近日，2025年《財富》人工智能頭腦風暴(Brainstorm AI)大會在新加坡舉行。金融壹賬通海外香港CEO兼AI數智事業部總經理金新明博士應邀出席“智能銀行：AI引領金融下一個前沿”圓桌論壇。金新明在會上表示，未來人工智能在金融領域的應用將采用一種混合方法，即結合大模型的生成能力和傳統AI的精準度，以確保系統的可靠性和可控性。金新明博士解釋說，這種融合策略對于金融等需要處理敏感數據和高度可靠性的行業至關重要。
銀行業當前普遍面臨遺留系統復雜、架構老化等問題。人工智能，尤其是大語言模型，為傳統系統升級迭代提供了新的解決路徑。“通過AI大模型解析程序代碼，從中提取功能規范，是快速理解并重構底層架構的一種方式。”金新明稱，這種AI賦能方式，正在成為金融機構應對系統更新挑戰的有效工具。
金新明以平安集團為例，說明 AI 在實踐中的成功應用。平安集團已在銷售、服務、運營和管理等多個核心場景中應用 AI。2024年，平安AI坐席服務量達到18.4億次，覆蓋平安80%的客服總量，能夠快速響應、解決消費者咨詢、投訴問題。在風控領域，通過引入大模型防偽技術，平安在信貸、反欺詐等關鍵環節成效顯著，尤其在識別偽造面部信息、篡改身份數據等新型欺詐行為中，憑借算法的實時分析能力，構建起堅固的安全防線，大幅降低了運營風險與成本。
在談及全球AI技術布局差異時，金新明指出AI部署的關鍵差異。中國內地的金融機構通常采用私有化部署，基于開源框架開發金融垂域模型，而中國香港和東南亞的金融機構則往往在受監管的公有云環境中，基于商業通用大型模型構建訓練和迭代系統。這些差異對模型訓練、數據治理和服務交付均產生了具體影響。
在AI技術的推廣應用層面，金新明強調三個關鍵要素：一是基于數據、算力和算法的基礎能力；其次是具備金融與科技交叉背景的專業人才，第三是豐富且不斷演進的業務場景。他指出，中國在這三個方面具備顯著優勢，尤其是在數據密集型場景的積累和復合型人才供給方面，為人工智能技術在金融業的廣泛應用提供了堅實基礎。例如，平安擁有超過3000名科學家，科技開發人員超2.1萬名，通過在人工智能領域十余年的持續投入，已實現傳統AI與大模型技術的融合應用。為解決大型模型內容生成中的可靠性和信任問題，平安首創了“大模型+傳統AI精準推理+人工決策節點”框架，確保技術使用中的透明性和可解釋性。
談及 AI 發展的未來方向，金新明表示，盡管大模型在內容生成方面展現出巨大潛力，但在金融等對信任度和可控性要求更高的行業仍需將其與傳統 AI 結合。金融壹賬通正在探索將生成式模型整合到業務流程中，同時保留關鍵節點的人工干預，以確保系統的靈活性、透明性和可靠性。
“我們始終認為，人工智能是一種工具，其價值在于可擴展性與場景適配性。”金新明表示。目前，平安集團已成功搭建通用模型、垂直領域模型、應用模型三層大模型體系，打造了五大實驗室、九大數據庫，為全球最大的金融、醫療數據庫之一，AI產品及解決方案已廣泛應用、服務于全集團85個大模型場景，加速推進生態圈建設。
作為平安唯一對外金融科技輸出窗口，金融壹賬通將圍繞大模型及相關AI能力，持續深化在銷售、服務、經營、管理等領域的產品研發，推動AI技術在金融服務中的落地應用，并依托“平臺+生態”出海模式，在海外市場持續推動平臺與場景的系統輸出，為全球金融機構的數字化轉型貢獻平安力量。
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