行业趋势与挑战 - 全球近半数金融机构已启动大模型应用建设 [1] - AI在行业端落地面临投入产出失衡挑战 [1] AI落地关键路径 - AI价值判断需锚定KPI核心指标 真正辅助或承接部分KPI任务 [1] - 围绕三个核心流程重构业务逻辑：业务流程AI化 业务Know-how AI化 AI价值交付标准化评估体系 [1] 业务流程AI化实施 - 信贷业务全流程涵盖客户获取 反欺诈 信用审核 授信审批及贷后管理等多个关键环节 [2] - 规则明确标准化重复性强的业务可通过AI替代或辅助人工 实现全业务链条自动化与智能化 [2] 业务Know-how AI化核心 - 银行隐性业务规则 风险判断逻辑与客户服务经验构成核心竞争力重要基石 [2] - 需将专业知识转化为AI可理解的结构化形式 使模型具备资深从业者业务理解与判断能力 [2] - 实现需畅通经验提取 知识图谱构建 模型训练与迭代全流程 [2] AI价值评估体系 - 衡量标准应关注大规模真实业务场景稳定落地 而非算法精度等技术参数 [3] - 核心价值体现在降本增效 风险管控与客户体验提升等业务维度 [3] 行业解决方案创新 - 百融云创提出打造硅基人军团 让AI Agents像人类一样完成KPI [3] - 一站式贷后解决方案涵盖业务流程AI化 业务Know-how AI化 AI价值交付三大维度 [3] 银行业当前困境 - 银行业面临利率低 息差低 收益低 不良率高的三低一高困局 [3] - 贷后管理成为银行稳健经营关键环节 传统M1阶段启动委外催收模式面临挑战 [3] 技术应用突破 - AI驱动贷后解决方案突破传统人工作业不可能三角 [3] - 全面助力金融机构实现流程到能力 人效到成本的智能化升级 [3]