政策关注叠加国产AI工具大爆发，金融行业数字化转型遇上“人工智能 ”快车

2024年，全国“两会”《政府工作报告》首次提及“人工智能”，指出要加快发展新质生产力，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能 ”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群，反映政府希望以科技赋能产业，在新旧动能转换过程中创造新的增长点。人工智能技术作为新质生产力的代表，近年来迅速迭代、优化，叠加在实际应用场景中的加速渗透，有望带来新的生产力变革。

上周，国产AI工具利好不断，国内人工智能公司月之暗面（MoonshotAI）在其微信公众号“MoonshotAI”宣布，该公司的Kimi智能助手在长上下文窗口技术上取得突破，无损上下文长度可以到200万字。此前，在2023年10月公司的智能助手可以实现20万无损上下文长度，最新能力提升了一个数量级。而在金融行业场景下，界面财联社与阶跃星辰合作的国内首个千亿参数多模态金融大模型——“财跃F1金融大模型”上周末在2024全球开发者先锋大会（GDC）上首发。该大模型致力于构建智能运营、智能风控、智能投顾、智能营销、智能客服等“AI ”应用场景。据媒体报道，在专场发布会上，共计有30多家金融机构负责人出席。

面对如此利好，金融行业应该如何搭上“人工智能 ”的快车呢？

一、加强与AI企业的合作

金融行业与AI企业的合作是实现“人工智能 ”的关键。金融机构可以与AI企业合作，共同研发适用于金融行业的AI技术，并推动其在实际业务中的应用。例如，金融机构可以与通用大模型公司合作，将智能助手应用客户服务中。

二、加大对AI技术的投入

金融机构要实现“人工智能 ”，就必须加大对AI技术的投入。这包括对AI研发的投入，以及对AI人才的引进和培养。只有拥有了先进的AI技术，金融机构才能在激烈的竞争中脱颖而出；只有拥有了优秀的AI人才，金融机构才能将AI技术真正落地应用。

三、积极探索AI应用场景

金融机构要实现“人工智能 ”，就必须积极探索AI应用场景。AI技术在金融行业的应用场景非常广泛，包括智能风控、智能投顾、智能营销、智能客服等。金融机构要结合自身业务特点和需求，选择合适的AI应用场景进行探索和实践。例如，银行可以利用AI技术进行智能风控，证券公司可以利用AI技术进行智能投顾等。

四、加强数据治理和隐私保护

金融机构要实现“人工智能 ”，就必须加强数据治理和隐私保护。AI技术的应用离不开数据的支持，但数据的采集、存储、使用等环节都存在一定的风险。金融机构要建立健全的数据治理体系，确保数据的安全性和合规性；同时，也要加强隐私保护，确保用户的个人信息不被滥用。

随着政策的大力支持和国产AI工具的快速进步，金融行业正迎来一个全新的发展机遇。金融机构需要把握时机，积极拥抱AI技术，不断探索和实践，以实现业务的数字化转型和智能化升级。通过“AI ”行动，金融行业有望在新旧动能转换中创造新的增长点，为经济社会发展贡献更大的力量。

未来，笔者将以业务为导向，为大家梳理AI产品在金融行业的实际应用场景。并将会从已发布的国产AI工具中找出几款产品进行实测，为大家带来最真实的使用体验测评，从而总结实际分析案例和业务赋能策略。

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