公司获奖情况 - 金融壹账通联合平安人寿、平安科技申报的寿险全面数字化转型项目荣获中国人民银行“2024年度金融科技发展奖”二等奖 [1] - 金融壹账通联合平安产险申报的新能源“科技+保险”新模式建设项目荣获中国人民银行“2024年度金融科技发展奖”二等奖 [1] - 公司连续第四年荣获中国人民银行“金发奖” [1] 寿险数字化转型项目 - 项目以AI为引擎，构建覆盖客户、代理人、内勤三大主体的智能化运营体系 [1] - 项目全面实现“数据驱动+人机协同” [1] 新能源科技保险项目 - 项目围绕新能源产业风险特征，打造车企、险企、车主三方共建的科技保险生态 [2] - 项目构建“险企+车企+行业”多方联合动态定价模型 [2] - 项目结合车机系统、路端设备与云端分析能力，实现事故责任智能判定与核赔自动化 [2] - 通过“车路云协同”一体化理赔模式，最快5分钟完成现场撤离 [2] - 客户理赔等待时间缩短60% [2] - 次生事故发生率下降26% [2] - 基于AI大模型的事故仿真平台可反哺车企产品迭代，实现风险减量与产业协同 [2] - 项目创新搭建全球风险地图与量化模型，为新能源企业“走出去”提供安全保障与风险管理支持 [2] 公司未来战略 - 公司将继续发挥科技输出窗口作用，携手平安生态及行业伙伴，共同探索智能金融新模式 [2] - 公司致力于为服务实体经济、培育新质生产力、提升金融风险防控能力贡献平安力量 [2]

项目获奖与行业地位 - 金融壹账通联合平安产险、平安科技、深圳市大湾区金融研究院申报的《基于数据要素驱动的保险风控服务项目》荣获2025年"数据要素×"大赛全国金融服务赛道总决赛二等奖 [1] - 该大赛由国家数据局联合20多个部委及机构共同主办，设置13个行业赛道，全国参赛项目达2.2万个 [1] - 项目凭借在数据融合、安全合规与智能风控领域的系统创新，成为金融行业数据要素落地的典型代表 [1] 项目技术创新与数据能力 - 项目构建了行业首个"数据-风控-生态"数字化风控体系，覆盖保单、赔案、车辆、气象、灾害等十大高质量数据库，总数据量超过PB级 [2] - 项目融合了370家以上权威数据源，形成行业首个合规数据融合模式与理赔知识工程体系，数据标准达到DCMM五级水平 [2] - 项目构建了保险垂域大模型与知识工程体系，基于万亿保险语料和亿级理赔数据，知识自动化率达70%、数据知识化率达50% [2] 项目应用成效与行业赋能 - 项目模型已在理赔风控、风险定价、欺诈识别等场景落地，显著提升风险识别精度与风控效率 [2] - 项目通过普惠金融开放平台向行业输出能力，已赋能20家以上保险机构，带来经济与社会效益超过百亿元 [2] 公司数据与AI战略实力 - 公司沉淀超过30万亿字节数据，覆盖近2.5亿个人客户，积累3.2万亿高质量文本语料、31万小时标注语音语料及75亿图片语料 [3] - AI已全面赋能公司核心业务：车险89%单件平均一分钟智能出单，人伤案件理赔自动化率达63%，最快结案仅需51秒 [3] - 2025年前三季度，AI坐席服务量超12.92亿次，覆盖集团80%客服总量；AI辅助销售金额达990.74亿元 [3] 科技输出与未来方向 - 作为公司对外金融科技输出的唯一窗口，金融壹账通正以SaaS化模式将AI、大数据、智能风控等领先成果向行业与生态输出 [3] - 未来将继续发挥科技输出窗口作用，携手生态与行业探索数据要素驱动的智能金融新模式，助力金融业高质量发展 [4]

项目获奖与行业认可 - 金融壹账通、平安产险、平安科技、深圳市大湾区金融研究院联合申报的《基于数据要素驱动的保险风控服务项目》荣获2025年"数据要素×"大赛全国金融服务赛道总决赛二等奖，从全国2.2万个参赛项目中脱颖而出[1] - 该大赛由国家数据局联合中央网信办、工业和信息化部等20多个部委及机构共同主办，设置13个行业赛道，旨在推动数据要素市场化进程和数据与产业深度融合[1] - 项目凭借在数据融合、安全合规与智能风控领域的系统创新，成为金融行业中数据要素落地的典型代表[1] 数字化风控项目核心能力 - 项目构建了行业首个"数据-风控-生态"的数字化风控体系，以解决保险行业"数据整合难、流通难、应用难"的痛点[2] - 依托平安集团数据底座与分布式计算能力，项目构建了覆盖保单、赔案、车辆、气象、灾害等十大高质量数据库，总数据量超过PB级[2] - 项目融合了370+权威数据源，形成行业首个合规数据融合模式与理赔知识工程体系，数据标准达到DCMM五级水平[2] 平安集团数据与AI实力 - 平安集团沉淀超过30万亿字节数据，覆盖近2.5亿个人客户[2] - 基于海量数据训练大模型，积累3.2万亿高质量文本语料、31万小时标注语音语料及75亿图片语料[2] - AI已全面赋能核心业务：车险89%单件平均一分钟智能出单，人伤案件理赔自动化率达63%，最快结案仅需51秒[2] - 2025年前三季度，AI坐席服务量超12.92亿次，覆盖集团80%的客服总量；AI辅助销售金额990.74亿元[2] 未来发展规划 - 金融壹账通将继续发挥科技输出窗口作用，携手平安生态及行业探索数据要素驱动的智能金融新模式[3] - 目标为助力金融业高质量发展，服务实体经济，提升金融风险防控能力[3]

公司战略与技术布局 - 公司技术布局与国家"人工智能+"战略同频共振 紧扣政策导向 [1] - 公司计划在2025年底前推动核心业务三分之一需求通过智能体实现 [6] - 研发投入近百亿 申请专利近千项 AI相关专利占比过半 研发团队规模逾千人 [4] 产品应用与技术创新 - 展示信贷智能体在金融核心业务的落地应用最新进展 [1] - AI审批官融合多模态识别技术 实现T+0审批时效 自动标注可疑风险点 [4] - 智能体应用涵盖大模型开发 智能客服 自动化运维等多维度场景 [4] 业务合作与行业影响 - 联合多家银行规划建设面向智能体应用的联合实验室 聚焦信贷审批 风险管理 合规运营等高价值环节 [5] - 通过周期性迭代和多专家共创 沉淀可复用模型优化方法与工程化标准 [6] - AI审批官已帮助多家合作银行实现审批效率数倍提升 [4] 行业发展与趋势 - 金融智能体正经历从辅助到决策 从外围到核心 从局部到全局的进化 [6] - 国务院提出到2027年实现人工智能与六大领域深度融合 智能体应用普及率超70% [1] - AI技术与金融场景深度融合推动更高效 更安全 更普惠的智能金融时代加速到来 [6]

文章核心观点 - 生成式AI投资回报成为产业界核心议题 大模型技术需跨越技术潜力与商业价值之间的鸿沟 [1] - 金融业是数字化转型先锋 金融机构需解决大模型落地最后一公里问题 [1] - 2025年将成为金融行业深度整合AI 实现大模型技术红利兑现的关键拐点 [1] - AI应用关键是以投入产出比（ROI）为标尺校准应用范式 优化落地路径 而非陷入技术竞赛 [1] - 大模型驱动以ROI为导向的生产力革命已在金融业头部机构中发生 [1][3] 技术发展现状 - 大模型从聚光灯下的明星技术沉淀为驱动社会运行的智能基础设施 [6] - 模型演进方向从探索能力边界转向追求效率革命 算法与架构优化重新定义性能天花板 [11] - 算力需求呈现更重视推理的结构性变化 [11] - 数据训练关注点从追求海量规模转向倚重高价值精准数据 [11] - 应用场景从提效工具升级为协作伙伴 智能体重构人机协作形态 [11] 金融业应用实践 - 领先大行将复杂信贷审批报告分析从数小时甚至数天压缩至3分钟 准确率提升超15% [3] - 头部券商借助AI智能体实现7X24小时监控全球超过5000家上市公司动态 [3] - 海外顶尖投行部署数百个AI程序员 后续或增至数千个 目标将工程师生产力提升三到四倍 [3] - 全球近半数金融机构已启动大模型应用建设 行业从试验阶段迈入规模化部署期 [12] - 银行业是大模型落地应用最广泛领域 证券和保险行业头部机构探索多样化应用模式 [12] 落地挑战与应对 - 面临局部突破与整体效能平衡 创新投入与资源效能平衡 前沿探索与风险防控三大平衡关系考验 [14] - 深度应用面临高价值数据资源碎片化 战略规划和投资回报不清晰 低容错场景技术适配难 组织人才升级滞后等挑战 [15] - 需从战略 数据 组织 技术四个层面系统施策 构建四位一体综合能力框架 [15] - 智能理财助理 财富管理风控 保险代理人 投研报告生成 编程助手等场景已实现商业化突破 [15] 未来发展趋势 - AI驱动金融服务走向普惠化 智能化与个性化 将专家级服务带给更广泛长尾客户群体 [16] - AI与人类专业能力深度融合重新定义金融运营与管理模式 加速推动复合型创新型金融人才需求形成 [16] - 高质量私域数据挖掘与应用将成为金融机构核心竞争力 [16] - AI技术和治理体系成熟将推动监管科技效率与效能提升 [16]

公司荣誉与技术创新 - 中邮消费金融凭借《智能风险反欺诈的创新研究与应用实践》案例入选"智能金融十佳案例"，该案例聚焦AI技术滥用引发的新型欺诈风险 [1] - 案例创新构建"视觉反欺诈+星网反欺诈+多模态反欺诈"三位一体智能防御体系，为行业风控升级提供新范式 [1] - 体系核心技术突破包括动态生物特征深度防御、智能关系图谱精准识别（采用NEI-GraphSage模型）、跨模态决策框架三大方向 [1] 技术应用与成效 - 反欺诈体系已覆盖贷前准入、贷中审批、贷后管理全流程，在营销薅羊毛检测、身份核验、团伙欺诈识别等场景实现突破 [2] - 2024年精准拦截不合规申请109万笔，阻断欺诈案件8479笔，挽回营销损失455万元 [2] 未来发展规划 - 公司将持续深化智能反欺诈体系应用，深耕前沿技术研发并迭代升级全流程风控体系 [2] - 目标是以科技实力守护金融安全，为数字金融高质量发展注入持久动能 [2]

产品发布 - 科蓝软件与河南昆仑技术有限公司在2025中国国际金融展上联合发布基于昆仑技术算力底座的AI原生手机银行解决方案 [1] - 该方案以"多智能体协作架构"为核心，旨在为金融客户提供高度个性化的智慧金融服务 [1] - 解决方案适用于各类银行机构，可无缝融入现有手机银行体系或作为智能化升级核心引擎 [5] 技术特点 - 系统具备三大核心能力：深度理解、瞬时响应、精准定制 [1] - 通过多模态交互与深度学习精准洞察用户显性和隐性需求 [1] - 基于客户画像、市场动态和风险偏好的毫秒级分析，动态生成个性化金融建议 [2] - 利用高效算力分配与智能体间极速通信实现近乎无感的流畅体验 [3] 应用场景 - 可为零售客户、财富管理客户及小微企业主提供智能化、专属化服务体验 [5] - 在复杂理财规划、实时动态风控、场景化信贷及智能投顾客服等领域具有巨大应用潜力 [5] 行业影响 - 展示了国产核心技术在金融科技前沿领域的强大应用 [6] - 勾勒出未来"所想即所得"的智慧金融服务蓝图 [6] - 标志着以人工智能为核心驱动力的金融科技新篇章开启 [6]

财富管理解决方案 - 公司提供市场领先的数据、强大的数字工具和切实可行的洞察，帮助财富顾问和投资者自信决策 [3] - 解决方案套件旨在打造有价值的、个性化的客户体验 [3] 财富管理工作流程解决方案 - 数字化工具和功能帮助财富管理顾问实时获取资讯 [4] - 工具设计目标是提升顾问工作效率和能力 [4] 财富数据解决方案 - 解决方案具有灵活性和直观性特点 [5] - 提供市场领先数据与高级分析能力 [5] - 方案设计以客户体验为中心 [5] 活动信息 - 活动由多位金融行业专家参与，包括LSEG、亚马逊云科技、杭州中焯等机构代表 [1] - 提供线上报名渠道，需通过审核才能参会 [2][6]

财富管理解决方案 - 市场领先的数据、强大的数字工具和切实可行的洞察帮助财富顾问和投资者自信决策 [3] - 创新的财富管理解决方案套件可打造有价值的、个性化的体验 [3] 财富管理工作流程 - 数字化工具和功能帮助财富管理顾问实时获取资讯并提升工作效率 [4] - 解决方案具有灵活性、直观性，提供市场领先的数据和高级分析 [5] - 以客户为中心的体验是解决方案的核心特点 [5] 活动与合作 - 活动由LSEG主办，合作伙伴包括亚马逊云科技、杭州中焯等金融行业专家 [1] - 参会需扫码报名并通过审核 [2][6] - 更多资讯可通过"阅读原文"获取 [6]

财富管理解决方案 - 市场领先的数据、强大的数字工具和切实可行的洞察帮助财富顾问和投资者自信决策 [3] - 创新的财富管理解决方案套件可打造有价值的、个性化的体验 [3] 财富管理工作流程 - 数字化工具和功能帮助财富管理顾问实时获取资讯并提升工作效率 [4] - 解决方案具有灵活性、直观性，提供市场领先数据和高级分析 [5] - 以客户为中心的体验是解决方案的核心特点 [5]