配资网之家APP下载 金新明在《财富》AI大会分享平安实践：大模型赋能金融系统重构与智能风控
7月22日至23日，2025年《财富》人工智能头脑风暴(Brainstorm AI)大会在新加坡举行。本次大会以“人工智能头脑风暴2025：智启新纪元”为主题，聚焦人工智能的最新技术进展及其带来的生产力增益。金融壹账通海外香港CEO兼AI数智事业部总经理金新明博士应邀出席“智能银行：AI引领金融下一个前沿”圆桌论坛，围绕人工智能在金融体系中的应用实践、技术架构与监管差异等话题，分享了来自中国及国际市场的多元视角和一线经验。
在发言中，金新明指出，银行业当前普遍面临遗留系统复杂、架构老化等问题。人工智能，尤其是大语言模型，为传统系统升级迭代提供了新的解决路径。“通过AI大模型解析程序代码，从中提取功能规范，是快速理解并重构底层架构的一种方式。”金新明称，这种AI赋能方式，正在成为金融机构应对系统更新挑战的有效工具。
在应用落地方面，平安集团的AI应用已覆盖销售、服务、经营、管理等多个核心场景。以智能语音为例，2024年平安AI坐席服务量达到18.4亿次，覆盖平安80%的客服总量，能够快速响应、解决消费者咨询、投诉问题。在风控领域，通过引入大模型防伪技术，平安在信贷、反欺诈等关键环节成效显著，尤其在识别伪造面部信息、篡改身份数据等新型欺诈行为中，凭借算法的实时分析能力，构建起坚固的安全防线，大幅降低了运营风险与成本。
谈及全球AI技术布局差异，金新明也指出，不同市场间在技术架构和监管策略上存在明显差异。以中国内地与香港、东南亚为例，前者的金融机构普遍采取私有化部署并基于开源模型聚焦研发金融垂域模型，而后者则可以在监管允许的公有云环境下构建基于商业通用大模型的模型训练和迭代体系。这种差异在模型训练、数据治理、服务交付等方面均产生具体影响。
在AI技术的推广应用层面，金新明强调三个关键要素：一是基于数据、算力和算法的基础能力；二是具备金融与科技交叉背景的专业人才，三是足够丰富、可持续演进的业务场景资源。他指出，中国在这三个方面具备显著优势，尤其是在数据密集型场景的积累和复合型人才供给方面，为人工智能技术在金融业的广泛应用提供了现实基础。平安拥有超过3000名科学家，科技开发人员超2.1万名，通过在人工智能领域十余年的持续投入，已实现传统AI与大模型技术的融合应用。针对大模型内容生成的可靠性和信任度问题，平安创新采用结合“大模型+传统AI精准推理+人工决策节点”的模式，确保技术应用的透明性与可解释性。
针对未来人工智能发展方向，金新明表示，尽管大模型在内容生成等方面展现出巨大潜力，但在金融等对信任度和可控性要求更高的行业中，仍需与传统人工智能结合使用。金融壹账通正在探索在业务流程中引入生成式模型，并保留关键节点的人工干预机制，确保系统的灵活性、透明性以及可靠性。
“我们始终认为，人工智能是一种工具，其价值在于可扩展性与场景适配性。”金新明表示。目前，平安集团已成功搭建通用模型、垂直领域模型、应用模型三层大模型体系，打造了五大实验室、九大数据库，为全球最大的金融、医疗数据库之一，AI产品及解决方案已广泛应用、服务于全集团85个大模型场景，加速推进生态圈建设。
作为平安唯一对外金融科技输出窗口，金融壹账通将持续围绕大模型及相关AI能力，深化在销售、服务、经营、管理等领域的产品研发，推动AI技术在金融服务中的落地应用，并依托“平台+生态”出海模式，在海外市场持续推动平台与场景的系统输出，为全球金融机构的数字化转型贡献平安力量。
亿通速配提示：文章来自网络，不代表本站观点。
