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📰 信也科技王春平：AI落地金融行业，在于融合更在于安全_未来2%_澎湃新闻-The Paper

人工智能（AI）与金融的深度融合已经成为现实，2025年将是AI规模化应用的关键节点。生成式大模型的进步推动了AI技术从辅助工具向价值引擎的转变，使其在风控和服务体验等方面展现出巨大的潜力。例如，信也科技通过多模态融合和智能对话引擎的研发，提升了反欺诈体系的准确率和服务的个性化。

AI金融的发展也面临安全挑战，模型安全不仅关系到技术实现的可用性，更是直接影响到业务决策的稳定性。在辨识复杂数据和防范新型欺诈手段中，传统的安全体系亟需升级，信也科技通过与高校合作，积极探索模型安全策略，以确保AI在合规、安全的框架内应用。

未来，AI金融的成功不在于单一技术的突破，而是如何将安全与创新结合。只有在可控、可信的环境中推进AI落地，才能实现普惠与稳健的智能化金融体系。因此，推动行业形成的共防共建的安全生态显得尤为重要。

🏷️ #人工智能 #金融科技 #生成式AI #模型安全 #反欺诈

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📰 AI变革给金融机构和行业带来哪些增量风险？金融监管总局副局长肖远企最新表态-证券之星

在2025外滩年会的讨论中，肖远企副局长强调，尽管人工智能（AI）在金融领域的应用正在迅速发展，但目前仍处于早期阶段，主要是辅助性的，无法完全取代人类决策。金融行业对高效技术的需求使其成为AI应用的领先领域，AI在中后台运营、客户交流和金融产品提供等方面展现出显著的效益。

肖远企指出，AI的应用虽然带来了效率提升，但并未导致金融机构员工安置压力。他强调，人才仍是金融行业最宝贵的资产，AI的应用甚至可能创造更多的工作岗位。然而，AI的广泛应用也引发了增量风险，包括模型稳定性风险和数据治理风险，这些风险对单个金融机构至关重要。

在宏观层面，AI变革可能导致集中度风险和决策趋同风险。金融行业可能依赖少数技术强大的服务提供商，导致市场集中度提高。同时，决策依据的标准化可能引发行业整体决策同质化，需引起重视。整体来看，AI在金融领域的影响深远，既有机遇也伴随风险。

🏷️ #人工智能 #金融风险 #决策同质化 #模型稳定性 #数据治理

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📰 DeFi终极形态：超级应用正吞食一切，SaaS与金融科技的剧本在链上重演

随着加密行业的发展，投资者开始关注其应用层的演变，尤其是与SaaS和金融科技行业的拆分与重组相似的趋势。通过可组合性的概念，加密应用逐渐呈现出模块化的特征，使得不同的服务和应用能够更加灵活地集成和互动。尤其是Uniswap和Aave这两大DeFi协议，展现了从垂直整合到模块化再回归整合的完整周期，强调了技术基础设施的不断演进和用户体验的优化。

在这一过程中，Uniswap从一个单一的自动做市商逐步转型为一个流动性聚合的超级平台，推出了自有钱包和链，以便更好地控制用户体验。而Aave则通过引入自有稳定币GHO，增强了平台的价值捕获能力，致力于在不依赖外部协议的前提下提供全面的金融服务。这些变革不仅让两者在市场上获得竞争优势，也促进了整个DeFi领域的快速增长。

总结来看，DeFi行业正面临着一场从拆分到再整合的周期性变化。随着技术和用户需求的变化，这种动态将持续影响加密市场的发展方向，企业需要在模块化和整合之间进行灵活调整，以保持竞争力和创新能力。未来，谁能有效掌控核心功能，优化用户体验，谁就能在激烈的市场中脱颖而出。

🏷️ #加密行业 #可组合性 #DeFi #模块化 #再整合

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