2025年《財富》人工智能頭腦風暴（BrainstormAI）大會日前在新加坡舉行。金融壹賬通海外香港CEO兼AI數(shù)智事業(yè)部總經(jīng)理金新明在“智能銀行：AI引領金融下一個前沿”圓桌論壇上表示，未來人工智能在金融領域的應用將采用一種混合方法，即結合大模型的生成能力和傳統(tǒng)AI的精準度，以確保系統(tǒng)的可靠性和可控性。這種融合策略對于金融等需要處理敏感數(shù)據(jù)和高度可靠性的行業(yè)至關重要。

銀行業(yè)當前普遍面臨遺留系統(tǒng)復雜、架構老化等問題。人工智能，尤其是大語言模型，為傳統(tǒng)系統(tǒng)升級迭代提供了新的解決路徑。“通過AI大模型解析程序代碼，從中提取功能規(guī)范，是快速理解并重構底層架構的一種方式。”金新明稱，這種AI賦能方式，正在成為金融機構應對系統(tǒng)更新挑戰(zhàn)的有效工具。

金新明以平安集團為例，說明AI在實踐中的落地應用。平安集團已在銷售、服務、運營和管理等多個核心場景中應用AI。2024年，平安AI坐席服務量達到18.4億次，覆蓋平安80%的客服總量，能夠快速響應、解決消費者咨詢、投訴問題。在風控領域，通過引入大模型防偽技術，平安在信貸、反欺詐等關鍵環(huán)節(jié)成效顯著，尤其在識別偽造面部信息、篡改身份數(shù)據(jù)等新型欺詐行為中，憑借算法的實時分析能力，構建起堅固的安全防線，大幅降低了運營風險與成本。

在談及全球AI技術布局差異時，金新明指出AI部署的關鍵差異。中國內地的金融機構通常采用私有化部署，基于開源框架開發(fā)金融垂域模型，而中國香港和東南亞的金融機構則往往在受監(jiān)管的公有云環(huán)境中，基于商業(yè)通用大型模型構建訓練和迭代系統(tǒng)。這些差異對模型訓練、數(shù)據(jù)治理和服務交付均產(chǎn)生了具體影響。

在AI技術的推廣應用層面，金新明強調三個關鍵要素：一是基于數(shù)據(jù)、算力和算法的基礎能力；其次是具備金融與科技交叉背景的專業(yè)人才，第三是豐富且不斷演進的業(yè)務場景。他指出，中國在這三個方面具備顯著優(yōu)勢，尤其是在數(shù)據(jù)密集型場景的積累和復合型人才供給方面，為人工智能技術在金融業(yè)的廣泛應用提供了堅實基礎。例如，平安擁有超過3000名科學家，科技開發(fā)人員超2.1萬名，通過在人工智能領域十余年的持續(xù)投入，已實現(xiàn)傳統(tǒng)AI與大模型技術的融合應用。為解決大型模型內容生成中的可靠性和信任問題，平安首創(chuàng)了“大模型+傳統(tǒng)AI精準推理+人工決策節(jié)點”框架，確保技術使用中的透明性和可解釋性。

談及AI發(fā)展的未來方向，金新明表示，盡管大模型在內容生成方面展現(xiàn)出巨大潛力，但在金融等對信任度和可控性要求更高的行業(yè)仍需將其與傳統(tǒng)AI結合。金融壹賬通正在探索將生成式模型整合到業(yè)務流程中，同時保留關鍵節(jié)點的人工干預，以確保系統(tǒng)的靈活性、透明性和可靠性。

“我們始終認為，人工智能是一種工具，其價值在于可擴展性與場景適配性。”金新明表示。目前，平安集團已成功搭建通用模型、垂直領域模型、應用模型三層大模型體系，打造了五大實驗室、九大數(shù)據(jù)庫，為全球最大的金融、醫(yī)療數(shù)據(jù)庫之一，AI產(chǎn)品及解決方案已廣泛應用、服務于全集團85個大模型場景，加速推進生態(tài)圈建設。