数字化转型与AI技术 - 数字化转型成为企业重塑竞争力的关键，AI技术加速金融软件行业变革与升级 [1] - 公司正在打造"金融软件领域黑灯工厂"，由AI Agent驱动需求设计、开发、测试、运维全链条智能化生态 [1] 技术布局与突破 - 公司10年前已布局分布式技术，2019年后基于分布式架构的核心系统解决方案迅速占领市场 [2] - 2020年推进"技术中台+业务中台"建设，系统迭代效率提升 [2] - 2022年启动AI编码技术规模化应用，关键产品平均开发周期缩短，代码准确率提升 [2] - 通过金融行业知识库训练垂直模型，将开发规范、架构约束等内置为大模型的"上下文"，确保生成代码符合银行技术标准 [2] 金融软件黑灯工厂 - "金融软件领域黑灯工厂"通过自然语言描述需求，AI自动生成业务模型并转化为可执行代码，测试平台同步自动化验证 [4] - 关键突破在于"双模型驱动"：前端NLP解析需求生成业务模型，后端行业大模型将业务模型映射为技术模型 [4] - 提出"业务资产化"理念，通过IM体系将银行信贷、风控、清算等流程转化为标准化数据模型 [4] 全流程自动化与智能体生态 - 实现全流程自动化：通过"双模型驱动"重构需求到运维的闭环，解决需求设计与代码实现的鸿沟 [5] - 构建智能体生态，让系统具备"思考能力"，短时间内生成个性化方案 [5] - 人机协同新范式：开发人员从"代码生产者"转向"AI训练师"和"业务架构师" [5] 核心业务场景应用 - 将智能体植入核心业务系统，解决商业银行业务处理"主战场"痛点 [6] - 以开户场景为例，智能系统自动解析客户意图，调用风控、计息等模块生成定制化方案，处理效率提升5倍 [6] 垂直领域大模型与生态构建 - 聚焦垂直领域"精与深"，行业大模型训练数据来自服务银行的真实场景 [7] - 结合DeepSeek等开源大模型，形成"通用模型+行业插件"解决方案 [7] 安全技术与全球化布局 - 采用"联邦学习+隐私计算"技术，确保金融数据安全，实现跨机构数据联合建模 [9] - 以东南亚为战略起点，中标新加坡数字银行科技整体解决方案项目，并在马来西亚等多个国家中标银行数字化转型项目 [9] - 在新加坡设立海外业务总部，组建专业团队支持全球化布局 [9] 场景输出与生态竞争 - 构建"技术+业务"生态体系，提供"开箱即用"的一体化金融解决方案，提升本地化适配能力 [10] - 金融科技的终极竞争是生态效率竞争，建立"需求、设计、开发、运营"的智能闭环是关键 [10]