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📰 从后台支撑到经营变量:平安AI的价值实践-新华网

访谈指出,金融产品同质化、市场转入存量竞争后,行业焦点由系统建设转向业务结果,服务差异化成为关键。平安依托“金融+医养”战略,将科技从后台支撑转为经营变量,以体验、销售、降本和风控体现价值。
平安以“AI in ALL”为原则,依托数据、算力、算法和金融医养场景优化模型应用;算力达1500PF,日均Token用量超3000亿,单位算力产出提升368%、单位Token成本下降76%。AI覆盖快捷服务、医疗、营销、风控和研发运营,显示技术只有嵌入业务并接受治理,才能转化为客户体验与经营价值。

🏷️ #人工智能 #服务差异化 #金融科技 #医疗养老

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📰 联储证券:AI数字化工具赋能证券公司中国特色金融文化常态化落地实践研究

文章探讨AI数字化工具如何推动证券行业金融文化常态化落地。中国特色金融文化“五要五不”在证券机构转化为合规、诚信、专业、稳健准则;AI可将文化要求嵌入业务规则和服务流程,以自动控制、全程留痕、精准传播减少执行偏差,促进员工形成规范执业习惯。研究以联储证券为案例,结合文献、数据分析及访谈,梳理其实践路径、成效与不足。
联储证券通过智能审核和实时监测强化合规,以客户画像、产品全周期管理和诉求闭环保障诚信,借助智能交易、资产配置与投教提升专业服务,并以数据治理和风险预警支撑稳健经营;RPA等工具也促进全员协同。实践提升业务效率、风险防控和客户体验。文章建议完善跨部门协同,拓展应用场景,强化数据、人才与AI治理,建立量化评估和持续改进机制。研究认为,中小券商可通过场景化突破促进文化与科技融合,后续可开展多案例研究。

🏷️ #金融文化 #人工智能 #数字化转型 #证券行业 #联储证券

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📰 从场景赋能到业务重构 | 杭州银行探索智能金融发展新路径

杭州银行制定2026—2028年人工智能发展规划,提出以AI赋能为基础、AI重构为主战场、AI原生为方向。截至2026年9月,近400个AI场景覆盖21个业务条线,大模型月均调用超千万次,应用于小微服务、运营、风控和零售财富,提升效率并支持业务决策。
青年沙龙围绕金融AI合规、编码治理和办公实践交流,强调应用要能用、好用且管得住。未来,杭州银行将夯实自主可控平台,深化制造、科技金融、跨境金融应用,探索岗位数字分身与产业协同生态,统筹安全治理和人才培养,稳妥推广技术,服务企业、百姓及地方实体经济。

🏷️ #人工智能 #金融科技 #数字化转型 #实体经济

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📰 学术探讨|数智金融人才培养模式创新与实践路径研究

金融业数智化转型迫切需要兼具金融知识、数字技术能力与伦理合规素养的复合型人才。高校应以金融为本、数智为器、伦理为纲,夯实金融理论基础,强化大数据分析、金融建模等应用能力,并把数据安全、算法治理和监管要求融入培养全过程。
高校应通过校企共建基地、双导师、仿真平台、赛事及企业课题,构建全链条实践体系;以分阶段职业指导、订单培养和带薪实战提升就业匹配度。同时组建跨学科师资团队,提升教师数智能力、引进行业专家,推动校企协同育人,服务金融业高质量发展。

🏷️ #数智金融 #人才培养 #产教融合 #就业服务 #师资建设

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📰 2026人力资源咨询机构实力盘点:头部服务商梯队与能力解析

2026年企业在选用HR咨询服务时,重心已从品牌知名度转向数据能力、政策理解、行业沉淀和落地陪跑能力。文章将国内HR咨询商分为三梯队:国际顶尖梯队、本土综合头部梯队、垂直专精梯队,解析各自核心能力与优势赛道,帮助集团、上市公司、国企、成长型民企进行选型。第一梯队以Mercer、Aon Hewitt、WTW、Korn Ferry等为代表,依托全球对标数据库、标准化岗位评估和高管激励等形成强大体系,但服务价格高、落地需依赖企业内部执行力。第二梯队聚焦国内市场,熟悉国企改革与劳动法等政策,能提供顶层设计与落地辅导,如中知技术院、中天华溥、华夏基石、北大纵横等。第三梯队则在细分领域具备深厚专业能力,性价比高,如华博、中智、凯洛格、北森,专注组织诊断、薪酬绩效、人才测评与企业大学建设。企业选型应关注实战落地能力、同行业案例、驻场经验及落地边界,避免方案停留纸面。2026年的趋势是从制度撰写转向组织效能、人才数字化与用工合规一体化的综合服务,国际机构优势在于全球模型,本土机构熟悉国内场景,垂直机构在专项领域具性价比。

🏷️ #HR咨询 #国企改革 #人才数字化 #组织效能 #落地辅导

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📰 促进算法服务科技金融

文章聚焦新质生产力的发展要求与金融创新对科技金融的支撑路径。文中指出,加大金融创新产品供给、将科技金融置于国家创新驱动的核心战略,是提升对科技企业的金融服务能力的关键。人工智能在科技金融中的应用不断扩大,已从辅助评估扩展至授信、风控与合规核心环节,通过对知识产权、科研背景、产业链信息等多维数据的深度挖掘,将“看过去”的传统评估转向“看未来”的前瞻性判断,推动资源精准投放至前沿领域。同时,AI 促成科技金融从单一产品向全流程服务转变,实现贷前筛选、贷中优化、贷后监测一体化,降低尽调与管理成本,扩大中小科技企业覆盖,支持多种工具如贷款+外部直投、并购贷款、科创债券等。全球与我国的应用侧重点不同,我国在产业链、供应链、创新链等场景下的金融服务更具深度融入实体经济的特点,并强调政府、银行、创投等多方共同参与科技金融生态的建设。文章也清晰指出当前存在的挑战:算法黑箱与生成式模型的“幻觉”、跨部门数据壁垒、基础设施同质化风险、以及复合型人才匮乏等。为破解难题,提出要强化顶层设计、深化技术融合、因企施策,并强调安全底线与监管可控,确保人的主体地位与责任追溯。最终目标是通过把技术能力转化为服务实体经济、把数据优势转化为资源配置效率、把模型创新纳入安全可控轨道,提升金融对科技创新的精准度与可持续性,为培育新质生产力提供强有力的金融支撑。

🏷️ #科技金融 #人工智能 #金融创新 #实体经济 #创新驱动

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📰 银行校招生变:复合型技术人才更受青睐

2026年秋招季,多家银行开启2027届校园招聘,较早启动的国有大行网申通道即将关闭。总体规模较往年收缩,但招聘逻辑持续重塑:基础岗位减少,具备金融与科技跨界能力的复合型人才需求上扬,成为银行争抢的核心目标。四大国有行的招录规模普遍下降,分别在1.1万至1.9万之间波动,尽管名额减少,竞争却更激烈。基层网点的定向岗呈现“万里挑一”的竞争格局,一线城市柜员岗投递热度高、毕业生高校层次提升,名校硕博比例上升。银行岗位对专业的包容度高,除金融经济类外,理工、文史等背景也有投递空间;完善的薪酬福利与落户政策亦是吸引因素。此次校招显著增加“含AI量”,金融科技、数据分析、AI算法等岗位受关注,招聘环节全面数字化:简历智能筛选、在线测评、AI面试等成为常态,提升筛选效率并展示银行数字化转型成果。具体案例包括工行的“科技菁英”岗位、招行的AI面试、民生银行的“扬帆”计划及宁波银行的金融科技定向招录。行业分析认为,银行在息差收窄、轻资本转型背景下,缩减线下基础岗位,向复合型技术岗位倾斜,强调将技术工具与银行业务结合,提升人均产出与结构优化。未来趋势是总量稳中有降、结构持续调整,懂业务又懂技术的复合型人才将成为标配,AI将助力提效,但核心决策仍需人来把控,银行需要能划定人机协作边界的“架构师型”人才。

🏷️ #复合型人才 #AI面试 #银行数字化 #人才结构 #金融科技

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📰 头部券商策略首席,“奔私”!

近日,华泰证券研究所原策略首席兼金融工程首席何康“奔私”加盟上海一家百亿私募波克私募,标志着券商研究所高层人才向买方的持续流动。波克私募表示,何康在人工智能、量化策略与资产配置方面经验 rich,加盟将提升投研力量、推动平台化与全产品线发展,并推动量化白皮书与行业合作。何康简历显示其在华泰长期从事量化策略及金融产品研究,强调AI与资产配置为核心研究方向。波克私募为平台化基金管理人,覆盖FOF、主观多头、量化等方向,强调数据驱动、透明可验证的模型体系。何康以波克私募首席投资官身份阐述量化研究方法:以主观认知引导量化假设,由数据与模型检验并迭代,AI工具提升效率。行业层面,券商研究首席转投买方依旧常态,量化、金融工程人才需求升温,2025年以来已有多位金融工程首席转向私募。未来在降薪降费与数字金融重塑下,优秀综合能力的首席经济学家和金融工程首席将持续受到追捧。

🏷️ #何康 #波克私募 #量化投资 #金融工程 #人才流动

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📰 高盛:AI将令金融业中层管理者面临风险

高盛亚太区总裁施南德在米尔肯研究所亚洲峰会上指出,金融行业新员工入职后即开始管理AI代理,无需多年积累即可成为管理者。这意味着前几代人需要多年积累才能晋升的管理层岗位,正被一线员工和新员工管理的“虚拟大军”所取代。由此产生的挑战,是中层管理者的定位与存在价值将被重新考量,许多行业需要面对重新安排中层管理者的世代转型问题。文章强调这一趋势反映了企业管理结构的变化,以及对人才培养与组织层级的再思考,提示企业需要尽早应对管理层级的调整及人才梯队的布局。

🏷️ #管理变革 #AI代理 #人才梯队 #金融行业

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📰 银行拓展人工智能应用场景

本报道聚焦国家金融监督管理总局上海监管局发布的《推动上海银行业保险业人工智能应用的若干措施》,旨在推动辖内金融机构将人工智能深入嵌入智能营销、智能信贷、智能核赔、智能风控等核心业务场景,推动服务方式从“数字赋能”向“智能驱动”演进。多家机构案例显示,人工智能大模型在银行业的应用正成为提升经营效率、服务实体经济的重要引擎:例如工商银行通过“人机协同”实现智能助手辅助数据分析与方案输出,授信审批“审贷助手”带来超万亿元级别的审批提升,以及集约运营助手显著提高单笔录入速度。措施还强调建设企业级AI平台、分层协同模型架构、数据治理与风险控制机制,推动数据要素与模型的双闭环,并提出以租购并举优化算力资源配置,促进垂直场景匹配。与此同时,邮政储蓄银行联合华为发布大模型,显示大模型是银行数字化转型的重要驱动力。人才培养方面,强调产教融合、提升人工智能、数据科学与网络安全等领域的人才储备与梯队建设。最终目标是确保安全底线,完善合规管理、提升模型可解释性、防范技术风险,推动智能化金融产品供给与服务效率提升,服务实体经济与民生。

🏷️ #金融AI #智能风控 #大模型 #人才培养 #数据治理

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📰 银行拓展人工智能应用场景_电子银行网

上海监管局发布《推动上海银行业保险业人工智能应用的若干措施》推动金融机构将人工智能与核心业务深度融合,覆盖智能营销、信贷、核赔、风控等场景,探索金融智能体建设,推动服务从数字化赋能向智能驱动转变。多家银行推进智能化应用:个人服务通过“人机协同”提升效率,授信审批借助审贷助手实现大幅提速,运营管理引入集约运营助手提升单笔处理速度。措施强调建立企业级AI平台、分层协同模型、数据要素价值与数据+模型双闭环,降低技术门槛,促进生态建设,同时强化数据治理与人才培养,建设适配人才规模与结构的科技与数据管理队伍。为保障安全,要求对生成式AI模型备案、设立高风险场景准入、加强外包与模型风险管理、提升可解释性,防范AI幻觉与黑箱风险。下一步将引导金融机构扩大应用、丰富产品供给,持续提升AI对实体经济与民生的服务质效。

🏷️ #人工智能 #金融安全 # 金融科技 # 风控 # 人才培养

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📰 人才缺口掣肘转型,期货行业呼唤复合型“新力量”

我国期货市场正处于从规模扩张向功能深化转型的关键阶段,人才的供给与结构直接决定行业的高质量发展。文章梳理了行业对复合型实战人才的迫切需求,强调“懂产业、懂金融、懂科技”的人才画像成为主线,核心包括期现融合的产业服务人才、业务+科技的跨界人才、合规风控高阶管理人才以及国际化与新兴领域专业人才。当前最紧缺的是能将研究成果转化为可落地套保方案的期现复合型人才,以及拥有量化、金融科技能力的高端人才。行业结构性矛盾明显,基础营销人员充足但深度服务产业的复合型人才短缺,研究落地能力不足,科技与跨境人才缺口突出,合规风控与国际化人才储备薄弱。人才短板直接制约产业服务深化、数字化转型与国际化进程,导致实体企业套保痛点难以全面解决、创新业务推进缓慢。提升人才培养周期的稳定性、完善职业晋升通道、加强高校与行业的协同培养,成为提升行业竞争力的关键路径。

🏷️ #复合型人才 #风险管理 #金融科技 #跨境业务 #人才培养

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📰 银行拓展人工智能应用场景_中国经济网

本次措施由国家金融监督管理总局上海监管局发布,旨在推动上海银行业和保险业深化“人工智能+”应用,实现金融服务的智能化、场景化与高效化。要点包括在智能营销、信贷、核赔、风控等核心业务场景推广AI应用,探索金融智能体建设,推动服务方式从数字化赋能向智能驱动转变。工商银行、邮储银行等机构展现了“人机协同”与智能助手在授信审批、数据分析、运营管理等环节的落地成效,显著提升效率与精准度。措施强调统一数据治理、分层协同模型架构、企业级AI平台建设,以及租购并举的算力资源配置,以降低技术门槛并促进生态建设。同时提出以人才为核心的数智化转型,强调产教融合、人才梯队建设和激励机制,确保安全底线,强化合规与模型风险管理,防范幻觉、黑箱等风险。未来上海金融监管局将引导机构扩大应用、丰富产品供给,持续提升AI赋能金融服务实体经济与民生的能力。

🏷️ #金融AI #智能风控 #大模型 #数据治理 #人才培养

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📰 AI已成中国经济重要动力!专访申万宏源赵伟:消费是中长期最大机遇

四季度全球经济可能进入类滞胀环境,各地区矛盾呈现差异化。美欧日央行持续收紧货币政策,油价波动与能源冲击可能促发工资—物价螺旋的尾部风险,需警惕央行进一步收紧对经济需求的抑制作用。人民币在中美利差倒挂背景下保持强势,原因包括美元便利性下降、对冲需求增加以及政策路径稳定性削弱等。AI已成为驱动中国经济增长的新动力,未来应在算力、数据要素、产业融合、人才体系、金融创新与治理框架六方面协同发力,方能把握历史性机遇。内需仍受转型阶段性压力影响,需通过扩大有效投资、促进就业、提高居民收入和消费信心,以及地方财政支持来释放潜在需求。展望未来,十五五时期的最大风险在于地方财政平衡与投资下行,但消费升级及对外开放带来的中长期机会值得关注,需通过结构性政策组合实现稳增长与高质量发展。

🏷️ #全球经济 #类滞胀 #人民币 #AI产业 #内需

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📰 银行拓展人工智能应用场景_中国经济网——国家经济门户

本文介绍了国家金融监督管理总局上海监管局发布的《推动上海银行业保险业人工智能应用的若干措施》,旨在促进人工智能与金融行业深度融合,提升服务安全、便捷与高效。措施强调在智能营销、信贷、核赔、风控等核心场景落地,推动从数字赋能向智能驱动转变,并已在多个场景取得落地成果,如大模型应用、审贷助手、运营集约化等,提升经营管理与风险防控水平。为支撑智能化转型,提出构建分层协同模型架构、加强数据治理、建设企业级人工智能平台,以及“数据+模型”双闭环机制;同时强调人才培养、产教融合,打造金融科技与数据管理的人才梯队。安全方面,要求对生成式人工智能模型备案、设立高风险场景准入、强化外包与模型风险管理、提升可解释性,防范AI幻觉与大模型漏洞等新风险。未来将继续扩大应用、丰富产品供给,推动人工智能在金融实体经济与民生服务中的应用。

🏷️ #AI金融 #风控智能 #金融科技 #大模型 #人才培养

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📰 银行拓展人工智能应用场景

本篇报道围绕《推动上海银行业保险业人工智能应用的若干措施》展开,阐述上海银保监管部门推动金融机构在智能营销、智能信贷、智能核赔、智能风控等核心场景深化人工智能应用,推动服务从数字赋能向智能驱动转变。工商银行、邮储银行等机构展示了“人机协同”与智能助手、审贷助手、运营集约化等落地实践,强调大模型在提升审批效率、风控能力和运营速度方面的作用,同时提出建设企业级人工智能平台、分层协同模型架构、数据治理和数据要素价值的双闭环机制,以降低门槛、促进生态建设。报告还强调人才培养与产教融合,强调以人为本、注重专业化人才梯队建设及激励机制,确保技术能力与业务需求相匹配。安全底线是关键,要求对生成式AI、高风险场景实行备案、准入控制与可解释性提升,强化外包与模型风险管理,防范幻觉、黑箱等风险,推动金融服务更安全、便捷、高效地服务实体经济与民生。未来上海金融监管局将继续引导机构加大AI应用力度,丰富智能化金融产品供应,深化行业融合。

🏷️ #AI金融 #风控智能 #金融科技 #大模型 #人才培养

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📰 头部银行200人集体团报CAIE!看懂银行业全员AI人才升级的底层逻辑

近年来银行业经历信息化、数字化到智能化的三轮转型,核心在于实现全员能力升级。本次西安头部银行大规模参与 CAIE 人工智能工程师认证企业团报,首批近200名员工开始系统化学习,体现了行业对“人”是智能化转型关键要素的共识。文章梳理了三阶段转型历程:信息化以流程与系统为基础,数字化强调数据驱动与前后台协同,智能化则将焦点转向全员能力,尤其是在大模型与 AI 应用逐步落地的背景下。银行业面临的核心瓶颈包括缺乏统一评估标准、自建培训成本高、以及一线实施难度大等问题。CAIE 提供的两级分层框架(一级全员通用能力、二级骨干进阶能力)与标准化、落地化的培训服务,正好对接银行的战略、执行与员工三层诉求,帮助实现“全员普及打底、骨干提能”的目标。未来,CAIE 将在金融行业持续深耕,通过标准化体系与落地能力,推动更多机构完成 AI 能力升级,形成新的人才驱动型高质量智能化转型。

🏷️ #银行转型 #CAIE认证 #全员AI #金融智能化 #人才升级

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📰 上海金融监管局:推动服务向“智能驱动”演进

上海监管局近日发布《推动上海银行业保险业人工智能应用的若干措施》,从加强数智赋能、夯实基础支撑、健全保障机制三方面推出16项举措,旨在推动金融机构深度实施“人工智能+”行动,助力上海建设国际金融中心与全球金融科技中心。具体而言,在数智赋能方面,鼓励在智能营销、信贷、核赔、风控等核心场景深入应用,探索金融智能体建设,推动服务从数字赋能向智能驱动演进;支持“租购并举”模式,优化算力资源,推进分层协同模型架构与数据治理,建立数据+模型双闭环,建设企业级AI平台,降低门槛,促进产业应用生态。基于基础支撑,要求完善治理架构、纳入转型规划、加快人才培养与产教融合,强化数据合规,针对生成式AI进行备案与高风险场景准入控制,提升外包与模型风险管理、可解释性与防滥用能力,防范AI幻觉、黑箱与安全漏洞。保障机制方面将试点生成式大模型在金融领域的应用,研究弹性监管与容错机制,鼓励行业自律平台推动产学研用协同。下一步将引导金融机构加大AI应用力度,丰富智能化产品,推动AI与金融深度融合,提升对实体经济与民生的服务质效。

🏷️ #人工智能 #金融科技 #监管举措 # 数据治理 # 风险管理

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📰 中国人民大学新闻网 - 首期“资管思享沙龙”活动在中国人民大学福州研究院举办

本次首期“资管思享沙龙”在中国人民大学福州研究院举行,聚焦人工智能与资管行业的新发展。来自学界、业界的多位专家与校友参与,讨论人工智能正在从单纯的赋能工具转变为推动经济高质量发展的核心驱动力,深刻影响资管的投研逻辑、决策范式及组织形态。郭彪指出,AI在资管中的作用已超越效率提升,需要在数据治理、法律、技术与经济学等多方面协同推进监管完善。邱志刚强调数字金融以数据为核心,强调行为数据可缓解信息不对称、数据具备生产属性及可复制性,并展望Web3.0在数据治理中的作用。吴文倩则从AI重构投研新范式出发,提出量化与Agent双引擎协同,利用量化处理结构化数据、Agent挖掘非结构化信息,提升投研效率与风控能力,同时强调信息溯源、异构模型交叉校验与反方论证等机制以降低模型风险。最终形成感知-分析-决策的三层技术架构,强调高质量私有数据与系统化流程才是行业核心壁垒,AI仅为辅助,最终投资决策仍由人工掌控。

🏷️ #人工智能 #资管 #投研 #风险控制 #数据治理

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📰 南方财经网 - 南方财经全媒体集团

上海金融监管局印发《推动上海银行业保险业人工智能应用的若干措施》,从加强数智赋能、夯实基础支撑、合规管理、健全保障机制等四大方面提出十六项具体举措,推动辖内金融机构深化“人工智能+”场景应用,加快建设国际金融中心和全球金融科技中心。措施鼓励在智能营销、智能信贷、智能核赔、智能风控等核心业务场景应用人工智能,推动数据要素价值释放与“数据+模型”双闭环,建设企业级AI平台,降低技术门槛,促进金融智能体建设和生态发展。在治理层面,要求纳入数智化转型规划、加强人才培养、完善数据合规、对生成式AI模型备案或登记,建立高风险场景准入与外包风险管理,提升模型可解释性,防范AI幻觉、黑箱及安全漏洞等风险。同时将探索生成式AI大模型在金融领域应用的试点、弹性监管框架与容错机制,鼓励行业自律与产学研用协同。未来将引导金融机构加大AI应用力度,丰富智能化金融产品供给,推动AI与金融深度融合,提升对实体经济和民生的质效。

🏷️ #人工智能 #金融科技 #合规管理 #数据治理 #金融监管

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