（原标题：恒生聚源吴震操谈AI爆款攻略：数据决定未来，三大场景落地指南） 21世纪经济报道 实习生 张长荣 记者 崔文静 北京报道 在金融科技加速渗透的行业背景下，机构竞争的 重心正悄然生变。 如今，从底层技术架构的数字化重构，到前端业务场景的智能化升级，金融科技已从"可选项"变为行 业"必答题"——大模型、云计算等技术的规模化应用，不仅降低了中小机构的技术准入门槛，更让行业 整体的技术底座逐步趋同。 "未来大中小机构在算法与算力上的差距必将逐步缩小，金融机构的核心竞争力也将随之转向数据。"恒 生聚源总经理吴震操判断，对于规模相近、业务模式易同质化的机构，内外部数据的挖掘利用能力将成 为竞争胜负手。 第二，对结果进行溯源验证。目前主流商业大模型平台通常会提供来源链接、参考文献或相关图表，用 户应主动核查来源的发布时间及可靠性，以评估信息的时效性和可信度。 第三，可借助智能体平台自定义工具。目前不少智能体平台开放自定义功能，用户可根据自己的投资习 惯和分析方法搭建专属智能体。 21世纪：面对机器逐渐替代部分基础岗位的趋势，我们应如何建立"人机协同"的工作模式？需要掌握哪 些关键技能才能与机器深度合作而非被替代？ ...

文章核心观点 - 2025年是企业级AI应用从试点走向规模化落地的关键转折点 AI正从效率工具升级为企业经营中需量化价值的核心能力 但企业在战略制定、技术实施和人才培养等方面仍面临系统性挑战 [1] - 2025 ITValue Summit数字价值年会聚焦AI落地"十大核心问题" 通过行业领先企业的实战案例分享 为企业提供可借鉴的解决方案 推动AI从概念验证走向生产级应用 [1][3][5] AI战略共识构建 - 企业面临从技术试点到战略重构的关键转折 管理者和执行者之间存在认知落差 90%的AI项目未能实现预期 70%的高管认为效果不佳 [8][16] - 瑞幸咖啡通过AI驱动价值链重构 以数字化底座支撑用户、产品、门店三大支柱 实现爆品预测准确率85% 租金占比降至8%以下 以9.9元定价策略颠覆行业格局 [12] - 企业需重新定位AI与人的关系 AI应作为提供策略的"顾问"和鼓励执行的"教练" 而非单纯工具 人机协同需遵循"334框架"：30%人类智能定战略 30%人工智能做分析 40%执行系统保交付 [16][18] 技术可靠性与可解释性 - AI幻觉和决策黑箱问题成为证券行业深度应用的关键瓶颈 金融业务要求输出内容必须可靠可解释 且严禁未经许可的投资建议 [21][24] - 国泰海通构建千亿参数多模态证券垂类模型 采用"可信知识库+小模型校验"双重保障机制 通过180多个业务方法库实现分析过程可追溯 满足监管合规要求 [23][26][28] - 业务部门深度参与是保障AI可靠性的关键 国泰海通技术团队与业务人员共同设计场景 业务人员占比远高于技术团队 [29] 数据基础与治理 - 数据质量贯穿全生命周期 香港医管局30年积累近60亿条高质量医疗数据 通过一体化数字平台实现医疗信息高效互通 诊疗时可实时调阅患者全病程记录 [33][35][36] - 数据困境主要源于信息割裂和标准不一 香港赛马会面临跨国数据整合挑战 海外赛马数据缺少标准化采集 单场比赛视频分析需20个GPU集群 处理成本极高 [38][40] - 数据使用成本决定应用有效性 随着算力效率提升和成本下降 当前数据挑战将成阶段性现象 医疗行业需推进数据资源资产化、服务产品化和生态空间化 [41][50] 应用场景选择 - 企业应避免"技术优先"误区 易鑫集团年交易规模700亿人民币 80%用户来自三线以下城市 通过自研AI大模型实现获客、风控、路由匹配全流程智能化 帮助三农群体获得金融服务 [46][48] - 医疗领域强调"数据-AI能力-行业Know-how"黄金三角 业务人员参与开发对成功落地至关重要 医生通过接触AI大模型提升诊疗水平 但需平衡AI建议与专业诊断的关系 [49] - 医药行业AI应用处于早期阶段 需确保数据质量和数量 进行全新流程设计 中国药品审评改革深化 CDE筹划AI辅助审评将促进行业发展 [50][51] 模型选型策略 - 仅40%的POC项目能走向生产 失败主因包括业务评估不足、数据准备不充分等 而非模型选择错误 企业焦点应从"选哪个模型"转向如何避免POC陷阱 [56][58] - ROI衡量需关注新业务模式创新 亚马逊Ring智能摄像头通过增加AI功能推出视频回看订阅服务 创造新增长点 单纯运营效率提升反居次要位置 [60] - 模型选型需综合考虑数据持续投入能力、工程化水平和Agent范式把握 企业竞争力体现在系统化生产部署能力而非模型选择 [60] 行业模型落地 - 行业小模型比通用大模型更具优势 通用模型训练使用65万亿数据 而行业内部沉睡着170万亿未利用数据 医疗领域豆蔻妇科模型问诊准确率达90.2% 通过妇科主任级考试得分64.94超越GPT-5的52.5分 [64][66] - 行业模型需具备复杂推理和专业数据生产能力 航旅纵横强调行业大模型是系统工程 需建立"数据-模型-数据"闭环保持持续进化 [71][73] - 酒店行业通过AI数字经理实现收益优化 五一期间杭州门店通过实时商圈流量分析 在店长经验判断与AI建议冲突后执行降价策略 最终入住率提升8.3% RevPAR实现增长 [73][74] 知识库体系建设 - 企业42%知识留存人脑 26%以文档存储 仅12%进入可检索知识库 东航员工每天花1.2-2.7小时跨系统检索知识 [80][81] - 东航通过RAG技术构建涵盖300多本公司手册的知识库 服务超1万名一线员工 地服人员询问"大提琴托运"可迅速返回精准规定 减少70%的旅客投诉 [83] - 知识管理目标是无缝嵌入生产过程 东航已有400多个部门级智能体投入运行 新开航线智能体可快速生成覆盖经济效益、飞行条件的分析报告 [83][84] 人机协同实践 - 美的荆州工厂14个智能体覆盖38个核心生产场景 由"工厂大脑"统一协同计划、供应链、物流和生产 上半年实现财务认可提效2.83亿元 节省490.4万小时 [89][91] - 一线员工参与智能体开发 美的内部涌现9000多个"民间智能体" 由业务人员自主开发解决实际痛点 [91] - 云迹科技机器人完成超5亿次任务 服务3万多家酒店 行走2033万公里 具备学习力、适应力等六维能力 在酒店场景中能通过电话温柔提醒客人取物 为盲人开启无障碍服务 [91][93] 人才战略调整 - AI岗位需求量同比翻倍 但人岗适配率仅20% 企业需从"花钱买人才"转向"主动造人才" 将人才战略与业务战略同步推进 [99][100] - 传统制造企业案例显示 基于战略明确人才画像后 对业务人员开展系统技术培训 同时在关键岗位引入外部专家 可搭建完整人才体系 [102] - 需构建"全职员工+外包/独立顾问+数字员工"多元用工模式 AI原生国企从10人团队快速成长为近200人的明星企业 得益于灵活用工形态 [102] 安全合规管理 - 财务领域数据合规是"生死线" 2020-2024年受处罚上市公司财务人员从60人升至137人 年复合增长率23% 70%-80%处罚集中在虚假财务报告和未及时披露信息 [108][109] - AI在财务合规的应用包括智能票据处理、现金流预测、欺诈检测等 智能报销平台可通过语音指令自动完成票据整理与填报 提升效率并保障合规性 [110][111] - 需警惕AI生成技术带来的风险 Nano Banana能零成本在十几秒内篡改电子原始凭证 对财务数据合规构成巨大挑战 [113]

核心观点 - 2025外滩大会聚焦AGI浪潮下的组织创新与人才发展 探讨人机协同新范式下效率提升与工作流程重塑[3][11] - AI推动组织向更敏捷扁平开放协作方向演化 人才角色从执行者转变为与AI协同的创造者[5] - 人类核心价值在于创造力同理心共情能力等AI无法替代的特质 是建立信任的重要基础[7][11] 组织变革趋势 - 蚂蚁集团通过跨组织任务导向虚拟项目制赋予团队自主权 新型评价机制提升员工参与感[5] - AI推动组织从规模取胜转向效率取胜 最小单元可能拥有最大能量[11] - 蓝色光标将AI应用深度融入绩效评估 考核比重提升至50%以上[9] 人才能力重构 - 智能工作者需掌握AI能力 学会与AI协同 重点发展人类情商沟通能力讲故事能力及系统性思维[7] - 人才需从擅长解决问题转变为擅长定义问题[5] - AI原生创业者必须考虑如何运用AI能力创业[11] 企业实践案例 - 蓝色光标构建BlueAI自研产品矩阵 重视高质量数据与高AI素养人才 目标成为AI营销全球化公司[9] - 星海图作为具身智能领域AI原生公司 运用AI驱动效率工具提升组织效能达成业务目标[11] - 蚂蚁集团以开放透明简单互信求真务实文化营造安全探索环境 鼓励员工拥抱不确定性[5]

服务贸易创新应用 - 人工智能教育平台提供人机协同思维与前沿科技原理的教学服务 [3] - AI眼底筛查服务可在两分钟内生成个性化健康评估报告 [4] - 跨境金融服务实现离境退税便捷化 打破国界限制创造丝滑体验 [7] 服务贸易价值体现 - 服务贸易交易会展示无形服务产品的未来消费价值 [1] - 健康管理服务通过技术手段实现个性化健康监测 [4] - 服务贸易最终交付成果涵盖生活品质提升、视野拓展和健康未来 [6]

核心观点 - 2025年是中国金融业大模型规模化落地的关键年 AI技术正从概念验证深入业务核心 驱动金融服务智能化和普惠化 [1] - 金融机构从早期单纯强调"用起来"转向关注技术与业务协同的实际效益和成本控制 "有价值"成为行业共识 [2] - 金融大模型应用面临数据价值转化不足 安全性挑战和不确定性等门槛 需通过技术融合和体系建设解决 [4][5][6][7] AI应用现状与进展 - 金融智能体已具备感知 学习 行动 决策的代理能力 可培育专业水准的金融代理人 适用于市场分析 风险评估 投资顾问等领域 [2] - 行业正从人机协同L3阶段向L4阶段跨越 关键突破在于大模型使机器自主理解并响应用户需求 未来将向L5阶段发展 提供更拟人 有情感的高质量服务 [2] - 2025年是智能体元年 大型企业构建智能体平台 业务部门参与度从18%提升至74% [3] - 银行业AI大模型落地呈加速跑态势 工商银行新增100余个应用场景包括AI财富助理和投研智能助手 邮储银行开展230余项大模型场景建设 [3] - 马上消费发布零售金融大模型"天镜"并升级至3.0版本 应用于八大核心场景 智能客服年均服务超6500万次 [5] 战略与体系建设 - 金融机构将智能化作为最重要战略 倾向于从体系化角度考虑AI建设 希望利用1-2年时间窗口构建AI体系确保发挥大模型核心作用 [3] - 行业需要推动数据中台与AI平台深度融合 将AI技术系统应用于业务全流程 目前数据平台仅还原50%数据价值 大量业务规则和专家经验尚未充分挖掘 [5] 数据价值转化挑战 - 中国企业面临数据资源难以转化为自身资产的挑战 数据 技术与算法割裂无法协同支撑决策 [4] - 需通过洞察平台从大量"废弃数据"中识别高价值应用场景与客户真实需求 洞察平台可激活企业约70%的"沉睡数据" [4] - 计划将自动驾驶领域的强化学习经验与AI技术融合 在金融决策和风险控制领域实现突破 [4][5] 安全性与可信性挑战 - 必须高度重视金融模型的安全性与可信性 模型歧视 算法共振和隐私泄露等技术风险仍未彻底解决 [6] - 算法共振指不同机构采用相似程序算法逻辑导致市场预测趋同和交易策略一致 可能引发单边市场行为与剧烈波动 [6] - 隐私泄露问题缘于模型可解释性不足 对算法处理 数据挖掘及生成过程缺乏透明解释 制约监管合规能力和模型可靠应用 [6] - 金融决策要求极高精准性 微小偏差可能造成显著影响 需确保AI决策可信 已逐步形成标准方法 平台与工具 [6] 不确定性挑战 - AI引入带来不确定性挑战 部署前无法预知投资回报率或具体商业成效 要求机构有先期投入与探索意愿 [7] - 金融机构需在战略规划 组织架构设计和人才引进等方面持续创新与调整 [7]

行业规模与增长 - 全球人形机器人最大单一合同为2.5亿元人民币[1] - 中国今年人形机器人销量预计突破1万台 同比增长125%[1] - 中国今年人形机器人市场规模预计达82.39亿元人民币 占全球约50%[1] 江苏企业销售表现 - 江苏云幕智造1-8月销售额达去年总额2.5倍[2] - 云幕智造实现全栈自研 推出10款人形机器人产品[2] - 南京阿凡达机器人1-8月销售额同比增长约100%[4] 产品与技术特性 - 文旅款人形机器人具备40个全身自由度与仿生手臂[1] - 云幕智造机器人支持26个面部自由度和66个全身自由度[2] - 双曲线齿形谐波减速器重量减轻50% 体积减小40%[6] - 阿凡达儿童伴侣机器人集成陪伴教育及安全防护功能 定价5万多元[4] 应用场景拓展 - 文旅机器人应用于博物馆 科技馆 商场等场景 基础款售价20多万元[2] - 星云科技机器人覆盖校园 司法 政务等多场景[9] - 魔法原子机器人已实现量产交付 适用于工业 商业及教育场景[10] 产业链优势 - 江苏拥有完整供应链体系支撑产业规模化发展[6] - 谐波减速器已应用于央视春晚及亚运会等重大项目[6] - 常州祥明智能推进关节模组技术开发[7] - 天奇股份建立数据采集实训基地提升智能化水平[7] 创新生态建设 - 苏州大学与乐聚机器人成立协同创新研究院[7] - 无锡产业联盟整合企业及高校资源推动技术共享[7] - 无锡滨湖区汇聚20余家企业 打造复星产业园创新集聚区[8] 政策支持导向 - 江苏省机器人产业方案对南京 无锡等多地差异化定位[8] - 南京计划2026年机器人产业水平居全国前列[8] - 无锡将人形机器人列为未来产业重要发展方向[8] 技术挑战与前景 - 需提升机器人在复杂场景下的泛化能力与通用性[10] - 工业及家庭服务场景产品成本较高 普及需时间[10] - 人形机器人定位为人类协作者 构建人机协同新模式[11]

脑机接口技术发展现状 - Neuralink已在少量患者中完成开颅植入 重点尝试恢复因瘫痪或神经疾病丧失的运动和语言功能 并计划在2025年第四季度开展言语皮层实验以解码意图语言[1] - Synchron通过微创血管内植入方式让瘫痪患者用脑信号控制外部设备 已在临床试验中验证安全性和部分日常功能恢复[1] - 植入设备目前可稳定使用一至两年 但要突破三年以上仍有挑战 马斯克宣称设备可稳定工作一年 但实际上三个月电极就会部分脱落[9][18] 技术应用方向 - 运动补偿和康复领域控制假肢和手的运动已取得不错进展 包括中国洪波教授研究、北脑一号和上海团队的研究[9] - 言语功能恢复方面正帮助说不出话的人恢复语言 这属于舌头运动增强[9] - 治疗精神分裂症或自闭症存在可能 通过电刺激精确控制大脑奖赏中枢的幻觉程度可实现治疗目的[8] - 记忆增强应用可帮助阿尔茨海默症患者识别熟人 或提醒健康人忘记的名字 属于记忆外挂和认知外挂[8] - 养老领域特别看好 老年人可直接提出需求由机器人协助完成操作 还包括运动康复、认知康复和情感支持[15] 技术路径与挑战 - 侵入式、半侵入式和非侵入式三种路径并行探索 目前谈不上孰优孰劣 未来若节点足够多可能实现无时无刻连接[11] - 非侵入式可随时摘掉停止读取脑信号 而侵入式一旦植入使用者无法确认是否持续运行且更容易面临被攻击风险[12] - 最大挑战同时存在于硬件和软件层面 材料科学使电极越来越小和柔软 记录通道数从几百提升到上千未来可能达上万 但数据解析需依赖人工智能[10] - AI进步速度远快于材料科学 模型能力可能百日内翻倍 而材料改进通常每年只有百分之一增量 未来突破更大程度取决于AI[10] 人机协同与伦理边界 - 脑机接口核心是以修复与辅助为核心的技术探索 而非直通超人化的捷径 意识上传和通过脑芯片直接读取大脑信息等设想目前仍是不切实际的幻想[2][3][7] - 技术包含必要的能力超越 旨在确保人类与机器能够共存 而非制造超人 意识上传或数字永生现阶段完全不可能实现[4] - 伦理上难以接受超人化设想 若真能获得超常能力将带来巨大不公平 马斯克最初愿景倾向超人化但现已转向临床应用[3] 中美研究差异与时间框架 - 中美两国在脑机接口研究上总体呈并跑状态 中国在无创和半侵入式研究更领先 美国在侵入式研究方面更强[16] - 技术成熟时间最初认为需60年 后改为30年 现在看可能缩短至15到20年内有望出现更成熟成果[17]

AI培训对客服行业的影响 - AI训练使新入职客服平均薪酬提升14% [1] - 经过AI训练的新客服每次服务获得薪酬提高14.02% [1] - AI训练使日均客户差评数下降29.46% [1] - 日均人工质检不合格数减少29.70% [1] AI训练的普惠特性 - 45岁以上客服群体服务标准性改善最突出 [1] - 普惠效益跨越不同性别、年龄段、城市线级和城乡区域 [3] - 45岁以上客服上岗六个月后日均质检不合格数量降低33.46% [3] - 大语言模型和智能体降低技术受益门槛 [3] 特殊情境训练效果 - 经过特殊情绪客户模拟训练的客服上岗五个月后差评数下降79.79% [3] - 同类情境训练使质检不合格数减少49.40% [3] - 多身份多性格智能体有效提升客户评价 [3] 行业发展趋势 - 国务院推动服务业向智能驱动的新型服务方式演进 [6] - 探索无人服务与人工服务相结合的新模式 [6] - 推动新一代智能终端和智能体广泛应用 [6] 企业实践案例 - 数字蚂力公司基于大语言模型构建"AI陪练"智能体 [7] - 通过模拟不同性格与情绪状态的虚拟客户提供实战环境 [7] - 采用人机协同方式提升劳动者岗位技能 [7] - 帮助企业实现培训环节降本增效 [7] 技术赋能理念 - AI从根本上重塑劳动与就业概念 [6] - 人工智能+的真正潜力在于赋能人而非取代人 [7] - 技术红利应惠及最广泛劳动者 [7] - 推动包容性增长与社会整体福利提升 [7]

无人机竞速赛事特征 - 比赛形式为选手端坐通过头戴显示器操控无人机进行竞技 [1] - 采用第一视角操控模式 无人机需在500-600米赛道穿越40-50个障碍物 [1] - 每场4名选手参赛 限时3分钟完成3圈飞行 以用时短者为胜 [1] 竞技要求与技术门槛 - 赛事综合考验运动员技术 心理 体能和策略多维能力 [1] - 顶尖飞手需具备机械调校能力 敏捷反应和抗压能力 [1] - 比赛核心魅力在于对人机协同极限的持续挑战 [1]

文章核心观点 - 中国陆军智能化作战迈入新阶段 四足机器狗武装进化而成的"机器狼"集群展现出颠覆性战术效能 标志未来战争形态深刻变革[6][12][14] 从机器狗到狼群战术进化 - 原型为2024年珠海航展四足机器狗 经一年升级采用国产芯片和360度感知系统 实现在40度陡坡和30厘米障碍地形灵活机动[7] - 最大突破在于群体智能 6台机器狼可自主组成三三制战术编队 5分钟内完成高原高地攻占任务 全程无需人工干预[7] - 狼群分工明确：头狼负责2公里半径侦察 射手搭载步枪/榴弹发射器精准打击 保障狼背负20公斤物资支援步兵[7] 实战检验成果 - 2025年7月第七十六集团军在西北高原4300米演练 实现机器狼与步兵协同作战[10] - 中国智能装备完成研发-列装-实战高效闭环 与国外同类装备仍停留展示阶段形成对比[10] - 合成旅步兵排现标配无人班编制 包含9只机器狼加3名操作手 通过自然语言指令调度集群[10] 模块化设计优势 - 采用开放式架构设计 同一平台可快速切换侦察 打击 电子对抗等不同功能模块[12] - 与无人机 无人战车构成立体火力网 推动作战模式革命进入人机协同新纪元[12] - 实现从新质生产力到新质战斗力转换 代表中国军事创新加速度[12]