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📰 金融智能体元年:跳出“线上化改造”,开始重塑岗位、业务和服务模式

2026中国国际金融展聚焦金融智能体与智能基础设施的全面落地应用。展会显示,科技平台如阿里云、蚂蚁集团、腾讯等推出覆盖银行、证券、保险、基金的全链路AI升级方案,金融机构则将智能体嵌入核心业务流程,推动从单点工具向可执行的数字员工转变。华为、中兴等展示面向金融行业的智能架构,能够将智能体与银行IT体系、风控、运营、营销等系统联动,提升任务协同与执行效率。蚂蚁数科的Agentar和南天信息、曙光信息等提供的解决方案,强调“智能体”具备自主理解目标、拆解任务、调度多个AI助手并持续交付结果的能力,力图破解场景割裂与瓶颈问题。新网银行展示了15类数字员工和百余智能体构成的协同网络,明确提出AI Agent Bank将成为银行智能化的核心驱动。行业共识是金融智能体正经历从辅助工具到核心赋能的跃迁,推动金融业务流程再造与服务模式革新,为中小机构提供借鉴路径,即以头部机构的成熟案例为标杆,逐步实现全面落地。支付领域成为AI化落地的直观前沿,数字人民币、智能支付硬件与沉浸式体验成为现场亮点,提升消费场景智能化与支付便捷性。

🏷️ #金融智能体 #AI支付 #数字人民币 #智能基础设施 #金融科技

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📰 观察丨见证金融AI“换芯”:从“外挂”进化为“原生”

本次在上海举行的2026中国国际金融展清晰地揭示了金融业与人工智能融合进入深度变革阶段。与去年仅将AI“挂在”现有流程不同,今年AI已成为金融业务的核心驱动,呈现从“AI Plus”向“AI Native”的跃迁。智能体不再只是能说会道的工具,而是能够理解目标、拆解任务、调用工具、连接数据并持续执行的准人型助手,贯穿信鉴、理赔、投研等全流程,甚至嵌入企业通信工具,提供实时话术与风险提示。数据与算力是底层支撑,万字研报由大模型自动生成、核赔时效显著提升,均显示出“能写会算”的实用价值。然落地仍面临数据理解深度与合规安全的双重挑战,尤其是在输入可信、执行可控、过程可追溯、责任清晰等方面,需要金融机构与云厂商共同建立健全的治理与沙箱机制。总体来看,金融AI的真正进入门槛在于人的认知与组织变革,行业正从概念阶段迈向田间应用,2026年被视为金融行业智能体的元年,目标是实现可信、可问责的高质量落地。

🏷️ #金融AI #AI Native #合规安全 #智能体 #金融落地

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📰 云南省提升数字化金融服务水平——数据活起来 企业增动能_昆明信息港

云南金融监管局推动数字化赋能金融服务,交通银行云南分行联合融信服平台建立信用信息联合加工实验室,打通政务、税务、知识产权等多维数据要素,利用隐私计算与联邦学习等前沿技术,为科技型小微企业精准画像并生成主动授信名单。以云南某信息安全公司为例,企业拥有多项专利,自主研发的宽带自组网基站处于行业领先,实验室据以实现对企业专精特新资质、研发投入、知识产权等数据的精准分析,核定1000万元预营销意向额度,使“知产变资产”成为现实。自实验室运营以来,已完成2000余户潜在小微企业画像,预授信近40亿元,实际为100余户省内小微企业提供授信,总授信金额超4亿元。未来,试点经验将扩展到更广领域,推动主动授信与协调机制的深度应用,为云南实体经济高质量发展提供金融支撑。

🏷️ #金融科技 #主动授信 #数据联动 #隐私计算 #中小微企业

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📰 渝企自研AI大模型能管理小模型 在全球多模态榜单中登顶-新华网

重庆中科云从科技通过自主研发的从容大模型,展示了强大的多模态能力与行业落地效果。该模型以“一体化”处理文本与图像信息,超越传统分模型的处理方式,在OpenCompass全球多模态评测中名列前茅,并在文图理解、高阶推理及复杂场景文本识别等方面保持全球领先。企业通过与真实行业数据的深度定制训练,使模型具备读懂文书、识别票据、自动生成合规报告等能力,满足金融、安防、政务等领域的实际需求。为降低部署成本与提升效率,云从科技提出“大模型+小模型”协同策略:大模型负责全局与高阶推理,小模型在边缘设备端实现高效、低延迟、离线运行,结合安防与生产场景的具体应用,提升安全与生产效率。未来,该公司将继续在多模态框架内拓展应用场景,推动AI在产业数字化转型中的广泛落地。

🏷️ #多模态 #AI大模型 #金融风控 #产业数字化 #边缘计算

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📰 金融监管部门集中释放新一轮政策红利_北京商报

6月17日,2026陆家嘴论坛在全球治理与金融发展热点议题的聚焦下开幕。会议强调以健全法制为基础,推动银监法、保险法修订,完善监管规制,提升监管质效,建立全覆盖、无例外的监管体系,以治理风险、促行业健康发展。论坛还围绕资本市场改革、科技金融、普惠金融、可持续金融等展开深入讨论,强调银行业错位发展需回归本地化与国际化优势并重,推动大数据风控与场景化运营,提升治理能力、激励约束机制,推动高质量发展。与此同时,多项宏观工具和离岸金融政策被提及:建立非银机构流动性支持工具、完善短端利率走廊、在自贸区推进离岸人民币外汇交易试点,并发布离岸金融行动方案,强化人民币国际化进程。证监会方面扩大科创板第五套标准适用至人工智能大模型,支持AI行业上市,同时推动港股回A与AI产业链投资,提升科技板块估值与融资能力。外汇局与央行则强调资本项目开放、外汇管理与跨境投融资便利化,推动全球资本配置与人民币全球使用的协同发展。整体来看,论坛呈现出在开放、法治、创新三大基石支撑下的金融治理现代化蓝图。

🏷️ #金融监管 #离岸金融 #科创板 #AI上市 #人民币国际化

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📰 金融智能体元年:告别问答式AI 规模化应用落地

2026年被视为金融智能体的元年,金融AI在短短一年内实现质变,摆脱了早期的外部辅助,进入可自主完成回测训练、风控合规、研报撰写等全流程闭环作业的新阶段,成为重构金融业务的核心变量。过去一年行业多停留在外挂式补丁阶段,而今金融智能体具备“能说会道、能写会算”的综合能力,能够从任务接收、流程执行到结果输出并进行合规校验,形成自主闭环的数字员工模式。点金平台与Agentar专家团等落地实践,已在银行、证券、保险等机构的核心场景如研报生成、代码编写、理赔、风控等取得显著效率提升。算力底座的规模化,如真武系列AI芯片的广泛部署,支撑高并发和高安全需求,推动金融机构在财富管理、风控、投研等领域的深度应用。其核心竞争力将从模型能力转向数据理解与行业认知深度,数据能力和专业知识体系成为突破关键。金融智能体的发展也带来组织与治理的变革,需在合规边界、透明度与责任分配等方面持续完善。未来,数字员工与智能体将成为金融机构的基础设施,真正实现从局部辅助向全域高效交付的转变,推动金融业态的全面数字化升级。

🏷️ #金融智能体 #人工智能 #金融科技 #数字员工 #数据理解

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📰 中国要求银行保险机构将AI风险纳入全面风险管理体系_中安在线

国家金融监管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,强调将人工智能(AI)风险纳入全面风险管理体系,提出治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理、能力提升、保障与监督等32项要点,推动AI服务实体经济高质量发展和金融业务高效运转。文件要求金融机构科学规划AI投入,平衡成本与效益,杜绝盲目追新,确保AI应用具备合规性与社会价值导向。为提升数据治理能力,指导意见推动高质量数据集与知识工程建设,完善数据服务,并在必要时布局自主可控、安全高效的算力底座,鼓励大型机构对中小机构提供算力服务,推动基础设施共建共享。风险治理方面,要求将AI风险纳入全面风险管理,实施分级管理与高风险应用准入,关键环节设立人工监督与干预,强化外包、供应链风险管理,确保法律法规、网络与数据安全、个人信息保护、运营韧性及业务连续性等要求落地。总体目标是促进AI科技创新与金融业务深度融合,有效应对AI带来的挑战,使金融领域的AI应用朝着有益、安全、公平、健康的方向发展。

🏷️ #AI安全 #金融监管 #数据治理 #算力底座 #风险管理

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📰 21书评|金融业如何善用AI数字生产力 - 21经济网

本书围绕金融大模型与AI智能体在银行业的嵌入式应用展开,揭示AI不仅是提升效率的工具,更是一场推动组织结构、工作方式与金融服务模式深层变革的技术驱动。通过对120余家银行AI项目的实战经验整理,作者系统展示了大模型如何理解海量文本、分析数据、生成内容,并在任务指令驱动下自主或半自主完成多步骤工作,提升客户咨询、资料整理、风险提示、报表生成等环节的效率,同时实现24小时运行的成本优化。AI员工与专业人员的协同成为银行新常态,智能体可承担风险分析、合规检查、运营管理等多类型任务,推动服务从标准化走向个性化、精准化。书中亦强调数据安全与隐私、模型风险、人机协同等挑战,提出建立完善数据治理、明确使用边界、以及最终由人来做关键判断的治理框架。未来银行将出现多类型AI员工,企业需要培养“通才”型人才,促进金融知识与AI技能的融合,形成人与AI的协同生产关系。读者将获得对AI在金融领域价值、应用边界及治理要点的清晰认知,适合金融从业者、即将进入银行业的毕业生及AI服务商参考。

🏷️ #金融AI #智能体 #银行AI #数据治理 #人机协同

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📰 银行业保险业人工智能安全开发应用指导意见出台_中国经济网——国家经济门户

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,强调在发展与安全之间寻求平衡,推动人工智能在金融行业合规、透明、可信赖的应用。指导从治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理、能力提升、保障与监督等方面提出32项具体要求,重点在于顶层设计、全生命周期管理、场景与流程管理,以及开发与测评体系的完善,稳妥推进人工智能研发与金融智能体建设,并促进行业生态。对数据管理、数据服务能力和高质量数据集建设提出持续推进的要求,强调自主可控、安全高效的算力底座建设,鼓励大型机构向中小机构输出算力服务,推动基础设施共建共享。风险管理方面要求把AI风险纳入全面风险管理体系,实行分级管理与高风险应用准入,关键环节设立人工监督与干预,强化外包与供应链风险控制,同时提升模型稳健性、透明度与可解释性,确保合规与社会价值观契合,强化网络及数据安全、个人信息保护及运营韧性。监管部门将持续指导监督,推动金融机构全面落实风险治理,定期评估政策效果并提升监管适配能力。

🏷️ #金融监管 #人工智能 #风险管理 #数据治理 #算力

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📰 江苏省数据交易所昆山创新中心在昆山花桥揭牌_央广网

6月18日,沪苏数据要素生态共建启动大会暨江苏省数据交易所昆山创新中心揭牌仪式在花桥经济开发区举行。昆山抢抓数字经济发展机遇,主动融入长三角一体化发展战略,积极布局数据要素市场建设,成为沪苏同城发展的桥头堡与长三角一体化的重要战略支点。花桥利用对接桥头堡区位优势,承接上海数字资源外溢,推动与省数据交易所纵向联动,力争成为长三角数据要素市场一体化发展的关键连接器。活动现场揭牌的昆山创新中心,依托数据交易所数据要素流通体系的主枢纽、主平台、主渠道三大核心功能,联合运营,围绕数据要素市场规划、跨域互联互通、资源开发、行业场景融合与专业数商培育五大方向持续发力,探索沪苏两地数据共享、标准互通、场景共筑、交易共融的新格局,打造长三角数据要素一体化应用新高地。江苏银行推出昆元宝、昆山农商行推出昆数智算贷等金融产品,推动数字化企业融资;沪苏金融行业可信数据空间战略联盟正式成立,以技术与合规为支撑,打通数据壁垒,推动数据可用与可控追溯,树立跨省金融可信数据标杆。昆山创新中心现场发布首批10款跨行业数据产品,覆盖金融、智能制造、绿色低碳等领域,实施“一地上架、两地互认”机制,夯实沪苏协同数字生态。未来,昆山将以产业、数据、市场同源为目标,持续放大桥梁枢纽效能,深化沪苏数据资源、交易规则、应用场景共建共享,推动跨域数据流通新范式,为长三角一体化高质量发展注入数据动能。

🏷️ #数字要素 #沪苏协同 #长三角一体化 #数据交易 #金融产品

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📰 2026中国国际金融展在沪启幕,神州鲲泰多元算力筑牢金融数智化底座

本次在上海举办的中国国际金融展聚焦金融基础设施升级与数智化转型,神州鲲泰携云边端全场景多元算力产品矩阵及金融行业定制化解决方案亮相,展示了以硬核算力支撑金融底座的最新实践。展会上,神州鲲泰推出涵盖异构智算、模组智算、边端智算、通用计算等七大产品家族,强调云、边、端协同,面向银行、证券、保险等场景提供安全、高效、低碳的算力体系,助力金融AI规模化落地,同时与神州信息、词元无限、趋境科技等生态伙伴联合推出全栈自主创新解决方案,打通从底层硬件到上层AI应用的完整技术链路。多家国有大行及区域银行、保险企业在现场交流中对算力基础设施建设与数智化转型给予高度肯定,已在信贷风控、智能客服、投研分析等场景实现落地应用及规模化部署,展现出金融数智化转型的实效与潜力。展望未来,神州鲲泰将继续迭代优化算力产品,与生态伙伴共同挖掘金融场景需求,提升AI应用的适配性与价值,为我国金融强国建设贡献科技力量。

🏷️ #算力 #金融数智化 #AI应用 #金融基础设施 #生态伙伴

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📰 浦发银行董事长张为忠:金融与AI是“双向赋能”

在2026陆家嘴论坛上,浦发银行董事长张为忠强调金融行业与人工智能之间存在双向赋能关系:金融是AI应用的前沿阵地,同时AI正在推动金融业的底层逻辑和服务模式全面重构。全球AI进入快速升级阶段,智能体从问答向自主感知、决策、执行演进,推动数字劳动力概念落地。AI市场规模持续扩大,中国及全球核心产业链正在形成,行业应用在全行业铺开。金融行业通过数据分析与科学推理实现“千人千面”的定制化服务,更加以客户为中心。浦发银行在营销、风控、运营等环节积极应用AI,且金融对科技产业也提供强力的风险投资、信贷与撮合等支持,促进AI等前沿技术的快速发展。未来金融与AI的关系将更加紧密,金融在推动AI落地与普及方面的作用不可或缺,投贷联动等举措成为服务前沿产业的重要路径。

🏷️ #人工智能 #金融科技 #投贷联动 #定制化服务 #产业赋能

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📰 人民网:专家学者齐聚南开 共议AI赋能构建保险新生态-媒体南开-南开大学

本次论坛以“智变跃升:AI引领保险价值链变革与生态协同”为主题,聚焦智能技术驱动下的保险行业效率提升、模式重构与治理创新。南开大学主办,汇聚学术与业界青年,探讨数字化、智能化如何改变金融服务与风险治理,并推动保险业在高质量发展中承担时代使命。论坛强调前瞻性、创新性、融合性,期望青年研究者立足前沿,提出具有深度和价值的研究成果,共同探索AI赋能保险的新路径,促进行业协同与治理现代化。演讲者强调“十五五”时期发展与安全并举的重要底层逻辑,保险在稳民生、提振消费、维护产业链与能源、粮食等重点领域安全方面的作用,强调以保险“安全锁”作用支撑中国式现代化。作为高水平交流平台,青年论坛致力于推动保险与精算领域的开放、包容与创新,持续聚焦数字经济与国家金融战略,助力保险业在智能化浪潮中实现稳健发展与长远进步。

🏷️ #保险 #AI #金融 #治理 #创新

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📰 金融监管总局:严禁滥用人工智能技术生成虚假信息、操纵市场价格 - 观点网

国家金融监督管理总局发布的《银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》强调以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,推动人工智能在金融行业的合规、透明、可控发展,提升数据治理、算力建设、风险管理等能力,完善治理架构并将人工智能风险纳入全面风险管理体系。文件提出32项指导性意见,覆盖数据安全、网络安全、个人信息保护、业务连续性等方面,要求加强模型、数据、基础设施及应用系统的安全能力建设,防范模型生成结果不可靠和黑箱问题导致的责任不清,切实提升对投资策略趋同和市场波动风险的应对能力,同时禁止滥用人工智能生成虚假信息、操纵市场价格。总体目标是帮助金融机构更好服务实体经济和人民群众的实际需求,推动行业新质生产力的发展。免责声明提示内容基于公开信息整理,不构成投资建议。

🏷️ #金融AI #风险治理 #数据安全 #合规发展 #金融科技

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📰 金融监管总局:鼓励有条件的大型金融机构向中小金融机构输出算力服务_金改实验室_澎湃新闻-The Paper

国家金融监督管理总局发布的关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见,围绕治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险治理、能力提升、保障与监督等方面提出32项指导性意见,旨在规范金融机构对人工智能的开发与应用、防范相关风险、推动数字金融高质量发展以及金融业务与人工智能的深度融合。总体要求强调坚持谁使用谁负责、自主可控、务实高效和安全发展,完善治理架构、建立全生命周期管理、加强场景与流程管理,推进高水平开发应用、提升数据治理、建设智能算力、完善风险治理框架,并将数据安全、网络安全、个人信息保护与运营韧性纳入核心。对外部合作、外包、开源技术、模型透明度与可解释性、伦理与公平性等提出具体要求,强调高风险场景需严格准入与监督,建立防火墙、风险隔离与应急机制;加强监管机构的指导、评估、人才培养与行业交流,推动形成安全、可控、协同发展的金融人工智能生态。

🏷️ #金融科技 #人工智能治理 # 数据安全 # 风险管理 # 监管框架

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📰 AI赋能金融高质量发展,中外银保高管畅谈变革与风控

在2026陆家嘴论坛的全体大会上,来自中外资银行、保险、资管机构的高管和专家学者共同讨论了AI等科技创新对金融高质量发展的影响,以及如何在推动创新的同时有效管控风险。演讲者普遍认为,人工智能正在重塑银行与保险业的服务模式、价值创造和管理范式。具体表现包括:通过大模型实现更普惠、专业、个性化的数字金融服务,提升客服、营销、风控等环节的效率与降本增效;利用深度数据嵌入推动跨部门协同与定制化服务,提升客户体验和产品竞争力;以及对组织治理、人才结构、风险治理的系统性重新设计,使数据驱动、智能驱动成为常态。与此同时,行业也面临数据隐私、算法公平性、模型黑箱、幻觉、自主决策等风险挑战,需要建立强健的治理框架、明确责任主体、实施“人类在环”的监管,以及全球协同治理以在创新与合规之间取得平衡。总体而言,AI被视为提升金融服务质量和效率的关键驱动力,但前提是以高度可信、可控的治理体系为支撑,确保创新不以牺牲风险控制为代价。未来金融行业将以技术驱动的高质量发展为目标,推动科技与监管协同并进。

🏷️ #AI金融 #风险治理 #金融科技 #治理框架 #全球监管

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📰 银行业保险业人工智能安全开发应用指导意见出台_央广网

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,强调在统筹发展与安全、促进高质量生产力的同时,推动人工智能在金融行业的合规、透明与可信赖应用。意见覆盖治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理、能力提升、保障与监督等32项要点,要求金融机构建立AI全生命周期管理体系,完善开发与测评、场景与流程管理,稳妥推进金融智能体建设与应用生态。并提出数据管理与高质量数据集建设、自主可控算力底座、向中小机构输出算力等举措,同时将AI风险纳入全面风险管理,实施分级与准入管理,建立人工监督、加强外包与供应链风险管理,提升模型稳健性、透明度与可解释性,确保合规与社会价值观契合,强化网络与数据安全、运营韧性与业务连续性。监管机构将加强指导监督,提升监管适配能力,持续评估政策效果,促进行业风险治理落地。

🏷️ #金融AI #合规治理 #数据治理 #风险管理 #算力

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📰 金融智能体元年:告别问答式AI,规模化应用落地

2026年被业内定义为金融智能体的元年,标志着金融AI从浅层应用向可自主完成回测训练、风控合规、研报撰写等全流程闭环作业的阶段跃迁。文章指出,过去一年行业多为外挂式补丁,现如今金融智能体已成为能说会写、能控能合的“全域数字员工”,在银行、证券、保险等场景持续落地,并以“点金”平台和Agentar专家团为代表,推动金融生产线的智能化升级。核心瓶颈不再是技术,而是数据理解、行业认知与落地合规的综合能力。算力与数据能力共同驱动,真正的竞争力在于对订单流水、时效因子与多源数据的精细化运用,以及对复杂业务流程的自主调度与执行。未来的发展将以数据理解深度、专业知识体系的支撑为核心,数字员工与Token成本的衡量也将成为衡量金融科技实力的关键指标。

🏷️ #金融智能体 #金融AI #数字员工 #数据理解 #合规

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📰 【金融街发布】银行业保险业人工智能安全开发应用指导意见出台

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,要求金融机构在发展和安全之间实现统筹,推动AI应用合规、透明、可信赖,并加强分类分级管理以应对风险挑战,更好服务实体经济和人民群众需求。指导意见涵盖治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理、能力提升、保障与监督等32项要点,强调顶层设计与全生命周期管理,完善模型开发部署全流程,稳妥推进AI技术研发和金融智能体建设,推动行业应用生态。提出要完善数据管理运营体系,提升数据服务能力,持续推进高质量数据集与知识工程建设;在算力方面要布局自主可控、安全高效的智能底座,鼓励大型机构向中小机构输出算力,推动同业基础设施共建共享。风险管理方面将AI风险纳入全面风险管理体系,实施分级管理与高风险应用准入,关键环节建立人工监督与干预机制,加强外包、供应链风险、模型稳健性与透明度,确保合规、可解释、具备社会价值观导向,同时加强网络与数据安全、个人信息保护、运营韧性与业务连续性。监管总局及派出机构将加强指导监督,督促全面落实风险治理、关注合规风险并严惩违规行为,持续评估监管政策和效果,提升监管适配能力。

🏷️ #AI应用 #风险治理 #数据治理 #算力建设 #金融监管

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📰 金融监管总局:金融机构安全开发应用人工智能应摒弃“为新而新、为用而用”倾向_北京商报

近期金融监管总局发布《银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》,旨在推动银行业和保险业在人工智能领域的安全开发与风险防控,促进数字金融高质量发展和金融业务深度融合。意见从治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理、能力提升、保障与监督等方面提出32项指导性意见,覆盖从资源投入、应用场景落地到风险防控的全链条。监管方强调,当前我国金融行业正在加大人工智能资源投入,形成一定应用基础,并将持续跟踪行业动态、调研现状与挑战,以引导金融领域朝有益、安全、公开、健康有序方向发展。提出四大原则以规范安全开发:一是明确主体责任,二是坚持自主可控,三是务实高效,聚焦业务价值与成本效益,四是安全发展,遵守网络与数据等法律法规,提升技术与应用的安全防护与应急能力。总体目标是推动人工智能在金融领域的合规、稳健应用,提升风险防控水平,促进行业高质量发展。

🏷️ #金融AI #风险防控 #安全开发 #自主可控 #监管 Guidance

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