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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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📰 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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📰 对话周沅帆：拆解5000亿美元算力融资的虚与实
英伟达宣布与多家金融与投资机构合作设立独立算力融资平台，意在动用超过5000亿美元的第三方资本用于AI基础设施建设，打造算力资本化的新生态。文章通过采访与分析，指出虽然算力融资将GPU、数据中心、长期租约等整合为可生成稳定现金流的资产，但最终的信用核心仍然来自承租人及其现金流、长期合同的可持续性，以及再融资与设备残值等多因素的综合评估。当前评级机构认为，GPU本身难以独立产生稳定现金流，须以承租人信用、合同结构及运营风险等为主轴进行压力测试。技术迭代、市场集中度、残值不确定性等因素，使算力尚难成为独立信用资产。短期内，SPV、最低使用量承诺、剩余价值担保等安排多为会计层面的出表设计，实际信用风险并未真正脱离发起人。要实现真正的资产化，需要可预测的折旧、深厚二级市场和充分的历史损失数据支撑。总体来看，算力融资是把设备残值、合同与机构信用整合到一个结构化框架中的尝试，尚未达到完全独立信用载体的标准，最终现金流仍来自客户偿付与合同执行。
🏷️ #算力融资 #信用评估 #GPU 概念 #长期合同 #资产独立性
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📰 对话周沅帆：拆解5000亿美元算力融资的虚与实
英伟达宣布与多家金融与投资机构合作设立独立算力融资平台，意在动用超过5000亿美元的第三方资本用于AI基础设施建设，打造算力资本化的新生态。文章通过采访与分析，指出虽然算力融资将GPU、数据中心、长期租约等整合为可生成稳定现金流的资产，但最终的信用核心仍然来自承租人及其现金流、长期合同的可持续性，以及再融资与设备残值等多因素的综合评估。当前评级机构认为，GPU本身难以独立产生稳定现金流，须以承租人信用、合同结构及运营风险等为主轴进行压力测试。技术迭代、市场集中度、残值不确定性等因素，使算力尚难成为独立信用资产。短期内，SPV、最低使用量承诺、剩余价值担保等安排多为会计层面的出表设计，实际信用风险并未真正脱离发起人。要实现真正的资产化，需要可预测的折旧、深厚二级市场和充分的历史损失数据支撑。总体来看，算力融资是把设备残值、合同与机构信用整合到一个结构化框架中的尝试，尚未达到完全独立信用载体的标准，最终现金流仍来自客户偿付与合同执行。
🏷️ #算力融资 #信用评估 #GPU 概念 #长期合同 #资产独立性
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📰 招标数量增长110%，AI采购潮下中小银行仍需补齐人才短板
2026年，中小银行在数智化转型中显著加速，AI应用从单点尝试扩展至信贷、风控、客服等全流程场景，智能体和大模型成为采购主线。多家城商行、农商行、村镇银行推动AI落地，预算从数十到数百万元不等，银行机构在金融行业大模型中标中占比接近半数，显示出行业普遍的转型焦虑与探索并存的局面。头部银行持续自研或搭建平台，中小银行多以采购智能体、算力与中台建设为主，面临技术适配、数据基础、人才短缺等制约，外部外包与低代码化平台成为缓解路径。监管端提出算力共享初衷，鼓励大型机构向中小银行输出算力，缓解硬件投入压力，但数据安全、隐私保护和高风险场景治理仍是关键难题，强调分级管理与隐私保护。总体而言，中小银行的AI布局正在从“囤算力”转向“用好大模型”，路线应以轻量化、区域化和本地化场景为核心，通过协同共赢与安全治理，推动数智化转型落地，而非盲目扩张。未来的成功之路在于把资源禀赋与区域需求结合，打造可落地的场景应用与可持续的治理体系。
🏷️ #银行AI #中小银行 #算力共享 #大模型 #场景落地
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📰 招标数量增长110%，AI采购潮下中小银行仍需补齐人才短板
2026年，中小银行在数智化转型中显著加速，AI应用从单点尝试扩展至信贷、风控、客服等全流程场景，智能体和大模型成为采购主线。多家城商行、农商行、村镇银行推动AI落地，预算从数十到数百万元不等，银行机构在金融行业大模型中标中占比接近半数，显示出行业普遍的转型焦虑与探索并存的局面。头部银行持续自研或搭建平台，中小银行多以采购智能体、算力与中台建设为主，面临技术适配、数据基础、人才短缺等制约，外部外包与低代码化平台成为缓解路径。监管端提出算力共享初衷，鼓励大型机构向中小银行输出算力，缓解硬件投入压力，但数据安全、隐私保护和高风险场景治理仍是关键难题，强调分级管理与隐私保护。总体而言，中小银行的AI布局正在从“囤算力”转向“用好大模型”，路线应以轻量化、区域化和本地化场景为核心，通过协同共赢与安全治理，推动数智化转型落地，而非盲目扩张。未来的成功之路在于把资源禀赋与区域需求结合，打造可落地的场景应用与可持续的治理体系。
🏷️ #银行AI #中小银行 #算力共享 #大模型 #场景落地
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📰 哪些行业对AI大模型的日均调用量贡献最大？
截至2026年3月，我国日均词元调用量达到140万亿，金融、制造业与互联网/大模型成为核心推动力，三大行业共同推动AI从尝鲜走向生产力工具。金融场景以智能客服、风控、外汇交易为主，工行“工银智涌”覆盖200余场景，日均词元量达百亿级，智能询价交易比率超96%，全流程降至分钟级。制造业依托深度应用的工业智能体，宝钢训练出“AI炉长”等120余个智能体，日均消耗词元达数千万级，复杂智能体训练一周即用上亿词元，极大提升钢水温度与成分命中率。互联网/大模型行业由个人用户与企业API驱动，豆包大模型日均词元调用量超过120万亿，智能体成为词元消耗的“超级引擎”，可在单次复杂任务中使用百万至千万级词元。核心驱动力来自智能体规模化落地、AI从“聊天”到“干活”的深度嵌入、以及国产大模型成本显著下降。词元经济初具雏形，算力基建加速，东数西算等枢纽为AI提供低成本绿电支撑，推动全球竞争力提升，国内模型在全球调用量中占据重要席位。这一轮变化正在重新塑造产业格局，推动AI作为核心生产力进入各行各业。
🏷️ #词元 #AI #生产力 #国产大模型 #算力
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📰 哪些行业对AI大模型的日均调用量贡献最大？
截至2026年3月，我国日均词元调用量达到140万亿，金融、制造业与互联网/大模型成为核心推动力，三大行业共同推动AI从尝鲜走向生产力工具。金融场景以智能客服、风控、外汇交易为主，工行“工银智涌”覆盖200余场景，日均词元量达百亿级，智能询价交易比率超96%，全流程降至分钟级。制造业依托深度应用的工业智能体，宝钢训练出“AI炉长”等120余个智能体，日均消耗词元达数千万级，复杂智能体训练一周即用上亿词元，极大提升钢水温度与成分命中率。互联网/大模型行业由个人用户与企业API驱动，豆包大模型日均词元调用量超过120万亿，智能体成为词元消耗的“超级引擎”，可在单次复杂任务中使用百万至千万级词元。核心驱动力来自智能体规模化落地、AI从“聊天”到“干活”的深度嵌入、以及国产大模型成本显著下降。词元经济初具雏形，算力基建加速，东数西算等枢纽为AI提供低成本绿电支撑，推动全球竞争力提升，国内模型在全球调用量中占据重要席位。这一轮变化正在重新塑造产业格局，推动AI作为核心生产力进入各行各业。
🏷️ #词元 #AI #生产力 #国产大模型 #算力
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📰 创业板ETF大扩容！“算力+金融科技”16只ETF齐上报
创业板行业主题ETF迎来重磅扩容，首批16家基金管理人上报两条核心指数：算力基础设施ETF与金融科技ETF，标志着“创系列”指数和ETF体系进入实质推进阶段。算力基础设施指数精选50只在创业板上市、具备高流动性的相关股票，覆盖计算、网络、存储、运维等环节，呈现我国数字基础设施从“芯”到“光”的自主化进阶格局；金融科技指数同样选取50只流动性良好的标的，覆盖底层分布式技术、支付清算、中游互联网金融平台及上层数字化服务，凸显数字金融方向的投资优势。此次集中上报不仅数量扩大，更在四方面提升创业板矩阵：紧扣国家重大战略、深化创业板改革、满足居民财富管理需求、完善机构配置工具。未来还将有更多创系列指数产品落地，进一步丰富投资工具箱，助力中长期资金入市，推动创业板在成长型创新资本市场的功能与影响力提升。
🏷️ #创业板 #算力基础设施 #金融科技 #ETF #指数
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📰 创业板ETF大扩容！“算力+金融科技”16只ETF齐上报
创业板行业主题ETF迎来重磅扩容，首批16家基金管理人上报两条核心指数：算力基础设施ETF与金融科技ETF，标志着“创系列”指数和ETF体系进入实质推进阶段。算力基础设施指数精选50只在创业板上市、具备高流动性的相关股票，覆盖计算、网络、存储、运维等环节，呈现我国数字基础设施从“芯”到“光”的自主化进阶格局；金融科技指数同样选取50只流动性良好的标的，覆盖底层分布式技术、支付清算、中游互联网金融平台及上层数字化服务，凸显数字金融方向的投资优势。此次集中上报不仅数量扩大，更在四方面提升创业板矩阵：紧扣国家重大战略、深化创业板改革、满足居民财富管理需求、完善机构配置工具。未来还将有更多创系列指数产品落地，进一步丰富投资工具箱，助力中长期资金入市，推动创业板在成长型创新资本市场的功能与影响力提升。
🏷️ #创业板 #算力基础设施 #金融科技 #ETF #指数
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📰 “刷卡送算力”解困局？AI成信用卡“救命稻草”？
_光明网
在信用卡行业面临增速放缓和存量竞争加剧的背景下，AI权益与算力型权益成了银行寻求新增长点的关键工具。文章指出，2025年前后信用卡发卡量与贷款余额均呈现下降趋势，行业盈利能力受压，且年轻人支付习惯向移动支付和数字化金融产品转移，传统发卡模式受挫。因此，银行通过“刷卡送算力”“AI办公工具”等权益，将支付与AI能力绑定，试图以新形态的差异化服务提升客群质量与获客效率，同时实现对海量数据的智能化运营，从精准营销、风控前移和智能客服等方面推动全链路升级。AI在行业中的作用正从辅助分析向驱动运营转变，部分领先机构已实现自动化运营闭环，但总体仍处于探索阶段，尚未形成全面的AI驱动经营体系。长远来看，信用卡的核心仍是信用评估、风控与合规执行，AI的价值在于提升资源配置精准度、扩展普惠金融覆盖面，并将信用卡从单纯的事后结算，转向全链条的消费决策支持。未来银行将围绕数字化运营、差异化场景权益与全域风控建立竞争力，优质分层客群将成为新增发卡的主要来源，低效睡眠卡将被逐步清理。
🏷️ #信用卡 #AI权益 #算力消费 #数字化运营 #风控
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📰 “刷卡送算力”解困局？AI成信用卡“救命稻草”？
_光明网
在信用卡行业面临增速放缓和存量竞争加剧的背景下，AI权益与算力型权益成了银行寻求新增长点的关键工具。文章指出，2025年前后信用卡发卡量与贷款余额均呈现下降趋势，行业盈利能力受压，且年轻人支付习惯向移动支付和数字化金融产品转移，传统发卡模式受挫。因此，银行通过“刷卡送算力”“AI办公工具”等权益，将支付与AI能力绑定，试图以新形态的差异化服务提升客群质量与获客效率，同时实现对海量数据的智能化运营，从精准营销、风控前移和智能客服等方面推动全链路升级。AI在行业中的作用正从辅助分析向驱动运营转变，部分领先机构已实现自动化运营闭环，但总体仍处于探索阶段，尚未形成全面的AI驱动经营体系。长远来看，信用卡的核心仍是信用评估、风控与合规执行，AI的价值在于提升资源配置精准度、扩展普惠金融覆盖面，并将信用卡从单纯的事后结算，转向全链条的消费决策支持。未来银行将围绕数字化运营、差异化场景权益与全域风控建立竞争力，优质分层客群将成为新增发卡的主要来源，低效睡眠卡将被逐步清理。
🏷️ #信用卡 #AI权益 #算力消费 #数字化运营 #风控
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📰 【光明时评】金融人工智能如何释放潜能又守住底线
_光明网
国家金融监督管理总局印发关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见，强调在金融行业人工智能规模化应用背景下，既要释放技术潜能，又要守住安全底线。文章指出金融是信息密集、数据驱动的行业，人工智能在信贷调查、欺诈识别、保险定价、客户服务等方面具有广泛应用，但也存在偏差、可解释性不足、数据投毒等风险，随着应用深入，风险管理、合规审查等环节的重要性提升。为实现发展与安全并进，指导意见提出“谁使用谁负责”的治理原则，将人工智能风险纳入全面风险管理，并对高风险应用设定准入、监测与人工干预等要求，力求把安全能力转化为金融机构治理能力与长期竞争力。人工智能应用需多部门协同，建立覆盖需求分析、数据准备、训练开发、部署运行、维护迭代、评估退出的全生命周期管理体系，避免“重上线、轻运营”，在运行中持续监测模型效能、数据漂移与异常行为，必要时调整或退出。数据质量决定模型能力，需加强数据全生命周期管理与高质量数据集建设，提升非结构化数据治理，确保数据可追溯、使用有边界、更新持续。此外，要提升算力自主可控水平，防范对单一供应商的依赖。对低风险应用可提高效率；对资金交易、资产评估、信贷审批、承保理赔等高风险应用，则需更严格的准入、测评与监测，设定模型功能边界，保留人工监督与紧急停用机制，避免机器说了算。金融科技应服务于人，对模型生成内容要标识并解释，对涉及客户权益的关键决策提高透明度与可解释性，关注不同群体的影响，纠正潜在偏见，确保公平、诚信、审慎经营。文本强调以制度筑基、以技术固本、以责任护航，推动创新与安全协同发展，使金融人工智能在安全轨道上稳健前行。
🏷️ #金融AI #风险治理 #数据治理 #算力自主 #透明与可解释
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📰 【光明时评】金融人工智能如何释放潜能又守住底线
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国家金融监督管理总局印发关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见，强调在金融行业人工智能规模化应用背景下，既要释放技术潜能，又要守住安全底线。文章指出金融是信息密集、数据驱动的行业，人工智能在信贷调查、欺诈识别、保险定价、客户服务等方面具有广泛应用，但也存在偏差、可解释性不足、数据投毒等风险，随着应用深入，风险管理、合规审查等环节的重要性提升。为实现发展与安全并进，指导意见提出“谁使用谁负责”的治理原则，将人工智能风险纳入全面风险管理，并对高风险应用设定准入、监测与人工干预等要求，力求把安全能力转化为金融机构治理能力与长期竞争力。人工智能应用需多部门协同，建立覆盖需求分析、数据准备、训练开发、部署运行、维护迭代、评估退出的全生命周期管理体系，避免“重上线、轻运营”，在运行中持续监测模型效能、数据漂移与异常行为，必要时调整或退出。数据质量决定模型能力，需加强数据全生命周期管理与高质量数据集建设，提升非结构化数据治理，确保数据可追溯、使用有边界、更新持续。此外，要提升算力自主可控水平，防范对单一供应商的依赖。对低风险应用可提高效率；对资金交易、资产评估、信贷审批、承保理赔等高风险应用，则需更严格的准入、测评与监测，设定模型功能边界，保留人工监督与紧急停用机制，避免机器说了算。金融科技应服务于人，对模型生成内容要标识并解释，对涉及客户权益的关键决策提高透明度与可解释性，关注不同群体的影响，纠正潜在偏见，确保公平、诚信、审慎经营。文本强调以制度筑基、以技术固本、以责任护航，推动创新与安全协同发展，使金融人工智能在安全轨道上稳健前行。
🏷️ #金融AI #风险治理 #数据治理 #算力自主 #透明与可解释
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📰 算力赠礼难挽信用卡颓势：一场关于存在价值的自救 - 经济观察网 － 专业财经新闻网站
本文聚焦银行业在信用卡获客与留存方面的现状与挑战。随着支付生态被移动支付全面重构，信用卡存量自2022年以来持续下降，活跃度不足成为核心痛点。银行通过为新户提供Token、云资源等“算力权益”尝试精准触达技术人群，意在降低获客成本、提升触达效率，但这类促销若不能转化为长期使用价值，将难以改变存量下滑的趋势。文章从市场结构、用户需求、差异化场景、费用透明与风险控制等角度提出对策，强调应从争夺发卡转向经营活跃用户，强化信用卡在跨境支付、差旅、境外服务、长周期预付场景的独特信用担保功能，并提升支付网络的自主性与韧性。同时，提醒跨境支付网络的脆弱性及国际制裁风险，呼吁加强与银联等本土及全球体系的互联互通。
🏷️ #信用卡 #支付生态 #算力权益 #活跃用户 #跨境支付
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📰 算力赠礼难挽信用卡颓势：一场关于存在价值的自救 - 经济观察网 － 专业财经新闻网站
本文聚焦银行业在信用卡获客与留存方面的现状与挑战。随着支付生态被移动支付全面重构，信用卡存量自2022年以来持续下降，活跃度不足成为核心痛点。银行通过为新户提供Token、云资源等“算力权益”尝试精准触达技术人群，意在降低获客成本、提升触达效率，但这类促销若不能转化为长期使用价值，将难以改变存量下滑的趋势。文章从市场结构、用户需求、差异化场景、费用透明与风险控制等角度提出对策，强调应从争夺发卡转向经营活跃用户，强化信用卡在跨境支付、差旅、境外服务、长周期预付场景的独特信用担保功能，并提升支付网络的自主性与韧性。同时，提醒跨境支付网络的脆弱性及国际制裁风险，呼吁加强与银联等本土及全球体系的互联互通。
🏷️ #信用卡 #支付生态 #算力权益 #活跃用户 #跨境支付
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📰 云计算技术创新与算力布局双轮驱动，云计算ETF易方达（516510）调整中资金关注度提升
云计算技术创新与算力布局双轮驱动，云计算ETF易方达（516510）在7月29日-30日呈现资金关注度提升与指数波动。市场层面，云计算指数小幅下跌，相关龙头股如金山办公、恒生电子、科大讯飞等有涨跌表现，云计算ETF成交额及换手率呈现活跃迹象。消息面显示，天阳科技强调金融行业云计算应用，聚焦金融科技场景与算力基础设施，推进算力与AI业务协同；多家企业的云计算技术专利公开，覆盖服务器部署、环境管理、信号处理等方向；AITC在可信云大会亮相，央国企AI机密计算联合体成立，强调AI安全与自主可控基础设施。业内分析认为AI应用增速带动云计算创新与场景落地，安全可靠的云基础设施是数字化转型核心。云计算ETF以中证云计算与大数据主题指数为样本，覆盖50家相关上市公司，追踪云计算与大数据行业整体表现，存在股市风险，投资需谨慎。
🏷️ #云计算 #算力 #AI安全 #金融科技 #ETF
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📰 云计算技术创新与算力布局双轮驱动，云计算ETF易方达（516510）调整中资金关注度提升
云计算技术创新与算力布局双轮驱动，云计算ETF易方达（516510）在7月29日-30日呈现资金关注度提升与指数波动。市场层面，云计算指数小幅下跌，相关龙头股如金山办公、恒生电子、科大讯飞等有涨跌表现，云计算ETF成交额及换手率呈现活跃迹象。消息面显示，天阳科技强调金融行业云计算应用，聚焦金融科技场景与算力基础设施，推进算力与AI业务协同；多家企业的云计算技术专利公开，覆盖服务器部署、环境管理、信号处理等方向；AITC在可信云大会亮相，央国企AI机密计算联合体成立，强调AI安全与自主可控基础设施。业内分析认为AI应用增速带动云计算创新与场景落地，安全可靠的云基础设施是数字化转型核心。云计算ETF以中证云计算与大数据主题指数为样本，覆盖50家相关上市公司，追踪云计算与大数据行业整体表现，存在股市风险，投资需谨慎。
🏷️ #云计算 #算力 #AI安全 #金融科技 #ETF
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📰 陈国汪：银行机构AI建设到底需要投入多少钱
本文系统梳理了中国银行业在AI能力建设方面的六大核心板块及其投资梯度，涵盖算力基础设施、数据资产与治理、模型与平台、业务场景应用、AI安全与合规治理、组织与人才六项。不同规模银行在各板块的投入呈现明显分层：国有大行与头部股份行以全栈自研、全域覆盖为目标，投入通常在30-60亿元/年，强调千卡级算力、湖仓一体的数据底座、金融大模型研发与全流程治理；中型城农商行多以核心场景深度落地为主，单项投入数千万至上亿级，强调风控、信贷等核心场景的模型优化与数据治理的轻量化部署；小型区域银行以轻资产、标准化工具为主，注重单点落地与外部服务商支持，年度投入在几十万元到几百万元不等。六大板块的投入占比也呈现规律性：算力、数据治理、场景落地、模型与平台、合规治理、组织与人才各自占据不同的比重，合规与人才成本具有刚性增长特征，且受监管趋严影响持续上升。整体趋势显示，银行AI建设正从单点工具向全链路、全域治理与自控能力转变，形成以大规模自研能力、统一平台、可复用模型资产与专业团队为核心的长期建设路径。
🏷️ #银行AI #算力基础 #数据治理 #模型平台 #场景应用
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📰 陈国汪：银行机构AI建设到底需要投入多少钱
本文系统梳理了中国银行业在AI能力建设方面的六大核心板块及其投资梯度，涵盖算力基础设施、数据资产与治理、模型与平台、业务场景应用、AI安全与合规治理、组织与人才六项。不同规模银行在各板块的投入呈现明显分层：国有大行与头部股份行以全栈自研、全域覆盖为目标，投入通常在30-60亿元/年，强调千卡级算力、湖仓一体的数据底座、金融大模型研发与全流程治理；中型城农商行多以核心场景深度落地为主，单项投入数千万至上亿级，强调风控、信贷等核心场景的模型优化与数据治理的轻量化部署；小型区域银行以轻资产、标准化工具为主，注重单点落地与外部服务商支持，年度投入在几十万元到几百万元不等。六大板块的投入占比也呈现规律性：算力、数据治理、场景落地、模型与平台、合规治理、组织与人才各自占据不同的比重，合规与人才成本具有刚性增长特征，且受监管趋严影响持续上升。整体趋势显示，银行AI建设正从单点工具向全链路、全域治理与自控能力转变，形成以大规模自研能力、统一平台、可复用模型资产与专业团队为核心的长期建设路径。
🏷️ #银行AI #算力基础 #数据治理 #模型平台 #场景应用
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📰 WAIC 深度观察：物理世界大爆发，金融业需要重构哪些关系
WAIC 2026 聚焦智能伙伴与生产力再造，展现 AI 正从比特世界走向原子世界的趋势。文章梳理十件展品背后的技术跃迁和三条主线：算力由“有没有”转为“好用”“可控性提升”的工程挑战；AI 走入现实世界，承担实际结果的责任，强调可验证性、容错与可兜底机制的重要性；治理成为竞争要素，需在架构层面实现可解释可追责。对金融行业而言，这些信号带来三大启示：1) 自主可控的智算底座将成为核心生产力资产，银行需从仅租赁算力转向建设自有智算中心；2) AI 将从“会不会做”转向“能否负责”，银行要建立容错、审计与人工干预接口，确保高确定性和风险可控；3) 机构需要重新定义人机关系与岗位能力，员工成为指挥智能体的“指挥官”，以数字分身提升效率与信任。最终观点强调，真正的竞争来自于对“该不该算、谁来负责”的信任治理，而非仅看谁跑得快。金融行业的下半场在于稳健落地与可信任的 AI 决策。
🏷️ #AI #算力 #信任 #金融AI #治理
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📰 WAIC 深度观察：物理世界大爆发，金融业需要重构哪些关系
WAIC 2026 聚焦智能伙伴与生产力再造，展现 AI 正从比特世界走向原子世界的趋势。文章梳理十件展品背后的技术跃迁和三条主线：算力由“有没有”转为“好用”“可控性提升”的工程挑战；AI 走入现实世界，承担实际结果的责任，强调可验证性、容错与可兜底机制的重要性；治理成为竞争要素，需在架构层面实现可解释可追责。对金融行业而言，这些信号带来三大启示：1) 自主可控的智算底座将成为核心生产力资产，银行需从仅租赁算力转向建设自有智算中心；2) AI 将从“会不会做”转向“能否负责”，银行要建立容错、审计与人工干预接口，确保高确定性和风险可控；3) 机构需要重新定义人机关系与岗位能力，员工成为指挥智能体的“指挥官”，以数字分身提升效率与信任。最终观点强调，真正的竞争来自于对“该不该算、谁来负责”的信任治理，而非仅看谁跑得快。金融行业的下半场在于稳健落地与可信任的 AI 决策。
🏷️ #AI #算力 #信任 #金融AI #治理
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📰 从战略规划到执行落地，头部券商如何实现“All IN AI”？
7月17日，2026世界人工智能大会在上海世博展览馆启幕，本届大会展览总面积突破10万平方米，汇聚1100余家企业，集中亮相3000余项前沿技术成果，超300款硬核产品完成全球、全国首发。相较往年展览偏重硬件、参数，今年金融科技等行业展示了AI在各业务领域的落地应用。国泰海通作为头部券商代表，展示了以AI驱动的金融科技协同生态：与华为等伙伴共建全域AI合作生态，现场呈现智能助手、穿戴、三方生态、算力底座等场景，体现数字金融服务跨终端的延伸。现场还有国泰海通与华为联合打造的证券行业首个液冷超节点算力集群，基于昇腾A3架构，具备大规模算力卡协同调度、线性扩展、绿色节能和高可靠性。该集群通过机柜级液冷一体化方案提升散热效率，降低PUE，契合 ESG 理念，提升资源利用率，确保金融核心业务7×24小时稳定运行。私有化部署使国泰海通成为首家自建绿色算力专区落地AI液冷超节点的证券公司，依托自研算力调度能力，推动“大模型”应用架构升级与金融科技转型。未来将继续推进ALL IN AI，扩大AI+金融的体系化建设与规模化应用，驱动金融科技驱动行业创新与高质量发展。国泰海通以自主可控的大模型底座和可信AI体系，推动国产算力模型适配与生态合作，挖掘金融核心场景AI落地价值，实现技术向业务转化。文章来源：券商中国
🏷️ #AI落地 #液冷超节点 #金融科技 #算力底座 #自主创新
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📰 从战略规划到执行落地，头部券商如何实现“All IN AI”？
7月17日，2026世界人工智能大会在上海世博展览馆启幕，本届大会展览总面积突破10万平方米，汇聚1100余家企业，集中亮相3000余项前沿技术成果，超300款硬核产品完成全球、全国首发。相较往年展览偏重硬件、参数，今年金融科技等行业展示了AI在各业务领域的落地应用。国泰海通作为头部券商代表，展示了以AI驱动的金融科技协同生态：与华为等伙伴共建全域AI合作生态，现场呈现智能助手、穿戴、三方生态、算力底座等场景，体现数字金融服务跨终端的延伸。现场还有国泰海通与华为联合打造的证券行业首个液冷超节点算力集群，基于昇腾A3架构，具备大规模算力卡协同调度、线性扩展、绿色节能和高可靠性。该集群通过机柜级液冷一体化方案提升散热效率，降低PUE，契合 ESG 理念，提升资源利用率，确保金融核心业务7×24小时稳定运行。私有化部署使国泰海通成为首家自建绿色算力专区落地AI液冷超节点的证券公司，依托自研算力调度能力，推动“大模型”应用架构升级与金融科技转型。未来将继续推进ALL IN AI，扩大AI+金融的体系化建设与规模化应用，驱动金融科技驱动行业创新与高质量发展。国泰海通以自主可控的大模型底座和可信AI体系，推动国产算力模型适配与生态合作，挖掘金融核心场景AI落地价值，实现技术向业务转化。文章来源：券商中国
🏷️ #AI落地 #液冷超节点 #金融科技 #算力底座 #自主创新
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📰 中国银联相关负责人：AI对支付产业的赋能可归纳为三个维度
AI赋能金融正在成为广泛关注的主题，WAIC期间发布的阶段性成果显示，AI与金融融合已成行业大势，未来AI+金融具有广阔空间。支付行业正经历从传统服务向智能生态的跃迁，但也面临多重挑战：传统流程与风控在新型欺诈面前滞后，中小机构在算力、数据与模型方面存在短板，支付场景向AR/车载等新形态扩展对架构提出更高要求。中国银联的实践显示，AI赋能支付具备三大维度：效率、体验与风控。通过自动化提升响应速度，推动支付从工具向智能伙伴升级，以及用AI突破传统规则引擎提升风控精准性与前瞻性。AI不只是解决单点痛点，更在于重塑支付底层逻辑，推动服务智能化、场景化与普惠化。在安全方面，需坚持自主可控与合规发展，平衡数据安全与能力释放。银联通过中试验证、全链路私有化、垂域大模型协同等举措，降低成本、提升效率，并推动算力、数据、模型三位一体的共享服务模式，促使中小机构按需获取资源，推动全行业的可持续发展。
🏷️ #AI金融 #支付智能 #风控升级 #算力共享 #金融安全
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📰 中国银联相关负责人：AI对支付产业的赋能可归纳为三个维度
AI赋能金融正在成为广泛关注的主题，WAIC期间发布的阶段性成果显示，AI与金融融合已成行业大势，未来AI+金融具有广阔空间。支付行业正经历从传统服务向智能生态的跃迁，但也面临多重挑战：传统流程与风控在新型欺诈面前滞后，中小机构在算力、数据与模型方面存在短板，支付场景向AR/车载等新形态扩展对架构提出更高要求。中国银联的实践显示，AI赋能支付具备三大维度：效率、体验与风控。通过自动化提升响应速度，推动支付从工具向智能伙伴升级，以及用AI突破传统规则引擎提升风控精准性与前瞻性。AI不只是解决单点痛点，更在于重塑支付底层逻辑，推动服务智能化、场景化与普惠化。在安全方面，需坚持自主可控与合规发展，平衡数据安全与能力释放。银联通过中试验证、全链路私有化、垂域大模型协同等举措，降低成本、提升效率，并推动算力、数据、模型三位一体的共享服务模式，促使中小机构按需获取资源，推动全行业的可持续发展。
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📰 WAIC 2026｜金融AI应用从“能说”跨越到“能干”
WAIC 2026聚焦AI赋能金融领域的应用与变革。论坛上，华泰证券强调AI正在从单一工具演进为驱动核心引擎，在投研、交易、风控与客户服务等环节提升效率与专业能力。大模型与具身智能成为全球技术竞争的重点，学界和业界专家探讨模型数量化协作、从数字到物理世界的落地，以及在仿真环境中进行百万小时级物理训练的路径。行业对算力的需求进入“分水岭”，推理算力成为主导，国产GPU因推理能效和本地化服务具备竞争优势，2026年市场份额有望突破50%。金融AI应用需兼顾多样化业务需求与合规安全，需建立自主可控的算力底座，并将AI能力从“能说”转向“能干”，以驾驭数字资产与提升执行力，推动金融生产方式的深层升级。
🏷️ #AI金融 #大模型 #具身智能 #算力分野 #金融合规
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📰 WAIC 2026｜金融AI应用从“能说”跨越到“能干”
WAIC 2026聚焦AI赋能金融领域的应用与变革。论坛上，华泰证券强调AI正在从单一工具演进为驱动核心引擎，在投研、交易、风控与客户服务等环节提升效率与专业能力。大模型与具身智能成为全球技术竞争的重点，学界和业界专家探讨模型数量化协作、从数字到物理世界的落地，以及在仿真环境中进行百万小时级物理训练的路径。行业对算力的需求进入“分水岭”，推理算力成为主导，国产GPU因推理能效和本地化服务具备竞争优势，2026年市场份额有望突破50%。金融AI应用需兼顾多样化业务需求与合规安全，需建立自主可控的算力底座，并将AI能力从“能说”转向“能干”，以驾驭数字资产与提升执行力，推动金融生产方式的深层升级。
🏷️ #AI金融 #大模型 #具身智能 #算力分野 #金融合规
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📰 国泰海通联合华为落地金融行业首个AI液冷超节点
国泰海通联合华为推出金融行业首个自主创新 AI 液冷超节点，上线基于昇腾 A3 的液冷算力集群，标志金融行业进入高密度、绿色低碳、自主创新的大规模智算时代。该集群解决了传统风冷在算力密度、散热、能耗及延迟方面的瓶颈，通过超节点与灵衢高速互联实现百张算力卡协同调度，提升算力线性扩展与资源利用率。机柜级液冷方案使散热效率提升超过 40%，PUE 大幅降低，显著降低运营成本，并便于 ESG 理念下的节能降碳改造。液冷低温环境避免降频与散热故障，保障金融核心业务 7×24 小时零宕机，提升业务安全性。该系统实现从软硬件到架构的深度适配，构建了行业领先的金融算力基础设施，并通过私有化部署成为首家在自建绿色算力专区落地 AI 液冷超节点集群的证券公司，依托自主算力调度提升大模型应用架构的能级。未来将持续推进 ALL in AI 策略，推动 AI+ 金融领域的体系化建设与规模化应用，推动资本市场高质量发展。
🏷️ #AI #金融 #液冷 #算力 #安全
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📰 国泰海通联合华为落地金融行业首个AI液冷超节点
国泰海通联合华为推出金融行业首个自主创新 AI 液冷超节点，上线基于昇腾 A3 的液冷算力集群，标志金融行业进入高密度、绿色低碳、自主创新的大规模智算时代。该集群解决了传统风冷在算力密度、散热、能耗及延迟方面的瓶颈，通过超节点与灵衢高速互联实现百张算力卡协同调度，提升算力线性扩展与资源利用率。机柜级液冷方案使散热效率提升超过 40%，PUE 大幅降低，显著降低运营成本，并便于 ESG 理念下的节能降碳改造。液冷低温环境避免降频与散热故障，保障金融核心业务 7×24 小时零宕机，提升业务安全性。该系统实现从软硬件到架构的深度适配，构建了行业领先的金融算力基础设施，并通过私有化部署成为首家在自建绿色算力专区落地 AI 液冷超节点集群的证券公司，依托自主算力调度提升大模型应用架构的能级。未来将持续推进 ALL in AI 策略，推动 AI+ 金融领域的体系化建设与规模化应用，推动资本市场高质量发展。
🏷️ #AI #金融 #液冷 #算力 #安全
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📰 利好来了！AI算力一则消息刷屏！AI硬件板块后市如何走？_九方智投
本周末，关于算力产业的消息引发广泛关注。市场预测显示，到2029年中国国内算力卡采购额将达到1.44万亿元，这将推动投资机构对中国涌现万亿级甚至十万亿级上市企业的信心。然而在经历一波上涨后，AI硬件板块在7月初至7月10日出现回调，原因包括筹码拥挤、资金回流和利好兑现等因素，行业景气未改变，但板块内部分化和估值消化需时间。多家媒体报道了沐曦集成电路等企业的成长故事，显示国产算力和自主芯片制造正在提升产线能力与价格区间，且有望进一步提升市场份额。展望后市，分析师认为中美财报季将成为检验成色的关键窗口，具备扎实业绩的公司有望先行企稳。行业层面，中报季将成为行业轮动的主导因素，AI景气与国产算力链渗透率的提升将为基本面提供支撑，板块的再配置机会或在行业利好与市场情绪的交互中显现。短期科技股或处于高波动状态，但在拥挤度消化后，仍具备被低吸和配置的机会，需关注国产AI算力、存储扩产与高端半导体设备、以及AI相关材料与组件的受益龙头。最后，市场在阶段性调整后，可能以业绩及业绩预期为驱动进入新一轮行情。
🏷️ #算力 #AI硬件 #国产芯片 #中美财报 #板块轮动
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📰 利好来了！AI算力一则消息刷屏！AI硬件板块后市如何走？_九方智投
本周末，关于算力产业的消息引发广泛关注。市场预测显示，到2029年中国国内算力卡采购额将达到1.44万亿元，这将推动投资机构对中国涌现万亿级甚至十万亿级上市企业的信心。然而在经历一波上涨后，AI硬件板块在7月初至7月10日出现回调，原因包括筹码拥挤、资金回流和利好兑现等因素，行业景气未改变，但板块内部分化和估值消化需时间。多家媒体报道了沐曦集成电路等企业的成长故事，显示国产算力和自主芯片制造正在提升产线能力与价格区间，且有望进一步提升市场份额。展望后市，分析师认为中美财报季将成为检验成色的关键窗口，具备扎实业绩的公司有望先行企稳。行业层面，中报季将成为行业轮动的主导因素，AI景气与国产算力链渗透率的提升将为基本面提供支撑，板块的再配置机会或在行业利好与市场情绪的交互中显现。短期科技股或处于高波动状态，但在拥挤度消化后，仍具备被低吸和配置的机会，需关注国产AI算力、存储扩产与高端半导体设备、以及AI相关材料与组件的受益龙头。最后，市场在阶段性调整后，可能以业绩及业绩预期为驱动进入新一轮行情。
🏷️ #算力 #AI硬件 #国产芯片 #中美财报 #板块轮动
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📰 数智升级“芯”动力：海光亮相2026金融行业科技交流大会
本次金融行业科技交流大会在珠海举行，主题聚焦智能应用、智能基建与智能生态的深度融合，聚集金融机构与科技企业共同探讨金融科技的高质量发展路径。海光信息受邀参会，分享了面向金融AI场景的算力底座建设方案及实践洞察，指出金融AI应用正从模型辅助向智能体落地的新阶段迈进，覆盖智能风控、合规审查、投研分析、客户服务等核心业务。随着数智融合推进，大规模推理带来的算力成本与能耗压力增大，底层算力需在性能、安全与成本之间实现更优平衡。大会设立分会场，聚焦数智协同与安全可控等议题，探寻基础设施由业务支撑向价值引领的升级路径。海光信息展示了数智融合与芯云一体化技术，提出AI原生金融IT基础架构的最新成果，强调生成式AI的广泛落地正在推动金融IT架构的深层变革，大模型服务与数据库、大数据并列为基础服务，Token调用量激增促使长上下文与低精度推理成为主流。海光以CPU+DCU双芯协同提供系统性解法，CPU统筹交易与工作流调度，DCU承担大模型训推与智算任务，基于自研DTK软件栈，DCU全面兼容CUDA生态，已完成400余款大模型适配，支持智能客服、投研分析、智能风控、合规审查等场景。在安全方面，采用综合密码、机密计算、可信计算、漏洞防御等技术，形成芯片级安全壁垒，并通过相关认证。海光已建立集群管理、智能运维及DCU云原生调度体系，实现异构算力统一管理与动态资源编排，为金融机构构建弹性高效、绿色集约的智算云平台。未来，将深化与金融机构及生态伙伴的合作，通过软硬件协同优化，提升算力底座的安全性、效率与可信度，推动金融数智化升级。
🏷️ #金融科技 #智能风控 #大模型 #算力底座 #云原生
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📰 数智升级“芯”动力：海光亮相2026金融行业科技交流大会
本次金融行业科技交流大会在珠海举行，主题聚焦智能应用、智能基建与智能生态的深度融合，聚集金融机构与科技企业共同探讨金融科技的高质量发展路径。海光信息受邀参会，分享了面向金融AI场景的算力底座建设方案及实践洞察，指出金融AI应用正从模型辅助向智能体落地的新阶段迈进，覆盖智能风控、合规审查、投研分析、客户服务等核心业务。随着数智融合推进，大规模推理带来的算力成本与能耗压力增大，底层算力需在性能、安全与成本之间实现更优平衡。大会设立分会场，聚焦数智协同与安全可控等议题，探寻基础设施由业务支撑向价值引领的升级路径。海光信息展示了数智融合与芯云一体化技术，提出AI原生金融IT基础架构的最新成果，强调生成式AI的广泛落地正在推动金融IT架构的深层变革，大模型服务与数据库、大数据并列为基础服务，Token调用量激增促使长上下文与低精度推理成为主流。海光以CPU+DCU双芯协同提供系统性解法，CPU统筹交易与工作流调度，DCU承担大模型训推与智算任务，基于自研DTK软件栈，DCU全面兼容CUDA生态，已完成400余款大模型适配，支持智能客服、投研分析、智能风控、合规审查等场景。在安全方面，采用综合密码、机密计算、可信计算、漏洞防御等技术，形成芯片级安全壁垒，并通过相关认证。海光已建立集群管理、智能运维及DCU云原生调度体系，实现异构算力统一管理与动态资源编排，为金融机构构建弹性高效、绿色集约的智算云平台。未来，将深化与金融机构及生态伙伴的合作，通过软硬件协同优化，提升算力底座的安全性、效率与可信度，推动金融数智化升级。
🏷️ #金融科技 #智能风控 #大模型 #算力底座 #云原生
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📰 中国外汇 | AI赋能金融的机遇与挑战·专题报道：人工智能驱动下的金融外汇市场
人工智能正在从交易模式、市场效率、流动性供给、参与者格局及市场范式五个方面重塑金融外汇市场，同时也带来算法共振、技术鸿沟和跨市场传染等新型风险。文章指出，AI在外汇市场的应用已由辅助交易逐步演进为独立承担做市功能，交易决策机制也在向自适应、自动化的深度学习模型转变，价格形成机制因多源信息融合而更加高效且响应更快，甚至可能在事件发生前就对市场叙事变动做出反应。流动性供给亦因AI的介入呈现新的动态，算法交易商在平稳期提供充足流动性、压力期则可能收紧，增加市场内在不稳定性。市场参与者由数据服务商、算法提供商等新型中介主导，AI鸿沟则加剧了机构与散户、发达市场与新兴市场之间的分层，信息不透明性提升了知情交易与不知情交易的界限模糊。文章还提出AI与DeFi的融合将推动“机器原生金融”时代，并以OpenFX等案例展示跨境支付的高效与低成本。与此同时，AI带来的风险需以多层治理应对：监管科技、行业标准、伦理与合规嵌入算法、全球协同监管与数据共享机制等。未来需在技术创新与风险防控之间寻求平衡，确保金融外汇市场在智能化浪潮中稳健发展。
🏷️ #AI金融 #外汇市场 #算法共振 #风险监管 #DeFi
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📰 中国外汇 | AI赋能金融的机遇与挑战·专题报道：人工智能驱动下的金融外汇市场
人工智能正在从交易模式、市场效率、流动性供给、参与者格局及市场范式五个方面重塑金融外汇市场，同时也带来算法共振、技术鸿沟和跨市场传染等新型风险。文章指出，AI在外汇市场的应用已由辅助交易逐步演进为独立承担做市功能，交易决策机制也在向自适应、自动化的深度学习模型转变，价格形成机制因多源信息融合而更加高效且响应更快，甚至可能在事件发生前就对市场叙事变动做出反应。流动性供给亦因AI的介入呈现新的动态，算法交易商在平稳期提供充足流动性、压力期则可能收紧，增加市场内在不稳定性。市场参与者由数据服务商、算法提供商等新型中介主导，AI鸿沟则加剧了机构与散户、发达市场与新兴市场之间的分层，信息不透明性提升了知情交易与不知情交易的界限模糊。文章还提出AI与DeFi的融合将推动“机器原生金融”时代，并以OpenFX等案例展示跨境支付的高效与低成本。与此同时，AI带来的风险需以多层治理应对：监管科技、行业标准、伦理与合规嵌入算法、全球协同监管与数据共享机制等。未来需在技术创新与风险防控之间寻求平衡，确保金融外汇市场在智能化浪潮中稳健发展。
🏷️ #AI金融 #外汇市场 #算法共振 #风险监管 #DeFi
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📰 全球金融大模型应用、存在问题及对中国的借鉴
自2022年规模化落地以来，生成式大模型在全球金融领域已从概念验证进入深度应用阶段，头部机构普遍实现从单点试点到体系化部署，覆盖财富管理、信贷风控、投研、保险核保、合规运营及反欺诈等全业务链条。核心特征是内部提效先突破、核心决策逐步渗透，形成规模化落地能力。但也存在幻觉风险、可解释性不足、极端场景泛化、数据安全与隐私、监管与技术的不同步等问题。为中国建设可控、可持续的金融大模型体系，需在分层技术架构、合规数据要素、监管评估、算力自主化、渐进落地路径以及人才组织保障等方面实施六大维度策略：建立基础模型+垂直微调+检索增强+知识校验的分层体系并强调人机协同；完善高质量金融数据要素与行业共建语料库，推进算法公平性评估；健全分级监管、统一评测标准与以模治模的监管思路；推动国产算力与国产芯片适配，建设共享算力平台；坚持“从内到外、从低到高”的落地节奏，建立量化价值评估；培育复合型人才，推动业技融合的组织结构和AI素养培训。总体而言，中国金融业应在安全底线与价值导向下，稳步推进大模型与业务融合，促进高质量发展。
🏷️ #金融大模型 #数据安全 #监管合规 #算力国产化 #人机协同
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📰 全球金融大模型应用、存在问题及对中国的借鉴
自2022年规模化落地以来，生成式大模型在全球金融领域已从概念验证进入深度应用阶段，头部机构普遍实现从单点试点到体系化部署，覆盖财富管理、信贷风控、投研、保险核保、合规运营及反欺诈等全业务链条。核心特征是内部提效先突破、核心决策逐步渗透，形成规模化落地能力。但也存在幻觉风险、可解释性不足、极端场景泛化、数据安全与隐私、监管与技术的不同步等问题。为中国建设可控、可持续的金融大模型体系，需在分层技术架构、合规数据要素、监管评估、算力自主化、渐进落地路径以及人才组织保障等方面实施六大维度策略：建立基础模型+垂直微调+检索增强+知识校验的分层体系并强调人机协同；完善高质量金融数据要素与行业共建语料库，推进算法公平性评估；健全分级监管、统一评测标准与以模治模的监管思路；推动国产算力与国产芯片适配，建设共享算力平台；坚持“从内到外、从低到高”的落地节奏，建立量化价值评估；培育复合型人才，推动业技融合的组织结构和AI素养培训。总体而言，中国金融业应在安全底线与价值导向下，稳步推进大模型与业务融合，促进高质量发展。
🏷️ #金融大模型 #数据安全 #监管合规 #算力国产化 #人机协同
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📰 金融监管总局出台新规 规范金融机构人工智能安全应用 _ 经济要闻 _ 福建省经济信息中心
金融监管总局发布《银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，从治理架构、开发应用、数据安全、算力建设和风险管理等方面提出全面要求，旨在规范金融机构对人工智能的开发与应用，提升合规性、透明度与可信赖度，推动数字金融高质量发展与金融业务深度融合。意见强调“谁使用谁负责、自主可控、务实高效、安全发展”原则，鼓励大型机构示范、推动算力共建共享，帮助中小机构提升建模与风控能力，降低数字化转型成本，服务实体经济与普惠金融。对高风险场景如资金交易、资产评估、信贷等设定严格管理，明确不得将个人信息用于生成式模型训练，要求建立人工监督、风险管理委员会批准及上报机制，并将人工干预纳入核心风险控制。通过分级数据管理、数据脱敏与权限控制，确保测试与生产环境物理隔离，防止隐私泄露与算法歧视，推动全面风险管理体系中的人工智能治理落地。
🏷️ #人工智能 #金融合规 #数据安全 #高风险应用 #算力共享
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📰 金融监管总局出台新规 规范金融机构人工智能安全应用 _ 经济要闻 _ 福建省经济信息中心
金融监管总局发布《银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，从治理架构、开发应用、数据安全、算力建设和风险管理等方面提出全面要求，旨在规范金融机构对人工智能的开发与应用，提升合规性、透明度与可信赖度，推动数字金融高质量发展与金融业务深度融合。意见强调“谁使用谁负责、自主可控、务实高效、安全发展”原则，鼓励大型机构示范、推动算力共建共享，帮助中小机构提升建模与风控能力，降低数字化转型成本，服务实体经济与普惠金融。对高风险场景如资金交易、资产评估、信贷等设定严格管理，明确不得将个人信息用于生成式模型训练，要求建立人工监督、风险管理委员会批准及上报机制，并将人工干预纳入核心风险控制。通过分级数据管理、数据脱敏与权限控制，确保测试与生产环境物理隔离，防止隐私泄露与算法歧视，推动全面风险管理体系中的人工智能治理落地。
🏷️ #人工智能 #金融合规 #数据安全 #高风险应用 #算力共享
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