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【文/王力 編輯/周遠(yuǎn)方】

在人工智能技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)下，各行業(yè)對智能應(yīng)用的需求正從“能用”邁向“好用”“精準(zhǔn)用”。通用大語言模型雖在泛化任務(wù)中表現(xiàn)出色，但在特定領(lǐng)域場景下，常因缺乏深度行業(yè)知識(shí)，難以滿足企業(yè)對精準(zhǔn)性與效率的更高要求。領(lǐng)域特定模型應(yīng)運(yùn)而生，這類聚焦于垂直行業(yè)、業(yè)務(wù)職能或細(xì)分任務(wù)的智能模型，通過整合專屬數(shù)據(jù)、領(lǐng)域知識(shí)與專家經(jīng)驗(yàn)，為解決具體問題提供了更精準(zhǔn)的支撐。

在2025年世界人工智能大會(huì)（WAIC）上，金融科技企業(yè)無限光年首次公開展示了其可信AI金融創(chuàng)新解決方案矩陣，涵蓋股票指數(shù)動(dòng)態(tài)定制、智能信貸分析、金融專業(yè)培訓(xùn)及AI投研助手四大領(lǐng)域。這些方案針對金融行業(yè)的核心痛點(diǎn)，旨在通過技術(shù)手段提升效率與合規(guī)性。

AI動(dòng)態(tài)指數(shù)定制：從賽事奪冠到商業(yè)落地

當(dāng)前，指數(shù)化投資已成為資管行業(yè)的核心趨勢，作為金融市場定價(jià)體系的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，指數(shù)編制的效率與精度對于資產(chǎn)配置效能至關(guān)重要。然而，傳統(tǒng)模式受限于人工處理機(jī)制，存在覆蓋不足、調(diào)倉周期滯后等瓶頸，難以動(dòng)態(tài)捕捉市場結(jié)構(gòu)演變，倒逼AI驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)指數(shù)引擎需求激增。

2024年，恒生銀行、恒生指數(shù)公司聯(lián)合數(shù)碼港發(fā)起“恒生指數(shù)創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽”，依托全球知名機(jī)器學(xué)習(xí)競賽平臺(tái)Kaggle，發(fā)布了“生成式AI計(jì)算自由流通調(diào)整因子”的核心任務(wù)。在這場激烈的競爭中，INF團(tuán)隊(duì)?wèi){借“INF Index Co - Pilot”（INF指數(shù)協(xié)同引擎）生成式AI解決方案脫穎而出，從200多位全球參賽者中奪冠。

據(jù)無限光年CFO王艾華介紹，INF的創(chuàng)新解決方案在四大維度實(shí)現(xiàn)了突破。在廣度上，該方案將成分股覆蓋從600只拓展至2600只，覆蓋全市場，范圍較之前提升了3倍，為投資者提供了更全面的市場視角。在深度上，AI處理數(shù)據(jù)的數(shù)量、質(zhì)量與精度遠(yuǎn)超人工，為精準(zhǔn)分析奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。例如，AI能夠快速處理海量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、市場交易數(shù)據(jù)等，挖掘出傳統(tǒng)人工分析難以發(fā)現(xiàn)的信息。

速度上的顛覆更是該方案的一大亮點(diǎn)。依托分鐘級(jí)計(jì)算引擎，調(diào)倉周期可從季度壓縮至實(shí)時(shí)響應(yīng)。這意味著投資者能夠更及時(shí)地根據(jù)市場變化調(diào)整投資組合，捕捉投資機(jī)會(huì)。在顆粒度上，該方案達(dá)成了定制化，支持多維度策略適配，可靈活生成市場和行業(yè)多種主題指數(shù)，滿足差異化需求。無論是關(guān)注特定行業(yè)的投資者，還是追求特定投資策略的機(jī)構(gòu)，都能在該方案中找到適合自己的指數(shù)產(chǎn)品。

該方案憑借其卓越的性能，斬獲了2024香港金融科技周創(chuàng)新獎(jiǎng)項(xiàng)。其透明化推理機(jī)制滿足了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)挠?jì)算要求，已成功應(yīng)用于實(shí)際指數(shù)編制場景。從賽事突圍到商業(yè)落地，“技術(shù)創(chuàng)新 + 數(shù)據(jù)量化 + 權(quán)威認(rèn)證”的閉環(huán)，既解決了傳統(tǒng)模式痛點(diǎn)，也驗(yàn)證了AI在升級(jí)金融基礎(chǔ)設(shè)施中的核心價(jià)值，為行業(yè)提供了從“痛點(diǎn)破解”到“效能躍升”的可復(fù)制路徑。

智能化人才培養(yǎng)，金融服務(wù)業(yè)的AI培訓(xùn)解決方案

金融服務(wù)業(yè)對人才要求很高，合格的員工需要從宏觀經(jīng)濟(jì)、金融市場、行業(yè)動(dòng)態(tài)、法律法規(guī)、到財(cái)務(wù)分析，具備扎實(shí)功底，并且習(xí)慣資訊爆炸，快速和主動(dòng)學(xué)習(xí)。動(dòng)態(tài)培訓(xùn)作為保障合規(guī)運(yùn)營、提升人才效能的核心環(huán)節(jié)，面臨雙重挑戰(zhàn)：全球金融監(jiān)管動(dòng)態(tài)演變，對培訓(xùn)內(nèi)容的及時(shí)性、精準(zhǔn)性要求極高；傳統(tǒng)面授模式受限于資源與效率，難以覆蓋多元崗位需求及個(gè)性化成長路徑。在此背景下，金融機(jī)構(gòu)對智能化、規(guī)模化培訓(xùn)解決方案的需求迫切。

為此，INF 將生成式 AI 與國際金融機(jī)構(gòu)客戶核心需求深度融合，構(gòu)建智能化人才培養(yǎng)體系，打造客戶經(jīng)理的個(gè)人導(dǎo)師：合規(guī)實(shí)時(shí)同步，依托實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)抓取與自然語言處理技術(shù)，24 小時(shí)內(nèi)同步監(jiān)管新規(guī)，自動(dòng)生成培訓(xùn)和測試模塊，保障員工“學(xué)即所用、考即合規(guī)”；全周期個(gè)性培養(yǎng)，通過 7×24 小時(shí) AI 導(dǎo)師、自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑，覆蓋新員工到資深員工全周期培訓(xùn)，精準(zhǔn)適配崗位需求；游戲化激勵(lì)機(jī)制，將合規(guī)知識(shí)與業(yè)務(wù)技能轉(zhuǎn)化為闖關(guān)任務(wù)，在實(shí)際落地中，員工參與度和知識(shí)掌握情況得到大幅提升。

實(shí)踐數(shù)據(jù)顯示，INF AI 學(xué)習(xí)平臺(tái)推動(dòng)金融專業(yè)培訓(xùn)效能顯著提升：客戶經(jīng)理知識(shí)掌握率顯著提高，不同知識(shí)模塊（如金融產(chǎn)品與服務(wù)、監(jiān)管政策等）整體知識(shí)掌握率高達(dá) 98.7%，學(xué)習(xí)耗時(shí)縮短、答題準(zhǔn)確率提升。同時(shí)，大規(guī)模提升培訓(xùn)效能，有效賦能業(yè)務(wù)增長，為金融機(jī)構(gòu)提供了AI人才培養(yǎng)范式。  

普惠金融解決方案，智能信貸風(fēng)控全流程系統(tǒng)

而在普惠金融領(lǐng)域，中小銀行作為服務(wù)中小企業(yè)的主力軍，持續(xù)探索更高效的服務(wù)模式。當(dāng)前，受信貸客戶本身數(shù)據(jù)數(shù)字化程度影響，多源信息整合存在挑戰(zhàn)，信貸分析環(huán)節(jié)一致存在人力依賴，導(dǎo)致服務(wù)時(shí)效、風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)速度難以匹配小微企業(yè)融資需求。

為解決這一痛點(diǎn)，INF 推出 AI 驅(qū)動(dòng)中小企業(yè)銀行業(yè)務(wù)全流程解決方案，通過 “數(shù)據(jù)整合—自動(dòng)化風(fēng)控—智能決策”全流程體系，重塑普惠金融服務(wù)模式：數(shù)據(jù)整合筑基，統(tǒng)一采集金融報(bào)表、交易流水、稅務(wù)數(shù)據(jù)等多源信息，構(gòu)建企業(yè)全息數(shù)據(jù)資產(chǎn)；自動(dòng)化風(fēng)控提效，借助 AI 自動(dòng)化處理財(cái)務(wù)報(bào)表、識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，實(shí)時(shí)生成風(fēng)險(xiǎn)警報(bào)、預(yù)測評(píng)分與信貸建議；智能決策賦能，輸出動(dòng)態(tài)財(cái)務(wù)健康報(bào)告、行業(yè)對標(biāo)分析，為銀行科學(xué)決策提供依據(jù)，推動(dòng)從“被動(dòng)響應(yīng)”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)經(jīng)營”。

中小銀行可通過該方案實(shí)現(xiàn)運(yùn)營效率顯著提升，人工流程占比降低，數(shù)據(jù)處理時(shí)效縮短；風(fēng)險(xiǎn)管控更精準(zhǔn)，滯后性改善，推動(dòng)業(yè)務(wù)增長與普惠服務(wù)質(zhì)效協(xié)同進(jìn)階，實(shí)現(xiàn)從“人力驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)型，成為破解中小銀行普惠金融難題的可復(fù)制方案。

INF AI投研工具：5 分鐘可一鍵生成年報(bào)分析

在證券投研領(lǐng)域，近年來資本市場持續(xù)擴(kuò)容，A 股上市公司數(shù)量穩(wěn)步增長，2024 年至 2025 年上半年新增多家上市企業(yè)，市場規(guī)模不斷壯大。注冊制全面推進(jìn)更加速企業(yè)上市進(jìn)程，使可研究標(biāo)的數(shù)量大幅增加，對投研速度與精準(zhǔn)度提出嚴(yán)苛要求，傳統(tǒng)人工解讀年報(bào)的模式已難以適配市場節(jié)奏。

在此背景下，2023年10月，INF 為頭部券商打造一鍵式年報(bào)分析系統(tǒng)，引領(lǐng)投研效率革新。該系統(tǒng)支持 5 分鐘內(nèi)完成單份財(cái)報(bào)全維度分析，效率較人工提升超 90%；覆蓋 A 股 5364 家上市公司，財(cái)務(wù)指標(biāo)計(jì)算零誤差，保障數(shù)據(jù)質(zhì)量。更為重要的是，系統(tǒng)整合了財(cái)報(bào)、公告、研報(bào)等多元信息，為分析師輸出結(jié)構(gòu)化、可定制的專業(yè)分析報(bào)告，助力分析師迅速挖掘關(guān)鍵價(jià)值信息，識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)。

經(jīng)過2年持續(xù)打磨，該系統(tǒng)已成為分析師信任的AI工具，同時(shí)，該方案精準(zhǔn)適配注冊制下券商投研需求，為投研決策提供高效、精準(zhǔn)的技術(shù)支撐，助力券商在激烈市場競爭中把握先機(jī) 。