文章核心观点 - AI技术正成为金融服务的“能力均衡器”，旨在将科技的精准与高效转化为更具温度的服务体验 [1] - 神州信息提出并践行“AI for Process”理念，通过将AI深度融入业务流程，帮助各类银行（特别是中小银行）以轻量化、低成本的方式实现智能化，弥合资源与技术鸿沟 [2][3][6] - 金融机构推进AI落地应采取渐进式策略，从“分钟级场景”切入，逐步注入核心业务流程，最终构建可持续的“价值闭环机制”，让AI成为长效能力 [7][8] - AI正在推动银行服务从“资源消耗”向“价值创造”转型，通过精准定位、智能选品和赋能一线，实现服务的精准化和温度化升级 [8][9] - 金融服务的未来将进入以“深度个性化”为标志的新纪元，通过专属AI金融伙伴和“AI+私域”生态，实现无感化、温度化且以客户为中心的服务 [10][11] 破题：“AI for Process”理念，弥合资源与技术鸿沟 - 行业面临困境：过去AI及千亿级模型似乎只是大行的游戏，中小银行受困于资源、技术与场景的抉择，面临国有大行百亿级投入、股份制银行十亿级覆盖与中小银行千万级预算之间的巨大鸿沟 [3] - 核心理念：破局关键在于将AI深度融入业务流程，而非盲目追逐参数规模，没有深度的流程变革就没有AI价值的真正释放 [3] - 解决方案：目标是帮助银行实现从单点工具应用到核心信贷、风控、客户运营等业务条线的全面智能化贯通，让AI成为业务增长的内在驱动力 [3] - 技术支撑：以“乾坤”企业级数智底座为核心引擎，其集成的金融大模型与AI工具链将复杂AI能力封装为易用的“乐高积木” [3] - 工艺革新：建模工艺平台打破“部门级”竖井，实现全行“一套业务模型、一套IT架构、一套实施工艺”，从根本上降低AI应用的实施门槛与长期运维成本 [3] - 具体能力：企业级数智底座提供金融全域数字化转型能力支撑，包括1套端到端的企业级数字化工艺流程、支持5种开发模式与5大类业务应用开发、2种云原生演进策略、4大数字化资产库，并完整覆盖数字化转型工作6大工作域 [5] - 产品成果：已完成9大产品线、30余款关键解决方案的智能化升级，覆盖超过100个业务场景，让各类银行能够以“轻量化、低成本、开箱即用”的方式享受AI带来的敏捷与智能 [6] 落地：从“小胜利”到“大场景”，构建可持续的AI进化路径 - 推广策略：倡导“积小胜为大胜”的渐进式推广策略，以“AI for Process”为指引，将AI能力拆解为可复用的“价值单元” [7] - 第一阶段（培养习惯）：以“分钟级场景”切入，如“服务话术实时提示”、“培训PPT一键生成”、“会议纪要自动输出”等高频轻应用，让业务团队感知AI效能 [7] - 第二阶段（注入核心流程）：在信贷、风控、合规等关键场景带来实效，例如客户经理上传流水与发票，AI在10分钟内生成授信报告，初筛通过率提升40%；风控官通过系统自动推送的“异常信号”，将贷后巡检从两天压缩至两小时；合规质检机器人实现7×24小时多通道运行，投诉率下降35% [7] - 用户案例：山东某县李女士办理经营贷，工作人员在平板电脑上操作，AI自动整合报告、征信与流水，实现上午申请、下午放款 [7] - 第三阶段（构建价值闭环）：将高频AI应用沉淀为标准微服务，纳入企业级能力中心；将人力节约转化为“AI创新基金”，反哺后续优化；将客户满意度关键指标纳入SLA，确保体验持续优化，使AI融入组织肌理成为“长效能力” [7] - 演进路径：先让AI赋能员工，再以AI优化流程，最终让AI服务客户，通过“小胜利”积累，使数智化升级从“亮点”拓展为“亮线”，进而连成“亮面” [8] 升温：从“成本消耗”到“价值创造”，让服务精准而有温度 - 服务转型：AI正在推动银行服务从“资源消耗”向“价值创造”转型，实现从“大水漫灌”到精准滴灌的升级 [8] - 精准定位：依托大模型对全量客户数据的学习分析，可以识别出权益兑换频次与资产增长的正向关联，从而精准定位价值客群，优化资源配置 [8] - 智能选品：AI构建“客群画像×季节时令×市场热点”三维选品模型，实现“人-货-场”精准匹配，例如向老年客群推荐“米面粮油”类实用权益，为女性客户定向推送美妆护肤商品，为年轻用户配置视听会员、餐饮券等虚拟权益，显著提升转化率 [8][9] - 赋能一线：AI将复杂的营销策略转化为“一步一图”式标准操作指南，大幅降低一线人员学习成本；通过智能调度与语义分析优化售后流程，将琐碎的工单流转升级为高效协同系统，推动服务从成本中心转向价值创造环节 [9] 未来：专属智能体验，AI重塑金融价值创造新范式 - 未来趋势：金融服务业正进入以“深度个性化”为标志的新纪元，金融服务将实现“无感化”与“温度化”的完美统一 [10] - 客户体验：每位客户都将拥有专属的AI金融伙伴，7×24小时提供基于深度理解的定制化建议 [10] - 员工赋能：每名银行员工将通过AI赋能突破时空限制，专注于高价值互动 [10] - 机构生态：每家金融机构将构建“AI+私域”的生态体系，实现精准服务与客户粘性的双重提升 [10] - 本质回归：这不仅是技术演进，更是金融本质的回归——让服务真正以客户为中心，以价值为导向，以温度为底色 [10] - 公司角色：“神州问学”作为企业级AI中台，为银行提供安全可靠、便捷高效和成本可控的智能基座，是实现智能化转型的基础支撑 [11] - 业务实践：面向信贷、风控、运营等具体业务条线的“神州问学”银行版，深度践行“AI for Process”理念，将平台技术能力转化为解决特定业务流程痛点的场景化解决方案，助力银行实现从单点工具应用到核心业务条线全面智能贯通的数智升级 [11]

财务业绩 - 前三季度营业收入86.73亿元，同比增长29.84% [2] - 前三季度归属于上市公司股东的净亏损为1.07亿元，亏损同比收窄0.11亿元 [2] - 第三季度营业收入42.50亿元，同比增长16.66亿元 [2] - 第三季度归属于上市公司股东的净亏损为0.1亿元，亏损同比收窄0.31亿元 [2] - 金融行业实现营业收入29.72亿元，其中金融软件与服务收入24.67亿元 [3] - 金融行业签约额达35.19亿元，金融软服签约额28.06亿元 [3] 金融科技业务进展 - 核心业务系统领域中标某台资银行核心与总账项目、某城商行新核心项目 [3] - 企业级基础平台领域中标天津银行、青岛银行、中国人寿等相关项目 [3] - 财资与现金管理领域中标渤海银行、天津银行等客户项目 [3] - 数字金融领域中标广州银行企业网银、富邦银行企业网银、衡水银行柜面系统、徽商银行鸿蒙适配等项目 [3] - 监管报送领域自主研发的“一表通”平台中标某外资银行千万级平台建设与测试项目 [4] - 风险管理领域中标某股份制银行、某农信机构的风险管理项目，累计合同金额超两千万元 [4] - 资产负债管理领域中标甘肃农信 FTP 项目、海南农商管理会计项目、青岛银行总账项目、民泰银行财务集市项目、嘉兴银行流动性风险项目等 [4] 增长驱动与盈利改善因素 - 金融软服业务稳定为整体营收提供支撑，算力相关业务成为营收增长重要引擎 [5] - 公司通过流程精简、数字化管理升级、成本精细化管控等措施降低单位运营成本，提升人效与资源使用效率 [5] - 公司经营方针调整，内部提质增效成果持续释放，业绩趋势改善 [5] - 去年全年计提较大商誉减值，今年突发事件性扰动较少，整体盈利表现将较去年提升 [5] - 第四季度是业务旺季，公司四季度盈利改善力度有望进一步加大 [5] AI技术应用与生态建设 - 公司以“AI for Process”为理念，基于全栈自主企业级 AI 平台推出系列“AIGC+”金融解决方案 [6] - 以“乾坤”企业级数智底座为支撑，提升银行研发效率、数据利用率和 AI 模型迭代速度 [6] - 公司发起成立行业首个 AIGC 大模型金融生态体系，为金融机构提供金融大模型建设服务 [8] - 公司与华为、腾讯云、阿里云、中科海光、昆仑芯合作，构建从基础硬件到上层应用软件的全层面 AIGC 生态体系 [8] 海外市场拓展 - 公司持续推进全球化战略，加大海外业务投入，与多家国际银行建立战略合作 [9] - 引进具备丰富海外经验的销售与售前团队，补充技术架构与交付专项团队 [9] - 升级以 Sm@rtOneBank 一体化金融解决方案为核心的海外产品体系，探索 AI 在海外金融场景的落地应用 [9] - 海外业务锚定东南亚关键市场，签约新加坡某数字银行企业网银系统并在3个月内高效投产 [9] - 助力马来西亚某银行完成对公信贷综合管理方案部署，与泰国、马来西亚领先金融机构深化合作 [9]

AI大模型在金融业的应用 - AI大模型的广泛应用正成为金融业实现新发展的重大推动力，人工智能已成为重塑金融行业核心竞争力的关键要素，促使行业迈入金融与科技深度融合的关键时点 [1] - 推动大模型金融应用需要着重解决"数据壁垒、投入产出和安全保障"三方面问题，金融科技的高质量发展需要全行业生态协同和跨领域资源整合 [1] - 实现技术突破与场景深度融合需要汇聚政产学研多方智慧，开放交流共解AI转型难题，以生态合力加速技术普惠 [1] 神州信息的"乾坤"数智化底座 - "乾坤"平台是行业首个基于"数云融合"理念打造的企业级数智底座，具有"云原生、数字原生、AI原生"三大技术特点 [1] - 该平台针对"企业级开发平台、企业级工艺及架构治理、企业级云原生平台和企业级AI平台"四大典型建设场景，提供一站式解决方案 [1] - "乾坤"数智化底座可帮助金融机构实现基础设施资源利用率提升一倍、研发效率提升30%—50%、数据利用率提升60%以上、AI模型迭代速度提升10倍以上 [2] 金融机构的AI应用实践 - 恒丰银行通过构建"双飞轮"模型训练体系，推动打造"通用大模型+小尺寸大模型+N个场景模型"的应用模式 [2] - 中小银行在AI建设的关键是打造具有自身特色的"知识库＋提示词"体系，建议打造应用、模型、知识、算力和组织等五大工程体系 [2] - 北京银行构建"大模型+小模型"双轮驱动模式，形成涵盖百亿数据集和百万指令集的高可信训练体系，通过智能工具全面提升业务质效 [2] 神州信息的合作与生态建设 - 神州信息与青岛银行成立金融科技大模型联合实验室，共同加速银行业大模型技术的场景化创新与落地实践 [2] - 公司与华为发布"金融知识问答"联合智能体，基于华为昇腾一体机，为金融机构提供高效的资料查询与信息提炼能力 [3] - 神州信息与腾讯云签署大数据产品合作框架协议，加大在国产分布式数据库及相关数据产品的市场推广力度，满足金融机构各类大数据建设需求 [3]

公司动态 - 神州信息发布"乾坤"企业级数智底座白皮书，该平台是行业首个基于"数云融合"理念打造的企业级数智底座，具有"云原生、数字原生、AI原生"三大技术特点 [1] - "乾坤"平台针对四大典型建设场景提供一站式解决方案，包括企业级开发平台、企业级工艺及架构治理、企业级云原生平台和企业级AI平台 [1] - 公司发起行业首个国产云金融核心系统联盟，与华为云、腾讯云和阿里云联合成立，通过新一代云原生金融核心+全栈国产云为金融机构数智化夯实数字底座 [2] - 公司发起成立行业首个AIGC大模型金融生态体系，与华为、腾讯云、阿里云、中科海光、昆仑芯合作，构建从基础硬件到上层应用软件的全层面AIGC生态体系 [2] 技术优势 - "乾坤"数智化底座可帮助金融机构实现基础设施资源利用率提升一倍、研发效率提升30%至50%、数据利用率提升60%以上、AI模型迭代速度提升10倍以上 [1] - 该平台已成为金融企业的新质生产力平台 [1] 行业趋势 - AI大模型的广泛应用正成为金融业实现新发展的重大推动力 [1] - 推动大模型金融应用需要着重解决数据壁垒、投入产出和安全保障三方面问题 [1] - 金融科技的高质量发展需要全行业生态协同和跨领域的资源整合 [1] - 实现技术突破及与场景的深度融合需要汇聚政产学研多方智慧，开放交流共解AI转型难题 [1]

行业趋势 - AI大模型的广泛应用正成为金融业实现新发展的重大推动力 人工智能已成为重塑金融行业核心竞争力的关键要素 促使行业迈入金融与科技深度融合的关键时点 [1] - 推动大模型金融应用需着重解决"数据壁垒 投入产出和安全保障"三方面问题 金融科技高质量发展需要全行业生态协同和跨领域资源整合 [1] 公司动态 - 神州信息发布"乾坤"企业级数智底座白皮书 该平台为行业首个基于"数云融合"理念打造的企业级数智底座 具有"云原生 数字原生 AI原生"三大技术特点 可针对四大典型建设场景提供一站式解决方案 [3] - 神州数码宣布自研的神州问学由AI原生赋能平台升级为企业级Agent中台 为AI规模化落地提供全栈解决方案 [3] - 神州信息与青岛银行成立金融科技大模型联合实验室 并牵头启动金融国际标准"金融机构信息安全控制措施指南标准"研究 [3] 战略合作 - 神州信息与华为发布"金融知识问答"联合智能体 与腾讯云签署大数据产品合作框架协议 [3] - 公司发起行业首个国产云金融核心系统联盟 并成立行业首个AIGC大模型金融生态体系 [3] - 与华为 腾讯云 阿里云 中科海光和昆仑芯等行业科技伙伴举行多项成果发布 [3]