他进一步指出，成本降低不仅体现在技术部署层面，更推动了智能金融服务覆盖范围的扩大。过去受限 于算力成本与技术要求的中小银行、地方金融机构，如今也能借助轻量化、高效率的AI解决方案，实 现客户服务精准化、风险管理前瞻化和运营管理自动化。 在案例分享环节，吕仲涛特别提到上海银行AI手机银行以对话式服务替代传统界面、微众银行数字营 销系统降低获客成本等实践，表明中小机构正通过AI技术实现服务模式创新与运营效率提升。 "智能金融的发展始终需要以业务场景为核心导向，"吕仲涛总结道，"在未来，既要注重技术的前瞻 性，如构建'通算+智算'双驱动的韧性基础设施，也要坚持风险可控和伦理合规，确保算法可解释、数 据可信任。同时需构建支持规模化应用的智能体平台，打造数字原生的架构与安全治理体系，并通过建 立专业化 AI 人才队伍，实现技术能力与业务需求的深度耦合。" 责任编辑：郝欣煜 专题：2025年深圳香蜜湖金融年会 2025年12月20-21日，第二届"深圳香蜜湖金融年会"在深圳市福田区隆重举行，本届年会以"识变局，开 新局——促进粤港澳大湾区科技-产业-金融良性循环"为主题。中国工商银行原首席技术官吕仲涛出席 并发言。 吕仲 ...

吕仲涛指出，当前金融行业的AI创新已进入以大模型为关键抓手的新阶段。特别是随着以DeepSeek R1 为代表的开源大模型生态的崛起，推动大模型生态进入了开源的普惠期，特征包括模型的全能化，技术 的普惠化，应用的全面化，创新的全民化。他总结出智能金融发展的五大核心趋势： 趋势一：慢思考技术拓展复杂业务场景。 以DeepSeek为代表的"慢思考"（思维链）技术显著提升逻辑 推理上限，带来场景创新，使其在信贷授信决策、虚增销售识别、客户潜在需求洞察及舆情深度分析等 细分场景中发挥关键作用，助力实现客户服务精准化、风险管理前瞻化、运营管理自动化。 趋势二：推理成本降低助力智能金融普惠规模发展。 通过模型蒸馏等技术，小参数模型性能大幅提 升，显著降低了AI部署门槛和推理成本。这使得广大中小金融机构能够广泛应用AI技术，从核心业务 延伸至更多长尾场景，增强智能金融服务的高可及性。 趋势三：智能体迭代升级驱动金融智能新时代。 金融智能体正从"推理者"向"智能体"阶段演进。它们 通过增强的信息获取、决策和执行能力，能够执行复杂的金融任务，如交易监控、资产配置、风险评估 等，通过会话式界面串联业务功能，极大提升金融服务效率与 ...