智能金融技术发展趋势 - 以慢思考技术普及、推理成本降低、智能体迭代升级和多模态能力突破为主要创新点[1] - 慢思考技术通过延长推理过程和增加计算开销来提升大语言模型推理质量，旨在减少错误累积，提高输出的准确性和可靠性[1] - 在征集的82个案例中，约五成涉及智能体范式，超过33%表示多模态能力有所提升，32%的案例使用了慢思考技术，23%的案例提及推理成本显著降低[1] 智能金融业务变革 - AI驱动投研市场全流程智能化决策，自然语言交互深度重构用户体验[2] - 客服营销从“被动响应”转向“主动智能”，通过技术融合与场景深耕实现效率、合规性与客户体验的平衡[2] - 运营管理领域，企业知识资产成为AI应用基石，通过体系化建设与管理重塑人机协同与组织运作模式[2] - 大模型与小模型协同仍是技术主流，全流程智能化风控覆盖、垂直领域专业化智能体重塑合规与效率的平衡[2] 智能金融数据治理挑战 - 2024年全球银行AI生成数据量较三年前激增470%[2] - 技术适配难，数据多样性倍增、场景实时性要求高[3] - 权属界定难，AI生成数据涉及原始数据提供者、模型开发者等多方，权责易真空[3] - 数据安全与隐私保护形势严峻，数据勒索、窃取事件增长，隐私保护压力陡增[3] - 数据伦理问题显现，模型的训练数据可能存在历史偏见，算法设计者也可能将主观偏见嵌入模型[3] - 治理成本投入压力大，金融机构需持续投入大量资源购买新硬件或升级软件，投资回报周期长[3] 数据治理的范式升级方向 - 需符合《金融科技发展规划（2023~2025年）》等监管要求，将数据治理失效纳入系统性风险指标[3] - 设立“业务科翻译官”角色，对齐业务语言与技术落地[3] - 探索数据估值与入表，例如某国有大行将客户行为数据纳入无形资产核算[3] - 通过数据共享与同业合作，构建跨机构治理生态[3] - 数据治理智能体（DGA）及演进的多智能体系统（MAS）应运而生，通过分布式协作机制共同处理复杂数据治理任务[4]