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📰 Hi金融王小钊：AI会更突出“人”的价值，金融人才更要构建标签、决策和信任能力

本次复旦大学经济学院举行的“南土国际金融政策圆桌会第12期”聚焦AI时代金融人才核心竞争力，围绕AI对金融行业与教育的影响展开深度讨论。王小钊强调，AI已成为金融从业者的必修项，但人的价值并未消失，反而在AI普及环境下更需建立个人专业标签，提升基于信息的决策和执行能力，成为信息的关键聚合节点，从而建立他人信任。在金融行业，除了投研和量化岗位外，大量从业者活跃于财富管理、客户服务、投顾等场景，AI虽能处理大数据、生成文本，但仍需人工审核、判断与承担责任，金融服务的本质在于理解客户需求、场景判断与信任建立。未来个人标签和专业风格可能被放大，信息差、认知差与信任关系成为稀缺资源，谁能成为可信的信息节点并将信息转化为可执行的方案，谁就具备长期价值。AI不会让所有信息平权，反而可能拉大差距，学习AI工具与在实际场景中训练提出问题、筛选结果、形成判断并落实执行同等重要。决策力与执行力超越单纯知识获取，才能在多方案中作出选择并承担后果。总之，AI不会消灭人的价值，而会改变价值排序：标准化工作易被替代，理解客户、判断、决策与执行将成为核心竞争力，建立专业标签与信任、成为高质量信息节点比简单信息搬运更具前景。

🏷️ #AI金融 #金融人才 #信任构建 #决策执行 #信息差

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📰 从“人工”到“智能”，百思大模型掀起数据“智”理革命

随着AI与大模型技术的发展，高质量数据成为产业升级的关键。然而，传统的数据治理模式面临诸多挑战，如过度依赖人工专家、缺乏行业适配能力和合规要求的提升等。这些问题导致数据治理效率低下，难以满足快速变化的业务需求。为了应对这些挑战，百分点科技推出了深度聚焦数据治理的垂直大模型，旨在通过智能化的治理体系提升数据治理的效率与效果。

百思大模型通过构建全新的技术架构和能力体系，推动数据治理从“工具辅助”走向“智能驱动”。其核心优势在于深厚的行业知识积累，能够实现对治理任务的深度理解与规划。此外，百思大模型具备专家级知识问答、全流程治理规划、治理资产自动生成和治理成效评估等多项突破性功能，极大提升了数据治理的智能化水平。

百思大模型的成功为行业带来了三点启示：首先，垂直领域大模型的价值依赖于深度的行业认知；其次，决策智能与执行智能的协同是必要的；最后，先进AI技术与自主可控要求并不矛盾。通过这些创新，百思大模型不仅满足了合规要求，更成为释放数据潜能、驱动业务创新的重要基石。

🏷️ #数据治理 #AI技术 #智能化 #行业认知 #决策执行

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