AI在金融科技领域的应用价值 - 金融行业被视为AI最具突破性的应用场景 金融本质是基于数据及对物理场景理解的智能决策 AI能够实现更精准的风险判断和更广泛的普惠覆盖[1] - AI从效率型应用进入深层次金融决策环节 多模态推理能从视频、语音、合同和经营场景中提取百万维度信息 帮助识别财务造假与欺诈行为[1][3] - 通过风控使银行整体风险下降0.1个百分点即构成对行业的重大推动[1][5] 商业模式与战略定位 - 商业模式不必拘泥于SaaS订阅或分成模式 核心在于证明AI能解决现有系统无法解决的难题[1][4] - 公司定位为金融科技解决方案提供商 专注风险控制与智能决策等高价值环节 不进入算力层和大模型领域[5][7] - 可根据金融机构需求提供整体方案或模块化服务 智能体已在20多家银行落地 辅助上千名销售经理[7] 技术实现与能力提升 - 大模型处理百万维度多模态信息 传统风控仅依赖有限数据做逻辑回归 能识别纹身位置与违约概率等人工无法定义的变量[6][7] - 端到端授信决策智能体整合700多个模型与7000多个策略模块 具备自主学习和迭代能力 帮助中小银行突破人才限制[7] - 销售经理每日客户服务量从3-5个扩展到十几个 且转化率更高[7] 出海发展与行业责任 - 出海战略倾向监管成熟、规则清晰的市场 通过与当地金融机构合作建立长期价值[2] - AI赋能金融以技术责任和可解释性为前提 推动普惠与创新并行[2] - 需平衡创新与安全 收敛推理边界保证可靠性 现阶段必须解决可解释性问题[8] 行业特性与实施案例 - 金融行业生产要素就是数据 金融决策本身就是人工智能化过程[3] - 实际案例中模型在银行准备放款时提示异常 成功避免损失[7] - 通过视频识别申请人陈述真实性 提升小微企业融资可得性[3][7]