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📰 AI巨头，盯上“金融牛马”医药新闻-ByDrug-一站式医药资源共享中心-医药魔方

本文聚焦AI巨头进入金融领域的趋势与影响。文章介绍了一位在金融行业从业十年的 Louis 的经历，涵盖行业研究、产品管理以及全国性金融系统设计与衍生品交易、后台结算等完整流程的经验。随着AI技术快速渗透，金融行业正迎来高强度的数字化升级，AI在金融领域的应用正在加速落地。IDC预测到2025年，中国金融生成式AI市场的增速将达到90.4%，显示出金融行业成为AI落地最具活力的领域之一。这一现象反映出行业内部对智能化、自动化解决方案的强烈需求，以及AI能力对提升效率、降低风险的潜在影响。网站声明文章来源于互联网，强调知识分享的开放性、同时提醒读者自行判断信息的真实性和合法性，并对版权、授权等问题提出了说明与请求。

🏷️ #AI金融 #金融科技 #生成式AI #行业趋势 #智能化

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📰 星环科技入选中国金融行业生成式AI全景图谱代表厂商

IDC 2026 上半年度发布的《IDC Market Glance：中国金融行业生成式 AI 市场概览，1H2026》首次以全景图谱梳理中国金融行业生成式 AI 市场生态，星环科技凭借在数据基础设施、AI 平台、智能体应用及金融行业服务等领域的积累入选图谱四大细分领域，覆盖 AI 基础设施软件、GenAI 应用开发与部署、数据管理以及运营技术服务。图谱以技术分层与场景落地为双维度，涵盖基础设施、基础模型、金融行业模型、生成式 AI 平台、智能体应用以及生成式 AI 服务六大核心层级。IDC 预测2025 年中国金融行业生成式 AI 投资约 89.68 亿元，至 2029 年将达 445.19 亿元，生成式 AI 将从单点应用走向全流程赋能，智能体成为金融行业 AI 应用的重要形态，同时金融 AI 落地更加关注合规、可控与效益，并向持续运营转型。星环科技以 AI × Data 为核心，推动数据基础设施向 AI 时代演进，构建端到端的全栈 AI 基础设施矩阵，覆盖大数据与云平台、分布式数据库、数据开发与治理工具、模型与运营平台、GPU 原生认知数据库以及企业级 AI 智能体等，帮助行业实现数智化升级与竞争力提升。为应对 AI Agents，星环科技将 GPU 原生认知数据库用于端到端推理，将数据理解与知识检索统一在 GPU 加速体系，确保高质量、可治理、可溯源的知识底座，符合合规、可控、效益 的趋势与路径。入选 IDC 全景图谱，印证了星环科技在金融 AI 领域的全栈能力。目前服务近 400 家金融客户，覆盖银行、证券、保险、基金等业态，未来将持续以 AI × Data 为核心，推动数据转化为智能生产力。

🏷️ #金融AI #星环科技 #数据基础设施 #智能体 #合规可控

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📰 AI价值链翻转，智能体超级工厂上位 | 投中网

AI智能体在企业的应用正进入“工厂化”阶段，规模化落地成为新焦点。尽管全球预测显示智能体数量将快速攀升，实际落地面临成本、价值不明与风险控制等挑战，出现了“试点繁荣，价值虚无”的现象。不过，行业正在从单纯追求模型数量转向对场景的深度理解与工程化交付，强调标准化、可复用的技能包与身份安全基础设施（如KYA）。在此趋势下，智能体工厂成为主攻方向，通过将开发、数据接入与运行管理统一在平台上，降低成本、提升稳定性，并实现对核心业务的高效支撑。蚂蚁数科以金融等行业为试点，推行智能体超级工厂，强调行业场景沉淀、技能化组件、以及对风险的严格管控，且通过长期客户关系实现高留存与持续增长。行业格局因此由“模型主导”向“治理与编排、应用落地”转变，真正的壁垒在于能否把模型能力转化为标准化的产品能力，并持续创造实际业务价值。

🏷️ #智能体 #工厂化 #AI落地 #行业场景 #风险治理

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📰 蚂蚁数科推出 Agentar 金融版 助力金融机构打造智能体超级工厂

在2026 Inclusion·外滩大会见解论坛上，蚂蚁数科推出Agentar金融版，提供开箱即用的金融智能体生态，包括专家团、技能、工具箱和评测治理，旨在为金融机构搭建覆盖开发、部署、协作、评测与管理的智能体超级工厂，加速智能体在真实业务场景中的落地。该版本将行业know-how和方法标准化为Skill、智能体专家与工具，机构可按需接入自有场景、知识库与数据资产，统一平台管理模型、智能体、Skill与工具，降低重复建设成本并提升复用性。首批预置十大金融智能体专家，覆盖智能投顾、财富管理、客户经营等核心场景，能够拆解任务、协同多智能体执行并输出完整业务结果，已在银行、证券、保险等真实场景验证并持续迭代。以零售金融为例，数字客户经理可联动客群洞察、产品匹配与策略生成，缩短流程、提升效率，达到当日完成。实际应用显示，试点客群总资产提升10%、活跃度提升15%、服务客户数量提升5倍以上。底层能力包含金融大模型、金融级可信 Harness、2000余项评测工具等，覆盖合规性、准确性与执行质量等维度，提供量化评估与持续优化。并具备全链路安全与双向校验机制，确保数据与业务安全合规。目前已有超过300个专业智能体在金融场景落地，覆盖国有、股份制银行、地方商业银行及多家金融机构。IDC数据显示，2025年中国金融大模型与智能体市场规模超24亿元，蚂蚁数科以13.3%市场份额居首。

🏷️ #金融 #智能体 #生态 #评测 #安全

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📰 AI在金融业究竟走到哪一步了？2026外滩大会给出这样的答案-移动支付网

在本次AI原生时代的信用经济论坛中，专家们强调金融AI的核心在于底座与治理的三位一体：高质量数据、可控的安全治理，以及与业务深度绑定的应用能力。AI不再只是IT工具，而是连接数据与业务的基础设施，能够将风控从事后拦截转向事前预测，从而提升决策依据与风险识别前瞻性。落地层面，钱塘征信通过公共数据授权与可信数据空间建设，将个人信用管理从单一数据服务转型为面向社会信用基础设施的运营模式，强调合规授权与大规模数据供给的重要性，已在多省市落地并带来高复访与主动修复率。蚂蚁消金、百融等也在通过场景化风控、交互式智能体和AI驱动的提额等手段，提升风控精准度与服务效率，探索从信贷到民生和行业资质管理的扩展路径。尽管AI在效率与能力提升方面具备显著潜力，决策权仍由人承担，机构需建立可审计、可回滚的自主决策框架，确保对关键结果负责。未来三年，金融AI的关键在于生产能力、价值运营能力与组织进化能力的协同，以及将AI所带来的体验与流程改造转化为持续的经营价值。

🏷️ #信用科技 #数据治理 #金融风控 #AI落地 #智能风控

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📰 电企双轮驱动探索绿色建筑新范式

在“双碳”目标引导下，建筑行业成为绿色低碳转型的重点领域。文章聚焦多地电力企业以技术和场景为驱动，通过“服务赋能+自建示范”推进绿色建筑发展，形成全链条护航模式。以山东青岛特来电总部基地为例，采用建筑一体化光伏玻璃幕墙、储能与V2G等协同，发电可覆盖约25%用电，底部储能实现平衡，且具备并离网切换能力，确保关键负荷稳定。国网青岛供电对该楼宇提供从规划到运维的全链条服务，设计“光储直柔”多元接入方案及电能质量保护，搭建智慧能效管控平台，结合负荷预测、AI调度实现光伏、储能、车辆与楼宇用电的协同，降低用能成本。多场景实践还扩展至天津津门湖新能源车综合服务中心、广西来宾周转仓等，通过屋顶光伏、自发自用、削峰填谷等方式实现自给自足、降低对外电力依赖，并提升灵活性以支撑电网调峰。整体呈现电力企业在绿色建筑与绿色仓储领域的综合示范效应。

🏷️ #绿色建筑 #光储直柔 #V2G #智慧能效 #分布式光伏

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📰 数据库升级筑牢数字经济底座

《中国信息通信研究院发布的数据库发展研究报告（2026年）》显示，2025年我国数据库市场规模达94.9亿美元，预计2028年将达到979.74亿元，表明数据库在数字经济和人工智能基础支撑领域进入高速成长期，市场潜力巨大。数据库不仅是信息产业发展的基础，也是智能时代数据存储、检索与知识组织的关键支撑。为提升数据库质量，需推动技术迭代、增强性能与可靠性，并在金融、通信、能源等行业实现核心系统升级与高并发、实时分析的应用落地。全球趋势显示云原生、AI原生与开源生态并进，我国具备超大规模市场、完整产业链与丰富场景优势，但仍面临理论基础不足、接口标准不统一、开源影响力不足等挑战，需要加强基础研究、完善标准与评测、深化重点行业应用、提升安全治理与国际协作。通过加强基础研究、完善标准与验证体系、推动行业规模化应用以及强化安全与开放合作，形成从理论到工程的完整创新链条，推动核心技术原始创新和产业协同发展。

🏷️ #数据库 #智能化 #标准化 #应用场景 #安全治理

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📰 慧湖成果SHOW丨懂业务会风控 上交大智研院推出的这个“硅基员工”成银行“最强辅助”

本文介绍了由上海交通大学苏州人工智能研究院与上交致微（苏州）信息技术有限公司共同开发的“硅基员工工作台”在银行业的落地应用。该系统通过WikiRAG等新型检索方式，将文档中的关键信息抽取为节点构成知识网络，实现对海量信贷、合规和财务资料的高效理解与深度推理，显著提升风险识别与质量控制能力。与传统RAG相比，WikiRAG可在知识网络中追踪关联路径，自动进行自我矛盾检测，确保信息的准确性与时效性，检索准确率在复杂问题上接近100%，远超行业水平。该方案还建立了“Skills经验蒸馏体系”，将资深专家的隐性经验固化为可复用的数字技能，使AI具备类似秘书、管家、质检三位一体的陪跑能力，既能日常事务处理，又能实时风控预警与事后复盘，从而打破信息、执行、决策三堵墙。当前该系统已在多家银行落地并展现出显著效能，智研院则通过联合培养、学术论坛等方式提供全方位支撑，推动科研向产业的无缝对接与落地应用。

🏷️ #智能金融 #WikiRAG #知识网络 #风险控制 #产业落地

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📰 邮储银行：已落地大模型应用场景超370个 日均输入输出词元超三百亿

站在智能时代的新起点，邮储银行坚持以业技共进、价值导向的统筹建设思路，加快打造全链路AI能力底座。该行联合华为发布“邮智”金融行业大模型，精准匹配金融业垂直场景的专业化需求，模型上线周期由2周缩短至1天，缓存占用下降约72%，推理成本最高节省超87%，为低成本、高效率、集约化部署提供新技术路径。目前已落地超370个大模型应用场景，日均调用超千万次，日均输入输出词元超三百亿，推动实现对外一个客户一个智慧邮储银行、对内一个岗位一个智能助手的目标。客户服务由经验驱动向智能驱动升级，打造零售营销智能体，动态生成个性化方案，触达5400万高潜客户；落地智能产业链展业助手，辅助对公开户超6000户、授信超2000户，授信金额近3100亿元。经营管理从人工研判向人机协作转型，将AI嵌入识别、审核、风控等关键节点，单据智能识别替代手工录入比例达90%，小邮助手问答占比超98%，防电诈模型预警账户风险分析效率提升30%；信贷支撑体系贯穿前中后台，尽调、审查、贷后监测等环节实现智能化。综合办公向协同智办迈进，聚焦高频场景，打造对话式智能办公助手、一体化智慧办公平台，累计对话服务约60万次，显著提升员工效率与智能体验。未来将以自主可控、安全高效的发展原则，推动金融领域数智技术应用，实现将AI嵌入全流程、以智能体实现流程重塑、服务融合、体验升级，构建通用底座与多元场景的数字金融高质量发展路径。

🏷️ #智能银行 #AI金融 #大模型 #数字化转型 #金融科技

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📰 大模型走向业务一线 AI“下沉”银行非科技岗位_中国经济网——国家经济门户

随着大模型在金融机构的落地应用，AI相关工作正从科技部门向全员扩散，银行业正在形成“全员用AI、全员管AI”的数智化新生态。最新的银行招聘信息显示，AI能力已不再只是科技岗位的专属，财富管理、市场投研等核心业务岗位开始将大模型应用与审核职责绑定，部分岗位明确要求具备大模型应用经验并参与内部生成内容的专业审核。这一趋势表明大模型已从后台预测引擎转向前台内容生产者，业务岗位需承担AI产出内容的风险与合规把关，科技部门难以单独承担。银行科技人才导向与业务岗位需求逐步对齐，掌握大模型能力成为普遍要求。当前多家国有大行和股份制银行已建立自主可控的金融大模型体系并实现规模化落地，如工银智涌和宁波银行的相关案例，覆盖投研、风控、财富管理等场景。长期来看，AI将成为银行全员标配工具，推动业务流程精简、经营模式由人力向数据与智能驱动转变，行业竞争将以场景智能化、合规应用水平与数据/AI调优能力的融合深度为核心。

🏷️ #银行AI应用 #大模型落地 #业务岗位AI #金融科技 #智能风控

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📰 天阳科技：公司在AI智能体领域布局广泛

天阳科技在银行业务软件和金融AI领域持续发力。通过深耕对公信贷、信用卡及零售信贷等细分领域，稳居行业领先地位，并在AI应用方面实现多元布局。公司在大信贷、营销、测试、风险等场景研发超20个金融智能体，与DeepSeek深度集成，并与阿里云在大模型方面开展合作，基于阿里通义千问底座发布金融行业小模型。自主打造的银行AI原生底座“天元”融合大数据、人工智能与分布式架构，形成可解释、可审计、可干预的金融级AI能力体系。通过控股子公司魔数智擎，形成“通用大模型+金融专属小模型”的双轮驱动，结合MCP协议与原子化工具链，打造智能决策大脑、智能执行及AI工具三位一体的核心能力，覆盖风控、营销、运营、信贷审批、合规审计等场景，支撑金融机构从传统IT向AI原生架构转型。未来将持续以天策、天元等技术成果赋能数智化转型，并将算力租赁定位为第二增长曲线，布局算力基础设施以支撑大模型训练与落地，推动公司长期价值增厚。

🏷️ #银行软件 #金融AI #大模型 #智能风控 #算力基础设施

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📰 大模型走向业务一线 AI“下沉”银行非科技岗位

随着大模型在金融机构的落地应用，AI 不再仅限科技岗位，银行开始在非科技岗位中纳入AI相关职责，推动“全员用AI、全员管AI”的数智化生态。部分岗位如宁波银行财富管理部的市场投研岗，已将AI大模型生成内容的专业审核纳入职责，要求具备实际使用经验并了解模型特性；但此类岗位要求在多数银行尚属个案，尚未全面覆盖。原因在于大模型从后台预测转向前台内容生产，AI 出错可能涉及投资建议和合规表述等业务风险，需业务岗位承担审核与责任。当前，各大银行的金融科技岗位普遍要求掌握大模型能力，前端开发、测试、运维、算法等岗位强调AI相关应用和实践经验。此外，银行已建成自研大模型体系并实现规模化落地，如工银智涌、宁波银行的“阿波”，覆盖多类场景，为业务岗下沉提供技术基础。长期看，AI 将成为银行的全员标配工具，推动业务流程精简、经营模式由人力驱动向数据与智能驱动转变，行业竞争将聚焦场景智能化、合规水平及数据与AI调优能力的融合深度。

🏷️ #银行AI #大模型 #智能化 #金融科技 #合规

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📰 机械工业向新向优转型提速 出口动能强劲 新质生产力加快培育

本次信息发布会显示，2026年上半年机械工业总体保持平稳，生产增速较快，出口动能强劲，绿色转型与新质生产力加速培育，推动高质量发展取得积极进展。规模以上企业增加值同比增长6.4%，各细分行业普遍实现正向增长，重点监测的127种机械产品中80种产量上升，扩展了产品增长面。出厂价格由降转升但增幅仍低于上游行业，成本压力上升导致行业利润率下滑，营业利润率降至4.5%。新质生产力方面，智能制造、人工智能设备及3D打印等领域活跃，相关投资亦呈增长态势。外贸方面，上半年机械工业贸易总额达到6927.6亿美元，出口增速高于进口，贸易顺差显著，高端制造和新能源装备等整机类出口动能强劲，新能源汽车出口显著增长，全年汽车出口有望突破1000万辆。总体来看，尽管存在成本上涨与利润压缩等挑战，但行业对全年维持平稳增长态势充满信心，预计主要指标增速约在5.5%左右，出口增长仍具持续性与韧性。

🏷️ #机械工业 #新质生产力 #出口增长 #智能制造 #高端制造

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📰 PandaAI 李昱琦：AI交易正从因子竞争走向Agent竞争

PandaAI在最新峰会上提出 AI交易的L0至L4五级演进体系，强调未来竞争将从单一因子能力转向Agent能力、协同能力以及研究范式的竞争。创始人李昱琦指出，过去量化投资以Alpha因子为核心，现阶段大模型和多智能体技术使AI逐步承担从数据处理、策略生成到回测、研究验证等完整投研流程的核心职责，人与AI的关系也将从辅助完成任务转变为共同参与研究。L0到L4的分层中，L2实现单智能体闭环，L3实现多智能体协同与自我迭代，L4则在公开市场完成标准化研究与交易，人类更多聚焦投资目标与风险控制。这一框架不仅反映AI能力提升，也预示交易生产方式的变革。新产品如“QUBE”被定位为对话式策略助手，允许通过自然语言快速完成策略生成、数据调用、回测与信号输出，推动AI交易范式落地。

🏷️ #AI交易 #因子大赛 #智能体 #多智能体协同 #QUBE

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📰 润和软件鸿蒙欧拉生态领先 创新业务驱动高增长

润和软件深度参与华为开源鸿蒙和欧拉生态建设，累计向OpenHarmony主仓库贡献超180万行代码，推出13款HiHopeOS行业发行版，居社区第一，并在金融、电力、医疗等多领域实现商用落地。2025年OpenEuler系操作系统市场份额达到57.3%，装机量超1600万套，公司作为黄金捐赠人贡献量排名社区第六。研报认为其长期协同华为生态，在鸿蒙与欧拉两大操作系统领域技术优势突出，随着鸿蒙持续升级及HarmonyOS 7开发者Beta启动，信创改造加速，金融国产化领跑为HiHopeOS带来放量机遇。CentOS停服扩大国产替代空间，HopeOS通过新国标三级认证，在金融、能源等领域的规模化复制能力增强。2025年公司创新业务营收增速达26.27%，占比提升至21.59%。在Agent智能体时代，公司在金融领域建立近百个智能体，覆盖信贷、零售金融、智能运维等场景并实现商业化落地，金融领域生成式AI投资有望从2025年的89.68亿元增至2029年的445亿元，为智能体业务提供广阔市场。基本面显示公司金融信息化市占率领先，智慧能源解决方案构成稳固基本盘。研报预测2026-2028年营收分别为46.47亿、53.87亿、61.66亿，同比分别增14%～17%左右。凭借在华为生态中的先发优势与落地能力，润和软件有望在国产操作系统替代浪潮中持续受益，保持较快增长。

🏷️ #华为生态 #鸿蒙 #欧拉 #HiHopeOS #智能体

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📰 华为云WAIC“亮剑”企业AI，周跃峰拆解智能体规模化落地步骤 - 智东西

华为云在WAIC发布企业智能体相关进展，围绕智能体的技术演进、平台建设、开源生态与金融场景落地进行解读。华为云CEO周跃峰指出，智能体将重塑SaaS生态，快速沉淀并共享模型上下文协议和行业资产，推动规模化落地。中国信通院魏凯预测智能体渗透率在2027年达70%，2030年前后达90%，核心在基础模型能力与长任务稳定执行力。华为云Agent平台强调不仅要提升上限，还要提升下限，确保7×24小时稳定运行、自治优化、安全可观测性与链路评估。OpenJiuwen提出协同工程与共生工程，打造企业级通用AgentOS，支持多智能体协作、分层调度与分布式运行，并在多智能体场景下显著提升时延、缓存命中与吞吐。
灵析企业智能体平台V3发布，聚焦数据语义、本体构建、生产级多智能体协同、场景化Ops、企业技能与智能问知等能力，底层依托华为云Stack与openJiuwen，覆盖金融、制造等行业场景的应用落地与验证。金融领域强调全链路能力与合规留痕，通过MCP、Skills及本体转化传统系统资产，以实现信息获取、分析、决策与执行的闭环。行业共建方面，银行、保险、金融机构与生态伙伴共推行业AI梦工厂，持续沉淀与复用智能体资产。总体来看，企业智能体竞争重点正由单点能力向数据语义、多智能体协同、生产级运行及行业资产复用转移，平台化落地将成为关键。

🏷️ #智能体 #多智能体 #平台化 #金融场景 #开源生态

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📰 紫金农商银行打造“AI数据质检官”，监管报送精准度已达99.9%-移动支付网

紫金农商银行推出“AI数据质检官”智能审核模型，面向金融“五篇大文章”相关专项贷款的数据审核场景，依托大模型技术实现贷款数据的智能化核验。通过对内外部数据源“一汇二算三审四控”的标准化流程，结合行业比对与投向校验双轨审核，提升数据准确性与合规性，同时设有智能熔断切换，保障审核不中断。与传统人工逐笔审核相比，模型可自动读取非结构化调查报告，提炼主营信息并完成交叉核验，实现从逐笔审转向批量审和疑点核查。初步测算显示，专项贷款数据录入准确率可提升至95%以上，人均日审笔数提升至500笔，监管报送精准度可达99.9%。该模型具备可复用性，预计可推广至行内其他业务线及全省农商银行系统，同时江苏农商联合银行的AI三年发展规划和“四层架构”正在推动AI在金融服务、管理与员工工作中的深度融合，形成覆盖大模型到RPA、知识图谱等多场景的应用生态。未来将持续迭代优化，扩大投产落地。

🏷️ #AI数据质检 #金融科技 #大模型 #数据审核 #智能化

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📰 AI深度融入业务场景 乐信获评“人工智能创新企业奖”_央广网

格隆汇在2026中期策略峰会上发布了“金格奖”卓越公司榜单，乐信凭借在业务全流程的AI深度应用和推动金融服务智能化升级的实践，荣获“人工智能创新企业奖”。其他获奖企业包含中国平安、交银国际、阳光保险、顺丰控股等。文章指出，AI正从模型能力竞争转向产业落地，真正具备穿透周期的，是将AI转化为可持续商业价值的新质生产力。作为较早布局AI的金融科技企业，乐信通过持续技术投入与本地化部署的“奇点”大模型，构建AI智能体矩阵，覆盖风控、客服、运营、研发等场景，实现跨智能体协同与任务联动，推动经营生产力提升。 今年乐信在风控、客服、研发等领域进一步升级模型能力，提升识别准确率与对话理解水平，提升开发测试效率，并通过Skill Hub实现能力模块化沉淀与复用，为AI规模化应用打下基础。AI在金融行业不仅提升效率，更在风险管理方面持续进化，乐信凭借私有化部署的“奇点”模型，融合海量信贷与行为数据，实时计算信用评分与风控策略，识别隐性风险。公司还在消费者保护、数据安全治理方面持续完善体系，并通过AI反欺诈模型实现毫秒级风险识别和高效预警。乐信的AI布局已扩展至对外服务，帮助合作伙伴提升数字化运营能力，推动数字化消费与实体经济发展，体现了以AI驱动高质量发展的行业趋势。

🏷️ #AI创新 #金融科技 #风控 #智能化 #安全

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📰 21书评｜银行的智能体范式跃迁

本书以生成式AI与金融业深度融合为核心，洞察全球银行业正在经历的一场从数字化向智能化的范式跃迁。三位作者皆为BCG资深人士，凭借丰富的金融与咨询经验，系统阐述银行如何从“数字化银行”转向“智能体驱动的银行”，这不仅是工具升级，更是组织范式与经营逻辑的重构。书中提出的核心概念“智能体银行（Agent-based Bank）”强调以多类Agent智能体支撑决策与服务，覆盖跨国资金、供应链金融、科创金融等场景，辅以Ontology、本体体系、Customer Journey、LLM、Token与Consent等要素，构成未来银行的数字神经系统。在此框架下，银行将通过协同的Agent网络实现高效、可追溯的AI决策，如在贷款审批中实现资料核验、风险评估与合规检查的毫秒级协同，显著提升效率并降低主观偏差。书中还预测未来监管将向“模型驱动+行为可解释性”转变，强调治理、透明性与权限控制的重要性；同时，从组织形态来看，银行可能由“部门制组织”转向“Agent网络组织”，人力角色由执行者转为监督者与策略者。整体而言，此书以前瞻性视角勾勒AI时代银行的结构与运营框架，对于金融与科技从业者、以及政策制定者具有重要的参考价值。

🏷️ #银行转型 #智能体银行 #生成式AI #金融科技 #监管科技

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📰 平安人寿“AI矩阵”构建“高质服务+精准风控”新生态-新华网

6月17日，2026陆家嘴论坛在上海开幕，科技金融、数字金融作为金融“五篇大文章”的议题，再次成为行业关注的焦点。6月18日，国家金融监督管理总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，明确推动银行业保险业在扎实做好人工智能技术应用的同时，必须同步强化风险防控。当前，保险行业数字金融建设、人工智能应用正在加速落地。在国家金融监督管理总局指导下，平安人寿始终坚持以客户为中心，已在新技术应用领域布局多年，构建包含人工智能、大数据、生物识别等前沿技术的全方位“AI 矩阵”，深度融入客户服务、消费者权益保护与风险防控，将政策要求转化为守护民生的具体行动，为行业高质量发展提供方案。聚焦客户服务 打造极速体验新标杆 紧扣客户“急难愁盼”问题，平安人寿利用OCR与大语言模型技术全面重塑服务流程，推动客户服务从“人工主导”转向“智能决策”，有效提升服务效率，优化客户体验。客户资料处理中，OCR技术实现身份证、病历、发票等30余种材料、300多个字段的秒级提取，并支持电子签名手写比对、外籍人员永居证等识别，年均服务超8,000万件保全业务、400万件理赔案件、300万件投保双录质检，资料录入耗时下降40%，让“数据多跑路，客户少跑腿”。在客户服务场景，依托AI智能体App端为客户提供7x24小时快捷服务，支持语音咨询、一句话办理，100%线上快速应答、一键直达，高频核心服务可全程对话办理免跳转，改变传统复杂自助流程、大幅降低老年客户操作门槛。2026年上半年，实现自助解决率超90%，其中服务60岁以上客户超46万次。在理赔服务场景，依托大语言模型构建“111极速赔”体系，通过虚拟数字人互动式报案、材料智能分类及AI理赔审核，大模型赋能理赔资料辅助录入。2025年，替代30%以上人工环节，实现93%案件60秒内完成审核，超208万件案件在30分钟内给付，闪赔案件占比达6成，有效解决传统理赔“流程长、手续繁、时效慢”的顽疾，人工智能大幅提升金融业务服务效率。2025年，东莞L女士因肺炎住院，通过平安金管家App“一句话报案”功能快速完成报案流程。治疗结束后，L女士一键上传身份证、病历、发票、费用清单、银行卡等全部理赔材料，AI系统自动识别分类、自动填写理赔申请。经智能引擎审核，仅用时8秒就完成了全部责任判定和赔款支付。深耕消费者权益保护 探索主动治理新范式 直面消费者权益保护中的痛点，平安人寿将大语言模型深度融入消保全生命周期，推动消保工作从“被动应对”转向“主动治理”，着力破解审查低效、前置化解不足等难题。在消保审查方面，创新研发“消保智能审查”智能体，可快速解析Word、Excel、PDF等十余种格式文档，大文件线上秒级解析，依托知识库、规则库和历史数据，自动匹配规则，识别产品和宣传物料中的不当表述、夸大承诺及条款漏洞，审查覆盖32类风险场景，线上化率100%，效率提升44%，从源头防范误导销售。在投诉处理方面，AI系统辅助投诉处理全过程，提供风险预测预警，推动前置化解，赋能调查取证、协谈沟通、案件审计等环节提效，使案件平均处理时长缩短35%，审计准确率超86%，切实保障客户合法权益，确保处理流程规范、过程清晰。筑牢风险防控 构建智能安全新防线 针对业务冒办、黑灰产等风险，平安人寿构建起立体化、智能化的风控网络，推动风险防控从“事后发现”转向“事前防御”，全面提升安全防护和应急处置能力。在防范冒办风险方面，构建“人脸+证件+签名”三位一体身份核验体系，利用OCR与生物识别技术，有效拦截屏幕翻拍、打印照片冒充及代签名等欺诈行为。今年以来，身份识别准确率平均超98.1%，保全风控日均调用量达35万次，检测客户开放手机“无障碍权限”提示风险92万余次，切实守护客户资金安全与合法权益，维护行业健康发展。2025年，北京D女士在App办理保单贷款，系统在人脸识别环节连续多次校验不通过，自动触发风险拦截并直连空中客服，视频接入后系统醒目提示“客户人脸识别不通过”，引起服务人员高度警觉，并启动多维身份核验流程，反复人脸识别均不通过，对比历史影像确认体貌特征不符，随即致电投保人本人核实，确认为第三方冒办，在人工与技术配合下及时阻断了异常交易。在黑灰产打击环节，声纹识别技术成为新“利器”。通过录音比对精准识别职业投诉、代理退保黑产等行为，识别精度达90.1%，将传统的“大海捞针”式排查升级为“鱼缸捞鱼”精准定位，成功辅助多起刑事案件立案，有效震慑金融犯罪。当前，保险行业正处于数字化转型的关键期，《指导意见》为行业划定了清晰的“安全红线”与“创新跑道”。平安人寿始终坚守“金融为民”初心，将人工智能深度融入业务肌理，以“AI矩阵”为核心引擎，实现了服务效率、消费者权益保护与风控能力的同步跃升。未来，平安人寿将紧扣金融“五篇大文章”战略部署，贯彻落实《指导意见》要求，持续优化“科技+服务”“科技+消保”与“科技+风控”的深度融合机制，进一步拓展新技术在更多元化、个性化场景的应用，助力构建更安全、高效、智能的保险服务新生态，为建设金融强国与行业高质量发展贡献力量。

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