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国际金融报· 2025-12-18 04:07

公司十年发展里程碑与战略 - 公司上市十年，经历了金融科技行业快速发展的十年，始终稳健向前，发展势能不减 [2] - 公司前瞻性的战略布局在于行业初探期便坚定锚定AI技术，构建深厚数字底座，并拥有精益高效的管理体系 [2] - 公司CEO指出，已充分利用AI技术为现有业务注入新活力，通过智能化优化运营流程，并将自用AI的能力产品化，朝着打造AI原生业务的目标迈进 [2] AI业务布局与具体应用 - 公司AI布局立足当前业务场景，通过AI优化现有业务，解决效率与用户体验痛点 [2] - 公司推动技术能力产品化转型，对外输出“AI+金融科技”，探索为其他行业和企业提供赋能解决方案 [2] - 公司孵化AI原生业务，推动面向AI早期创业团队的战略投资与合作，构建“技术+场景”生态闭环 [2] - 公司自研“智语”大模型形成技术底座，并通过国家备案 [12] - 公司开发魔方Agent平台，包括营销客服、风控合规、资金管理、研发支持等智能体，应用于多个环节 [12] - 在客服领域，公司推出7x24小时AI机器人、青鸟智能客服、蜂巢智能语音交互平台，其中蜂巢平台获评2024全国企业数字中国建设优秀应用案例，AI情绪识别功能提升了客户响应速度与满意度 [13] - 在营销领域，公司上线灵枢智能营销平台，通过AI分析客户行为和偏好提供个性化方案，自研AI标签平台“当康”助力精准客户画像 [13] - 在办公管理领域，公司依托“智语”大模型实现会议智记、日程管理、合同审核等功能，大幅缩短合同审核时间，资金管理智能体实现100%资金部署 [13] - 公司内部AI应用特点是由内而外、全员参与，50%的员工已配备协同智能体 [14] AI应用成效与数据 - AI营销助手日执行超1700项任务 [13] - AI客服接起率达98.66% [13] - 资金管理效率原需6人一周工作，现仅需10分钟 [13] - 风控日均拦截风险证件3万张 [13] - 合规质检准确率提升至90% [13] - 研发自动建单日省人工3小时 [13] 行业背景与AI应用机遇 - AI产业链的当前堵点在于应用落地产生经济价值，未来巨大潜力也在应用领域 [5] - 市场需求已从“秀技术”转向“用技术解决问题”，AI应用凭借场景化落地能力成为价值核心，垂直行业深化是主要方向 [6] - AI Agents具备长期记忆、规划和调用工具能力，有望推动复杂场景应用落地，成为AI应用的新增长点 [6] - 能把握AI行业应用落地机会的企业，需具备场景贴合、数据驾驭、技术落地、组织协同等多维度综合能力 [8] - 这类企业需跳出“技术自嗨”，聚焦行业真实痛点，让AI与业务深度绑定，例如锁定金融行业投研、风控等高频核心场景 [8] - 成功应用AI需要强大的多源数据驾驭与合规能力、适配的组织架构与人才团队（业务专家+数据科学家+技术工程师），以及灵活的生态整合能力 [9] 公司的核心能力与积累 - 公司以金融科技业务起家，拥有不错的数据资源与技术基础，在AI时代有望实现业务升级与商业模式跃迁 [3] - 金融是AI最难落地的场景之一，在监管、安全、精准要求下打磨的技术，可以成为其他行业应用的“母机” [16] - 公司积累了海量脱敏行为数据，例如Hawkeye反欺诈管理系统构建了包含超600万条记录的自有黑名单库，并深度积累保险等业务场景化数据 [16] - 公司构建了覆盖数据全生命周期的个人信息治理机制，严格执行数据清洗和脱敏流程 [16] - 公司培养了丰富的复合型人才，组建了由互联网技术专家、人工智能专家、大数据分析专家构成的核心队伍，搭配高效运营团队 [17][18] - 公司形成了场景贴合、数据驾驭、技术落地等方面的全面能力，能跳出“技术自嗨”，聚焦行业真实痛点 [18] 未来战略与商业模式展望 - 公司推进“AI+多元场景”战略，将AI技术从办公场景拓展至各类业务场景，并计划深化在风险防范、人员培养等场景的融入 [19] - 公司积极开展产学研与政企合作，入选中国人工智能产业发展联盟，与多地政府签订合作协议，联合生态伙伴打造私有化大模型项目 [19] - 公司聚焦孵化AI原生应用，通过投资合作AI早期创业团队，构建包含中间层及各类应用的生态体系 [19] - 公司在对外赋能上已有所尝试，未来有望凭借数据、人才及技术商业化落地经验，将技术赋能到更多行业 [21] - 公司商业模式有望从金融科技服务，转型为赋能百业的技术公司模式，生态价值有望进一步凸显 [21] - 以公司为代表的能抓住AI行业应用落地机会的技术企业，商业模式可围绕B端企业核心需求、C端消费场景及产业链基础支撑展开，兼顾盈利稳定性与长期成长性 [21]