在金融科技加速迭代的当下，人工智能正以破竹之势重构金融数据应用的底层逻辑。从数据治理到知识建模，从智能决策到研发工艺升级，AI 技术正在打通金融数据价值释放的 “任督二脉”。

6 月 26 日，作为「数云原力 ®2025」大会的重要组成部分，首场「AI for Process」系列活动圆满收官。此次活动紧密围绕 “AIGC 在典型金融业务场景探索和实践” 以及 “金融领域 AI 数据应用洞察与突围” 这两大热点话题展开。来自行业的多位资深金融科技专家齐聚一堂，他们结合丰富的银行落地案例，深入剖析行业技术趋势，进行了一场干货满满的深入交流，为金融行业在 AI 时代的发展提供了宝贵的思路与借鉴。​

AIGC 重构金融软件研发工艺​

AIGC 为金融软件研发工艺带来的变革成成为本次研讨活动的焦点之一。神州信息金融产品技术部技术总监温涛指出，AIGC 正在重塑金融软件研发工艺体系，通过实现人机之间的高效协同，开创了全新的研发范式。以 Agent（智能体）为例，它能够自动生成业务功能代码、单元测试代码以及功能测试用例，这一创新极大地提升了研发的质量与效率，让金融软件研发朝着更加智能化、高效化的方向迈进。​

OpenCSG CTO 王伟分享见解时提出， B 端场景具有复杂度高、流程整合度高以及容错率低的特点，不能简单地照搬 C 端 Agent 的经验。OpenCSG 专注于 B 端 AI Coding Agent 的研发，并与神州信息展开合作，目前已经取得了阶段性的成果。未来，他们计划将 AI Agent 的应用从横向扩展到 AI Process 流程，实现从需求分析、设计规划到研发、测试以及交付等全流程工艺的进化，全面推动金融软件研发的变革。​

神州信息新动力研究院副院长薛春雨强调，AIGC 的意义不仅仅在于替代部分人工劳动，更为关键的是推动研发工艺和流程的重塑、优化与升级。目前，AIGC 在金融场景的应用正从代码生成、单元测试、知识问答等基础领域，逐渐向整个研发周期的各个环节延伸，其影响力正在不断扩大。​

AIGC 赋能银行信贷业务​

AIGC 在银行信贷领域所带来的变革也是本次活动的重要讨论内容。神州信息新动力数字金融研究院 AI 研发部副总经理吴乾坤表示，AIGC 正从流程优化、风险研判、交互智能这三个方面，对银行信贷场景进行深度赋能。​

在流程智能化方面，AIGC 展现出了强大的能力。在授信调查过程中，它能够突破数据孤岛的限制，将企业财报、交易流水、舆情等多源异构数据进行整合，自动且快速生成逻辑严密的调查报告，取代了以往繁琐的人工梳理工作，极大地提升了调查效率。在智能填单方面，AIGC 能够依据客户信息自动填充表单，有效规避人工录入可能出现的误差，进一步提升了授信办理的效率。​

在风险智能研判方面，依托大模型构建的智能风控体系贯穿于信贷业务的全流程，形成了动态风控闭环。在贷前阶段，基于海量多维数据，它能够精准识别高风险客群，筛除资质存疑的主体，从源头上把控风险。贷中阶段，实时分析非结构化的新闻报道，监测企业经营波动以及信用数据的异动情况，快速预警潜在风险点。贷后阶段，持续追踪资产、信用等信息的变化，结合风险监控指标动态调整策略，对风险企业精准触发缩减授信、追加担保等动作，同时为优质客户优化授信方案。通过 AIGC 的应用，风险研判从传统的静态滞后模式转变为动态前瞻模式，精准施策守护资产安全，重塑了信贷风控效能。​

在交互服务方面，大模型基于客户信用评分、行业风险等级以及银行政策，能够为用户提供个性化的信贷方案。并且根据客户画像动态调整沟通策略，实现客户与银行服务交互的 “个性化”，显著提升了客户的智能化体验，让银行服务更加贴合客户需求。​

神州信息信贷解决方案 BU 技术总监徐世强针对银行贷前尽职调查领域存在的“非标数据解析、一键生成尽职调查报告以及交易真实性验证”三个痛点，介绍了相应的解决方案。通过采用 RAG、多源引擎融合、大模型智能体任务编排等技术手段，有效解决了人工核验准确性低、人工评估主观性强以及抽验覆盖率低等问题，为银行贷前尽职调查提供了更加可靠的技术支持。​

AI 助力金融数据治理与合规​

神州信息金融产品部数据产品经理王淑慧提出，针对传统自然语言处理（NLP）技术在处理跨制度问答时效果欠佳，以及大模型预训练过程中银行内部知识缺失的问题，可运用知识图谱技术构建合规知识库。将法规、法条及相关标签抽象为实体，建立法规间的上下位、废止等关联关系，形成结构化知识网络。在检索时借助标签关联提取完整信息并输入大模型，既能解决跨制度问答的难题，又可依托明确的关系链引导大模型推理，从而减少 “幻觉” 现象，提升回答的完整性与准确性。​

金融科技专家、原微软中国公司 CTO 黎江认为，大模型可高效生成知识体系，替代传统手工操作，提升本体构建效率，通过语义网络与决策结果的反馈机制，将推动模型持续学习，逼近理想决策效果。他建议银行业借鉴当年设立网上银行部的经验，成立专门的 “数据智能” 或 “人工智能部门”，系统推进智能决策落地。

此外，AI 服务平台将成为头部科技公司的下一个战略重点。底层 AI 技术复杂且门槛高，而集成化的 AI 服务平台可通过多层技术包装，将复杂操作简化为 “一键式” 交互，成为客户的新型基座。该平台可集成大模型、各类 Agent 及复杂算法，使客户无需深入研究技术细节，便能高效调用 AI 能力，大幅降低使用成本与技术门槛，是未来 AI 落地的关键基础设施。

AI 构建金融科技核心竞争力​

在探讨如何利用 AI 构建金融科技核心竞争力时，专家们各抒己见。OpenCSG 王伟认为，在数智化转型的浪潮中，率先将业务经验和数据沉淀转化为 AI Agent 能力，并深度重构业务流程的企业，将能够率先完成颠覆式革新，抢占市场先机。这意味着企业需要充分挖掘自身的业务数据价值，将其与先进的 AI 技术相结合，打造出具有独特竞争力的智能流程。​

神州信息金融产品部技术总监温涛指出，AI 技术的发展呈现出多元化的趋势。从上层应用到底层基础领域研发，AI 正在逐渐渗透到金融场景的各个流程之中。在这个过程中，会形成大量的数据资产积累，而这些数据资产又能够助力构建更为垂直领域的大模型，从而为业务场景创新提供强大的支持。例如，通过对金融交易数据、客户行为数据等的深入分析和挖掘，构建出符合金融行业特点的大模型，能够更好地预测市场趋势、优化风险管理等。​

吴乾坤提到，多模态大模型正在迎来重大突破并迅速得到应用。通过构建大量的智能体，能够推动技术与业务的深度融合，全面助力金融机构实现数智化转型，加速金融业务模式的革新与流程优化，进而构建更加智能、高效且适应未来发展的金融生态。多模态大模型能够处理多种类型的数据，如文本、图像、音频等，为金融服务带来更加丰富和全面的体验。​

徐世强认为，众多头部 AI 科技公司将发力研发 AI 服务平台，这些平台将各种 AI 技术进行集成整合，方便客户使用。客户无需自行搭建复杂的 AI 系统，也无需花费大量精力去训练高深的算法模型，只需在平台上即可轻松调用各种 AI 功能。这将极大地降低金融机构应用 AI 技术的门槛，推动 AI 在金融行业的广泛普及。​

薛春雨总结道，从发展趋势来看，Agent 是当下竞争的重点，但需要与企业积累的业务知识、产品数据等进行深度融合。AI for Process 将是后续的主要发展方向，而最终的竞争力将体现在数据方面，如何将数据积累转化为生产力至关重要。未来，金融机构和金融科技企业需要立足当下，构建具有金融行业特色的 Agent 智能体，持续推动 AI for Process 理念的发展，以适应不断变化的市场环境和客户需求。​

金融领域 AI 数据应用洞察与突围​

除了 AIGC 在金融业务场景的应用，金融领域 AI 数据应用也是本次活动关注的重点。随着 AI 技术在金融行业的广泛应用，数据作为 AI 的 “燃料”，其重要性不言而喻。然而，当前金融领域在 AI 数据应用方面仍面临诸多挑战，如数据质量不高、数据孤岛现象严重、数据安全与隐私保护等问题。​

专家们在活动中深入探讨了如何突破这些困境。他们认为，首先要加强数据治理，提高数据质量。通过建立完善的数据质量管理体系，对数据进行清洗、整合、标注等处理，确保数据的准确性、完整性和一致性，为 AI 模型的训练提供可靠的数据支持。其次，要打破数据孤岛，实现数据的互联互通。金融机构需要加强内部各部门之间以及与外部合作伙伴之间的数据共享与合作，通过建立数据共享平台、制定统一的数据标准等方式，让数据在不同系统和部门之间自由流动，充分发挥数据的价值。此外，在数据安全与隐私保护方面，要采用先进的技术手段和严格的管理制度，确保数据在采集、存储、传输、使用等各个环节的安全，保护客户的隐私信息不被泄露。​

在实际案例分享中，一些银行通过引入先进的数据管理技术和 AI 算法，成功解决了数据应用中的难题。例如，某银行利用大数据分析技术对客户数据进行深度挖掘，精准识别出潜在的优质客户，并为其提供个性化的金融产品和服务，有效提升了客户满意度和业务转化率。还有银行通过建立数据中台，实现了对全行数据的集中管理和共享，提高了数据的使用效率，降低了运营成本。​

本次「AI for Process」系列活动的首场活动，为金融行业从业者提供了一个深入交流和学习的平台。通过专家们的分享与讨论，不仅让大家对 AIGC 在典型金融业务场景的探索和实践有了更清晰的认识，也为金融领域 AI 数据应用的突破指明了方向。在 AI 技术飞速发展的今天，金融行业正面临着前所未有的机遇与挑战。相信通过不断的探索与实践，金融机构能够充分利用 AI 技术，实现业务流程的优化与创新，提升核心竞争力，在数字化转型的道路上迈出更加坚实的步伐。后续「AI for Process」系列活动还将针对供应链运营、政务服务及汽车制造等核心业务流程展开，持续为各行业的数智化转型提供助力。（记者 滕娟）