行业AI应用趋势 - 大模型及智能体在工业企业中的渗透率快速提升，2025年应用比例预计从2024年的9.6%激增至47.5%，超过73.7%的企业应用已从试点扩展至公司内十数个乃至数十个具体场景[3] - 超过70%的企业高管表示其公司在部署生成式AI后的第一年便获得了回报，人工智能正全面迈入实际生产流程，评判标准转向投资回报率[3] - 金融行业对于人工智能的态度已从技术探索过渡到务实的业务融合，目标明确指向效率提升与价值兑现[8] 金融行业数智化演进 - 中国金融行业经历了从完全手工操作到业务自动化处理的数字化开端，随后迈入信息化阶段，目前正走向金融数智化、AI化的变革[7][8] - 工商银行已有100余个对内对外业务中嵌入AI智能体，邮储银行已开展230余项大模型场景建设，智能审贷助手每天支持超3万笔业务[8] - 人工智能技术显著提升资产组织效率，数字化领先的商业银行股东回报年均增长率为8.2%，明显高于落后银行的4.9%[8] 华为数字金融战略与定位 - 公司服务金融客户已有超过15年历史，业务从提供IT基础硬件演进为覆盖软件、硬件、云、数据与AI的全栈式体系[10] - 公司战略方向明确为构筑韧性基础设施、加速应用现代化、跃升决策数智化、赋能AI业务变革，并新下设证券军团和保险军团服务更多元客户[11] - 公司定位绝非简单提供AI底座，而是要全面帮助客户推进AI转型和商业成功，目标在算力之上构建覆盖AI平台、模型、场景各层的开放体系[6] FAB金融智能体加速器解决方案 - 该方案旨在帮助客户快速开发智能体、提升利用AI的效率，是一个软件开发平台而非直接提供Agent本身[5][12] - 方案特点包括开箱即用，包含50+专用场景工作流和30+原子化能力，将典型场景智能体开发时间从月级缩短为周级[13][14] - 方案提供开箱随用的MCP生态和知识库，以及开箱畅用的典型场景调优，实现90%以上的意图识别准确率和85%以上的任务调度准确率[14] 华为技术能力与生态构建 - 公司拥有150多家金融解决方案生态伙伴，携手全球超过11000家伙伴，在80多个国家和地区服务超过5600家金融客户[10] - 技术优势包括昇腾算力集群提供低延迟高效率计算，以及将数据湖升级为知识湖，叠加知识图谱结构以提高AI准确率与效率[15] - 公司推出“融海计划”，下设金融伙伴出海计划、方案精筑计划、睿变创新计划三个子计划，从出海、开发验证、孵化创新场景三个维度帮助生态伙伴[17] AI时代金融行业变革与挑战 - AI给金融行业带来结构性变革，包括服务从GUI向LUI主动服务转型、人机协作向人+AI同事转型、规则向知识+智能体转型、计算中心向智算结合通算转型[12] - 行业普遍困扰包括数据安全、模型可信度、算法透明性、算力不足以及中小银行人才资源短板[9] - 公司强调金融机构不能低估AI对金融的长期价值，要面向未来积极布局，同时不能高估AI的短期价值，要一步一个脚印去实践[19]