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(记者 陈美)“今年春节后,我在三四(sānsì)线城市(chéngshì)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应用已突破行业边界。”
在近日举办的(de)2025第十四届双态IT用户(yònghù)大会上,财跃星辰COO张展如是表示(biǎoshì)。他认为,随着DeepSeek等技术的演进,“AI+”浪潮正加速奔涌,AI普惠已从科技圈层向传统(chuántǒng)行业深度渗透。
对于AI技术(jìshù)在金融(jīnróng)行业的应用,张展表示,客户服务是核心命题,而当用户已(yǐ)习惯用AI处理日常事务,金融服务必须(bìxū)主动融入这一趋势。例如养老金融场景中,许多老年用户因APP功能复杂而使用困难,但若通过AI实现沪语等方言交互,就能大幅(dàfú)降低使用门槛,这类技术已具备成熟可行性。
在(zài)此背景下,金融机构应抓住“AI+APP”融合机遇,以C端体验优化为切入点,将专业服务无缝(wúfèng)嵌入用户日常。
C端智能体的爆发,也驱动了(le)国产算力(suànlì)生态升级。在张展看来,海量(hǎiliàng)用户场景为大模型提供了丰富训练数据,可加速模型迭代;同时,大规模算力需求将为国产芯片替代开辟市场空间。“以上海为例,依托(yītuō)政策层面对算力一体化的布局,财跃星辰(xīngchén)自去年起基于华为(huáwèi)昇腾平台构建算力底座,并与头部券商国泰海通战略(zhànlüè)合作,构建君弘灵犀千亿参数大模型,为海量用户提供智能化线上服务,处于国内领先水平。”
但发展中,大模型的应用落地需突破“概念导向”,转向“结果驱动”,即以切实解决(jiějué)实际问题为核心目标。张展进一步分析表示,大模型应用必须深度融入业务场景(chǎngjǐng),以 “客户友好” 为原则,通过针对性优化(yōuhuà)提升用户应用能力,最大化技术价值(jiàzhí)。
同时,在模型训练领域,挑战与技能需求也(yě)并存,这(zhè)使得一体化解决方案的(de)重要性日益凸显。“金融机构在大模型应用(yìngyòng)与技能转型进程中面临诸多难题,例如技术整合复杂、人员技能断层(duàncéng)等。若(ruò)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(tíchū) “AI数字员工” 概念。即通过智能化工具缩短人员培训周期,降低人力成本。同时,由于传统分工(fēngōng)模式导致技术架构与业务需求割裂,大模型落地(luòdì)的关键挑战在于业务逻辑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(dǎpò) “技术与业务两张皮” 的壁垒(bìlěi)。
张展认为,理想(lǐxiǎng)的模式是算力、模型、客户需求三方(sānfāng)深度协同,从“卖算力、模型”转向“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(jiāng)是国内AI行业“练内功、强输出”的关键之年。“只有(zhǐyǒu)当算力底座(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——不再是零散的技术采购,而是围绕具体业务目标定制(dìngzhì)解决方案。这种(zhèzhǒng)生态协同不仅能提升技术转化效率,更将推动AI从‘科技圈专属’走向(zǒuxiàng)‘产业普惠’,最终让金融服务更智能、更包容。”张展最后(zuìhòu)谈到。
(科创板日报记者(jìzhě) 陈美)
《科创板日报》5月24日讯(记者 陈美)“今年春节后,我在三四(sānsì)线城市(chéngshì)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应用已突破行业边界。”
在近日举办的(de)2025第十四届双态IT用户(yònghù)大会上,财跃星辰COO张展如是表示(biǎoshì)。他认为,随着DeepSeek等技术的演进,“AI+”浪潮正加速奔涌,AI普惠已从科技圈层向传统(chuántǒng)行业深度渗透。
对于AI技术(jìshù)在金融(jīnróng)行业的应用,张展表示,客户服务是核心命题,而当用户已(yǐ)习惯用AI处理日常事务,金融服务必须(bìxū)主动融入这一趋势。例如养老金融场景中,许多老年用户因APP功能复杂而使用困难,但若通过AI实现沪语等方言交互,就能大幅(dàfú)降低使用门槛,这类技术已具备成熟可行性。
在(zài)此背景下,金融机构应抓住“AI+APP”融合机遇,以C端体验优化为切入点,将专业服务无缝(wúfèng)嵌入用户日常。
C端智能体的爆发,也驱动了(le)国产算力(suànlì)生态升级。在张展看来,海量(hǎiliàng)用户场景为大模型提供了丰富训练数据,可加速模型迭代;同时,大规模算力需求将为国产芯片替代开辟市场空间。“以上海为例,依托(yītuō)政策层面对算力一体化的布局,财跃星辰(xīngchén)自去年起基于华为(huáwèi)昇腾平台构建算力底座,并与头部券商国泰海通战略(zhànlüè)合作,构建君弘灵犀千亿参数大模型,为海量用户提供智能化线上服务,处于国内领先水平。”
但发展中,大模型的应用落地需突破“概念导向”,转向“结果驱动”,即以切实解决(jiějué)实际问题为核心目标。张展进一步分析表示,大模型应用必须深度融入业务场景(chǎngjǐng),以 “客户友好” 为原则,通过针对性优化(yōuhuà)提升用户应用能力,最大化技术价值(jiàzhí)。
同时,在模型训练领域,挑战与技能需求也(yě)并存,这(zhè)使得一体化解决方案的(de)重要性日益凸显。“金融机构在大模型应用(yìngyòng)与技能转型进程中面临诸多难题,例如技术整合复杂、人员技能断层(duàncéng)等。若(ruò)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(tíchū) “AI数字员工” 概念。即通过智能化工具缩短人员培训周期,降低人力成本。同时,由于传统分工(fēngōng)模式导致技术架构与业务需求割裂,大模型落地(luòdì)的关键挑战在于业务逻辑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(dǎpò) “技术与业务两张皮” 的壁垒(bìlěi)。
张展认为,理想(lǐxiǎng)的模式是算力、模型、客户需求三方(sānfāng)深度协同,从“卖算力、模型”转向“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(jiāng)是国内AI行业“练内功、强输出”的关键之年。“只有(zhǐyǒu)当算力底座(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——不再是零散的技术采购,而是围绕具体业务目标定制(dìngzhì)解决方案。这种(zhèzhǒng)生态协同不仅能提升技术转化效率,更将推动AI从‘科技圈专属’走向(zǒuxiàng)‘产业普惠’,最终让金融服务更智能、更包容。”张展最后(zuìhòu)谈到。
(科创板日报记者(jìzhě) 陈美)
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