融行业大模型应用的快速发展与创新。”
针对效率的提升,张展提出 “AI数字员工” 概念(gàiniàn)。即通过智能化工具缩短人员培训周期,降低人力成本(chéngběn)。同时,由于传统分工模式导致技术架构与业务(yèwù)需求割裂,大模型落地的关键(guānjiàn)挑战在于业务逻辑(luójí)与技术能力的深度融合,需发挥跨领域人才与专家的协同作用,打破 “技术与业务两张皮” 的壁垒。
张展认为,理想的(de)模式是算力、模型、客户需求三方深度协同,从“卖算力、模型”转向(zhuǎnxiàng)“卖场景化解决方案”。
随着“AI基础设施与场景落地”的普惠生态构建, 2025年将是国内AI行业“练内功、强输出”的关键之年。“只有当算力(dāngsuànlì)底座(dǐzuò)、模型优化、业务场景实现无缝衔接,金融机构的采购与管理逻辑将发生根本转变——不再是零散(língsǎn)的技术采购,而是围绕具体业务目标定制解决方案(jiějuéfāngàn)。这种生态协同(xiétóng)不仅能提升技术转化效率,更(gèng)将推动AI从‘科技圈专属’走向‘产业普惠’,最终让金融服务更智能、更包容。”张展最后(zuìhòu)谈到。
(科创板日报(rìbào)记者 陈美)
《科创板日报》5月24日讯(rìxùn)(记者 陈美)“今年春节后,我在三四线城市观察到,连小企业管理者都开始用AI工具生成(shēngchéng)合同,效率远超人工——这说明AI应用已突破(tūpò)行业边界。”
在近日举办的2025第十四届双态IT用户大会上,财跃星辰COO张展(zhāngzhǎn)如是表示。他认为,随着DeepSeek等技术的演进,“AI+”浪潮正加速奔涌,AI普惠已从(cóng)科技圈层向传统(chuántǒng)行业深度渗透(shèntòu)。
对于AI技术在金融行业(hángyè)的应用,张展表示,客户服务是核心命题,而当用户已习惯用AI处理日常事务,金融服务必须主动融入这一趋势。例如(lìrú)养老金融场景中,许多老年(lǎonián)用户因APP功能复杂而使用困难,但若通过AI实现沪语(hùyǔ)等方言交互,就能大幅降低使用门槛(ménkǎn),这类技术已具备成熟可行性。
在此背景下,金融机构应抓住(zhuāzhù)“AI+APP”融合机遇,以C端体验优化为切入点,将(jiāng)专业服务无缝嵌入用户日常。
C端智能体的爆发,也驱动了国产(guóchǎn)算力生态升级。在张展看来,海量用户场景为(wèi)大模型提供了丰富(fēngfù)训练数据,可加速模型迭代(diédài);同时,大规模算力需求将为国产芯片替代开辟市场(shìchǎng)空间。“以上海为例,依托政策层面对算力一体化的布局,财跃星辰自去年起基于华为昇腾平台构建算力底座,并与头部券商国泰海通战略合作,构建君弘灵犀千亿参数(cānshù)大模型,为海量用户提供智能化线上服务(fúwù),处于国内领先水平。”
但发展中,大模型的应用落地需突破“概念(gàiniàn)导向”,转向(zhuǎnxiàng)“结果(jiéguǒ)驱动”,即以切实解决实际问题为(wèi)核心目标。张展进一步分析表示,大模型应用必须深度融入业务场景,以 “客户友好” 为原则,通过针对性优化提升用户应用能力,最大化技术价值。
同时,在(zài)模型训练(xùnliàn)领域,挑战与(yǔ)技能需求也并存,这使得一体化解决方案的重要性(zhòngyàoxìng)日益凸显。“金融机构在大模型应用与技能转型进程中面临诸多难题,例如技术整合复杂(fùzá)、人员技能断层等。若供应商能提供简单易用且具高性价比的一体化解决方案,将大幅提升模型应用与开发(kāifā)效率,有效降低技术落地门槛,推动金融行业大模型应用的快速发展与创新。”
针对效率的提升,张展提出 “AI数字员工” 概念(gàiniàn)。即通过智能化工具缩短人员培训周期,降低人力成本(chéngběn)。同时,由于传统分工模式导致技术架构与业务(yèwù)需求割裂,大模型落地的关键(guānjiàn)挑战在于业务逻辑(luójí)与技术能力的深度融合,需发挥跨领域人才与专家的协同作用,打破 “技术与业务两张皮” 的壁垒。
张展认为,理想的(de)模式是算力、模型、客户需求三方深度协同,从“卖算力、模型”转向(zhuǎnxiàng)“卖场景化解决方案”。
随着“AI基础设施与场景落地”的普惠生态构建, 2025年将是国内AI行业“练内功、强输出”的关键之年。“只有当算力(dāngsuànlì)底座(dǐzuò)、模型优化、业务场景实现无缝衔接,金融机构的采购与管理逻辑将发生根本转变——不再是零散(língsǎn)的技术采购,而是围绕具体业务目标定制解决方案(jiějuéfāngàn)。这种生态协同(xiétóng)不仅能提升技术转化效率,更(gèng)将推动AI从‘科技圈专属’走向‘产业普惠’,最终让金融服务更智能、更包容。”张展最后(zuìhòu)谈到。
(科创板日报(rìbào)记者 陈美)
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