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跨越「AI鴻溝」,金融科技站在了數(shù)智化「C位」

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AI浪潮奔涌激蕩,誰能規(guī)模化復(fù)制、落地技術(shù)能力,誰才能放大AI的持久價值。

??懂財?shù)鄢銎?· 作者|嘉逸

AI洪流席卷中國,正重塑千行百業(yè)。

然而,在“理想的沃土”金融業(yè),AI卻陷入了落地瓶頸。

保險、銀行、汽車金融公司等,內(nèi)部“數(shù)據(jù)孤島”林立,數(shù)據(jù)繁雜、混亂,缺乏高質(zhì)量語料,導(dǎo)致AI大模型經(jīng)常出現(xiàn)幻覺。

在業(yè)務(wù)端,AI Agent已經(jīng)是“一把手工程”。但目前,金融Agent大多應(yīng)用在智能問答、知識檢索等非核心場景,還未深入到信貸、風(fēng)控、財富管理等核心領(lǐng)域。

中國金融業(yè),總資產(chǎn)規(guī)模已達(dá)512.1萬億元,是經(jīng)濟(jì)的“血脈”,事關(guān)14億國人的錢袋子。數(shù)智化轉(zhuǎn)型,迫在眉睫。

這也是高層的要求。近期,國務(wù)院辦公廳發(fā)布《關(guān)于做好金融“五篇大文章”的指導(dǎo)意見》,明確提出:到2027年,金融“五篇大文章”發(fā)展將取得顯著成效,金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型將取得積極進(jìn)展,數(shù)字化金融監(jiān)管能力也將得到有效提升。

問題越是棘手,就越有解決價值。

部分擁有領(lǐng)先的AI、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的金融科技公司,如金融壹賬通,正勇敢“拓荒”探索、踏實(shí)解題。

它們是數(shù)字金融的“AI引擎”,正助力百萬億金融業(yè)“智變”。

1 | AI「重塑」數(shù)字金融

AI+金融,充滿著想象力。

麥肯錫預(yù)測,生成式AI將為銀行業(yè)帶來2000億-3400億美元的新增價值,若充分釋放AI潛力,將帶來14%-24%的潛在利潤提升。在保險業(yè),AI將帶來500億-700億美元的新增量。

當(dāng)前,中國進(jìn)入低利率周期,銀行、保險等金融機(jī)構(gòu)普遍承壓。對他們來說,AI已經(jīng)是“必答題”,是前所未有的新發(fā)展機(jī)遇。

但,現(xiàn)實(shí)很“骨感”。AI和嚴(yán)肅、專業(yè)的金融場景之間,似乎橫亙著一道巨大的鴻溝。

該如何跨越?在筆者看來,AI落地金融業(yè),重構(gòu)生產(chǎn)力,離不開科技公司的支持和賦能。

海外已有例證。高盛和Cognition Labs合作推出的自主軟件工程師Devin,使代碼生產(chǎn)效率提升了3-4倍。富國銀行與谷歌合作,向員工提供Agentic工具,已應(yīng)用于合同管理、客戶服務(wù),以及投行等業(yè)務(wù)。

國內(nèi),亦有創(chuàng)新實(shí)踐。作為“懂金融”的金融科技平臺,金融壹賬通正下沉到產(chǎn)業(yè)一線,幫助金融機(jī)構(gòu)彌合“AI鴻溝”。

某全國性財險公司是受益者之一,引入金融壹賬通的數(shù)字化保險解決方案后,依托VoLTE技術(shù)和AI圖像識別系統(tǒng),其理賠人員作業(yè)效率提升了25%,運(yùn)營成本下降30%,降本增效顯著。

在銀行業(yè),AI正滲透至核心業(yè)務(wù)場景,釋放價值,并創(chuàng)造了可持續(xù)的業(yè)務(wù)增量。

以某民營銀行為例,基于金融壹賬通的數(shù)字化銀行解決方案,通過大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建了風(fēng)險評估模型,貸款審批效率提升了40%,AI風(fēng)控能力提升了50%。同時,該行還通過深度挖掘客戶行為數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)產(chǎn)品推薦,進(jìn)一步提升了業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化率和客戶滿意度。

在汽車金融領(lǐng)域,國內(nèi)某知名汽車金融公司與金融壹賬通共同落地了智能視覺解決方案,其零售貸款面審業(yè)務(wù)自動審批通過率超過70%,累計放款超10億元,累計攔截信貸欺詐金額超過70萬元。

而與之形成鮮明對比的是,2024年,59%的生成式AI落地,都死在了路上。

數(shù)智化轉(zhuǎn)型,荊棘密布。ToB賦能,扎實(shí)落地,更是艱難。

但,金融壹賬通不僅突破了AI落地應(yīng)用的“最后一公里”,還為海量、痛點(diǎn)不同的金融機(jī)構(gòu),注入了澎湃的AI動能。

背后,源于硬核的技術(shù)實(shí)力+豐富的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)。作為平安集團(tuán)唯一對外金融科技輸出窗口,金融壹賬通深耕AI多年,擁有全球最大的金融數(shù)據(jù)庫之一,和平安集團(tuán)沉淀了數(shù)十年的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)。

基于此,它通過加馬平臺整合AI+大數(shù)據(jù),打造出了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。

尤其值得一提的是智能數(shù)據(jù)。AI時代,數(shù)據(jù)被譽(yù)為“新石油”,但金融機(jī)構(gòu)平均只使用了不到20%的數(shù)據(jù),大量數(shù)據(jù)價值被埋沒。

針對“數(shù)據(jù)困境”,金融壹賬通發(fā)布了構(gòu)建在“湖倉一體”架構(gòu)上的智能數(shù)據(jù)服務(wù)模塊,覆蓋了數(shù)據(jù)全生命周期,能幫助金融機(jī)構(gòu)破解“看數(shù)難、用數(shù)難、找數(shù)難”的痛點(diǎn),釋放數(shù)據(jù)資產(chǎn)的潛在價值。形象地說,它能讓數(shù)據(jù)成為流動的活水。

同時,金融壹賬通借力AI迭代了數(shù)字化銀行、保險等解決方案。如升級后的端到端數(shù)字化產(chǎn)險解決方案,已經(jīng)結(jié)合了AI及先進(jìn)分析能力,可實(shí)現(xiàn)數(shù)字化及自動化整個承保流程,涵蓋了風(fēng)險預(yù)測、成本管理及風(fēng)險控制的核心職能。

近期,金融壹賬通還創(chuàng)新推出了基于智能體的RaaS(Results as a Service,結(jié)果即服務(wù))服務(wù)新范式,能有效降低客戶的前期投入和技術(shù)沉沒成本。

金融機(jī)構(gòu)務(wù)實(shí)、精打細(xì)算、考核ROI,愈加信任金融壹賬通。截至目前,國內(nèi)所有的國有行和股份行、99%的城商行、66%的財產(chǎn)險公司和48%的人身險公司,已使用金融壹賬通至少一種產(chǎn)品。

得益于此,盡管To B市場競爭極度激烈,但金融壹賬通仍穩(wěn)健發(fā)展。2025上半年,金融壹賬通持續(xù)經(jīng)營業(yè)務(wù)收入為人民幣8.01億元,持續(xù)經(jīng)營業(yè)務(wù)毛利率為26.1%。其中,得益于保險解決方案的交易量增加,運(yùn)營支持服務(wù)收入同比增加了16.6%,至人民幣3.09億元。

2 | 「車生態(tài)」揚(yáng)帆出海

2024年,全球AI投資規(guī)模超過3100億美元,全球金融機(jī)構(gòu)競逐AI。

但在東南亞地區(qū),數(shù)字化基礎(chǔ)薄弱,金融科技供給端空白,AI轉(zhuǎn)型舉步維艱。不過,越南、泰國、印尼等國家對金融科技都持開放態(tài)度,政策環(huán)境相對友好。

華泰證券認(rèn)為,類比10年前的中國,東南亞潛力巨大,未來將是金融科技的“樂土”。

從發(fā)展空間來看,2024年,東南亞地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)信貸規(guī)模710億美元,預(yù)計2030年將達(dá)到2000-3000億美元,年均復(fù)合增長率約23%。

2024年,東南亞地區(qū)的保險科技市場規(guī)模約24億美元,預(yù)計2030年將達(dá)到75億美元,增長2倍多。

中國金融科技公司嗅覺敏銳,紛紛出?!疤越稹?。其中,大多數(shù)玩家聚焦互聯(lián)網(wǎng)信貸、互聯(lián)網(wǎng)券商領(lǐng)域。

金融壹賬通則另辟蹊徑,在提供數(shù)字化銀行、保險等解決方案的同時,背靠平安集團(tuán)車生態(tài)的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn),還打造出了覆蓋交易、金融與全生命周期的客戶價值管理服務(wù)的車生態(tài)平臺。

具體來看,車生態(tài)平臺自帶強(qiáng)勁的“AI引擎”。例如,對接主流車載設(shè)備后,可實(shí)現(xiàn)對車輛狀態(tài)與駕駛行為的實(shí)時感知,以及結(jié)合車主行為數(shù)據(jù),支撐個性化定價、風(fēng)險控制與服務(wù)推薦。

更重要的是,車生態(tài)平臺積累了豐富、成熟的業(yè)務(wù)運(yùn)營經(jīng)驗(yàn),并能因地制宜,實(shí)現(xiàn)本地化適配。如風(fēng)控模型構(gòu)建引擎,能根據(jù)不同國家的數(shù)據(jù)環(huán)境進(jìn)行本地建模,覆蓋貸前審批、貸中監(jiān)控與貸后管理全流程。

一方面,這正好契合了東南亞地區(qū)的汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展形勢。

據(jù)悉,馬來西亞、泰國、越南、印尼、菲律賓五國的汽車保有量已超過7500萬輛,年新車銷量約340萬輛。

但目前,這些地區(qū)的車貸滲透率、車險數(shù)字化率極低,也沒有線上化的汽車交易平臺,當(dāng)?shù)毓緲O度渴求數(shù)智化技術(shù)和成熟經(jīng)驗(yàn)。

越南某交通運(yùn)營集團(tuán),是其中之一。近幾年,該集團(tuán)積極拓展汽車服務(wù)和新能源車產(chǎn)業(yè)鏈,并希望通過科技手段升級其保險和金融服務(wù)能力,但遲遲未見成效。

今年上半年,該集團(tuán)趕赴深圳,在訪問金融壹賬通總部后短短一個月,就決定簽署合作協(xié)議。

據(jù)悉,雙方將攜手打造東南亞地區(qū)標(biāo)桿性數(shù)字車生態(tài)解決方案。金融壹賬通將依托其在汽車金融、車險科技、車后服務(wù)、大數(shù)據(jù)與AI等領(lǐng)域的成熟能力,為該集團(tuán)定制“一站式”車生態(tài)解決方案,以推動其本土汽車生態(tài)的自主創(chuàng)新發(fā)展。

無獨(dú)有偶,東盟最大的零售銀行之一聯(lián)昌國際銀行、泰國DEPA代表團(tuán)也與金融壹賬通開展了深入交流和探討,將共同探索汽車金融生態(tài)的新機(jī)遇。

另一方面,中國車企已進(jìn)入大航海時代,2024年出口規(guī)模達(dá)640萬輛,2030年有望沖擊千萬輛大關(guān)。但受制于政策因素,終端To C的汽車金融支撐薄弱。

對此,一位專家直言:金融是起點(diǎn),只有當(dāng)品牌、產(chǎn)能、服務(wù)、數(shù)據(jù)、政策和金融協(xié)同形成閉環(huán),中國汽車才能真正走進(jìn)世界舞臺的中心。

據(jù)此來看,金融壹賬通攜手海外伙伴打造的數(shù)字車生態(tài),正為中國車企出海,提供“金融科技加速度”。

3 | 站在全球數(shù)智化的「C位」

PC、移動互聯(lián)網(wǎng)時代,歐美軟件巨頭引領(lǐng)全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

如今,AI時代,阿里、騰訊、字節(jié)跳動等AI+云巨頭,金融壹賬通、富途、微眾銀行等金融科技“先鋒”,正迎頭趕上。

仍以金融壹賬通為例。

在東南亞,它正積極參與當(dāng)?shù)亟鹑诨A(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。除了上文提到的車生態(tài)之外,近期,金融壹賬通還和聯(lián)昌國際銀行簽署了四年期核心系統(tǒng)合作協(xié)議,和越南排名前五的某商業(yè)銀行簽署了核心系統(tǒng)建設(shè)項(xiàng)目協(xié)議。

在南非,金融壹賬通和南非耆衛(wèi)保險集團(tuán)的合作穩(wěn)步推進(jìn),繼全能代理人項(xiàng)目單一產(chǎn)品后,擴(kuò)展到了客戶服務(wù)平臺、承保理賠流程智能化等壽險核心系統(tǒng)項(xiàng)目。

在中國香港市場,金融壹賬通的智能視覺反欺詐亦取得了進(jìn)展,它與一家香港本地銀行簽署了eKYC及AIGC Deepfake(大模型防偽)項(xiàng)目合作協(xié)議,覆蓋港澳及中國居民遠(yuǎn)程開戶、身份認(rèn)證以及反深偽檢測。

還有東南亞、中東、南非等20多個國家及地區(qū)的214家金融機(jī)構(gòu),在金融壹賬通的賦能下,也正成為AI時代的“弄潮兒”。

類比IOE,金融壹賬通等中國金融科技公司,實(shí)現(xiàn)了從“技術(shù)輸出”向“標(biāo)準(zhǔn)輸出”的遷躍。中國AI技術(shù)方案,正成為海外金融機(jī)構(gòu)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

由此,技術(shù)也轉(zhuǎn)化成了可持續(xù)的商業(yè)能力。2025H1,得益于境外客戶對開發(fā)后維護(hù)服務(wù)的需求增加,金融壹賬通的開發(fā)后維護(hù)服務(wù)收入同比增長了32.3%。

但,AI對全球金融業(yè)的重塑才剛剛開始,無論是AI大模型、金融垂類模型還是金融Agent,仍需迭代進(jìn)化和更大規(guī)模的落地實(shí)踐。

新科技浪潮奔涌激蕩,誰能規(guī)?;瘡?fù)制、落地技術(shù)能力,誰才能放大AI的持久價值。

以金融壹賬通為代表的中國科技公司,不盲目拼參數(shù),踏實(shí)解題,已經(jīng)站在了全球數(shù)智化浪潮的“C位”,未來成長可期。

說明:數(shù)據(jù)源于公開披露,不構(gòu)成任何投資建議,投資有風(fēng)險,入市需謹(jǐn)慎。

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