公司产品与业务 - 公司核心产品矩阵覆盖融合集成平台、指标平台及智能问数平台等软件 [1] - 产品可深度满足企业在数据整合、分析与高效应用等场景的需求 [1] - 目前已服务江淮汽车、福莱特、南网数字科技、亿力吉奥等众多行业标杆客户 [1] 行业认可与资质 - 公司获得中国电子信息行业联合会认证的"DCMM数据管理能力成熟度稳健级(三级)"资质 [1] - 公司获得"山东省数据要素领域突破性创新技术奖"等权威认可 [1] - 公司的数据管理与应用水平已达到行业先进标准 [1]

AI Agent在银行业的应用与价值 - AI Agent作为AI大模型的延伸 能感知金融环境 推理决策并执行具体任务 相当于给AI大脑装上手脚 正重构银行生产力[1] - 在信贷 风控等核心业务场景中 金融Agent能自主完成复杂流程 大幅减少人工干预 实现降本增效 并提升客户交互体验与个性化服务[1] - 金融智能体核心价值包括提升效率与生产力 深化智能水平 增强客户体验 创新业务模式 强化风险控制与合规[3] 银行AI Agent建设现状 - 工商银行2024年金融科技投入285.18亿元 基于自研"工银智涌"大模型建设智能体工厂 已打造数据洞察智能体和财富助手智能体[6] - 数据洞察智能体赋能超2万名数据分析人员和20万名管理营销运营人员 将数据分析时长从小时级缩短至分钟级[7] - 农业银行2024年科技投入249.7亿元 推出"模速贷评分卡"智能体 30秒生成上市公司信贷报告 大幅缩短尽调审批时间[8] - 邮储银行与华为合作推出网络运维智能体 告警排查自动化率超87.5% 效率提升90%[9] - 招商银行与火山引擎合作推出数据Agent 平安银行基于PingAn GPT大模型构建AI Agent平台 已上线知识数据Agent等智能体[10][11] - 中信银行智能体辅助650多名坐席人员 部分场景内容检索效率提升50%以上 每通电话平均时间压缩超10%[11] - 上海银行与数势科技合作打造智能问数平台 业务人员自主用数率从35%跃升至80% 数据分析效率提升40%[12] 科技公司赋能银行AI转型 - 科技巨头如百度 阿里 腾讯 华为 火山引擎提供AI+云基础设施和综合解决方案 支持银行AI Agent落地[13][14] - 百度帮助农行打造"农行金融大脑" 与兴业银行探索智能体中台 阿里云中标建行 中信银行等项目 四大行已接入阿里AI[14] - 腾讯云服务国内Top200银行中的90% 帮助华兴银行将尽调报告生成周期从7-10天压缩至1天 效率提升10倍[15] - 火山引擎2025年上半年中标贵阳银行 成都银行 中原银行等多个AI项目[17] - 垂类科技公司如蚂蚁数科 奇富科技 数势科技在细分场景具有优势 蚂蚁数科推出超百个金融场景智能体解决方案[18][19] - 数势科技应用NL2Semantics技术和Multi-Agent架构 帮助民生银行 江苏银行等打造金融数据Agent[19] 面临的挑战与发展路径 - 目前金融Agent主要在非核心业务场景应用 在信贷风控等核心业务环节落地较少 且仍需人类监督干预[21][22] - 因银行业资产规模数百万亿元 对AI准确性 可靠性 安全性要求极高 但部分金融大模型准确率仅95% AI仍存在幻觉问题[23][24] - 金融智能体迭代需结合金融大模型 知识供给 专业工具 安全 测评 观测 需银行与科技公司共同探索强化AI专业能力[25] - 需通过小规模试点 收集反馈 迭代优化 形成飞轮效应 再大规模推广 并设置防护栏和可观测机制[26][27] - 银行考核ROI 但短期内依靠金融Agent驱动业绩跨越式增长不太可能 需制定长期AI战略 科技公司需提升AI能力与业务理解[29][30] 市场前景与机遇 - 生成式AI预计为全球银行业带来超过2000亿美元（约1.4万亿元人民币）的商业增量 是商业银行与科技公司的新发展机遇[31]

昆仑大模型发布与数智化战略 - 中国石油发布3000亿参数昆仑大模型，覆盖油气勘探开发、炼油化工、资本金融等领域，地震解释效率提升9倍，勘探周期缩短20%，炼化劳动强度降低30% [1] - 公司将数智化纳入核心战略，布局信息化补强、数字化赋能、智能化发展"三大工程"，成立昆仑数智公司及数智研究院推动全面升级 [1] 塔里木油田数智化转型案例 - 塔里木油田通过昆仑数智实现全业务链智能生产与应急指挥平台，集成25个生产系统，实现场站与油田同步感知，协同效率提升20% [4][5] - 采用"三总师"制与梦想云平台打造"坦途"协同系统，支持云端联动与移动办公，50万口井、4万座场站实现90%生产数据实时入湖 [5][6] 炼化企业数据孤岛破解与广东石化应用 - 昆仑数智通过工业互联网、AI等技术攻克数据自适应感知与近零延时入湖，实现跨系统"数据链式反应" [9] - 广东石化智能化立体仓库实现产品全流程ID追踪，运营成本降低15%，万元产值能耗下降9% [10][12] 勘探开发技术突破与国产化替代 - 昆仑大模型断裂识别准确度较传统方法提升10个百分点，覆盖国内七大盆地5.2万平方公里勘探数据 [13] - 自主研发GeoEast地震软件达国际先进水平，HiSim数值模拟软件填补国产空白，应用于国内外百余油气区块 [15][17] 数智化人才与模式创新 - 长庆油田页岩油开发人均产能达4869吨/年，河北销售部署58名数字员工月省1400工时 [18] - 公司计划培养"技术+业务"双栖团队，推出"智能问数"平台等工具降低AI使用门槛 [21]

银行AI应用前景 - 银行有望成为国内AI落地先锋，得益于充裕的IT预算资金、市场化系统和高整合度的内部数据 [1] - 大行已在投研、客服、信贷审批等领域实现AI技术规模化应用 [1][3] - IDC预测2024-2028年全球AI解决方案支出最多的行业是银行业的金融服务，占所有AI支出的20%以上 [3] DeepSeek-R1技术突破 - DeepSeek-R1推理成本仅为对标OpenAI o1系列的1/30，推动行业进入"AI普惠化"新阶段 [1] - DeepSeek-R1在数学、代码和推理任务方面达到与OpenAI-o1相当的性能 [1] - 成本优化归功于混合专家模型(MoE)架构、多头潜在注意力(MLA)机制及数据蒸馏与强化学习的结合 [1] 2025年AI Agent发展 - 2025年为AI Agent元年，Agent成为海内外大厂竞争焦点 [2] - AI Agent有望在办公助手、客户服务、内容推荐、制造和供应链管理、个人助手等领域率先落地 [2] - 模型、数据和场景是构建AI产品竞争力的三个关键要素，其中数据最为重要 [2] 银行AI应用场景 - AI技术提升金融服务智能化程度，应用于运维、代码开发、知识库管理、监管&风控等领域 [3] - 自2023年2月开始，大行积极布局大模型业务，落地场景包括投研、客服、员工助手、辅助编码、信贷审批等 [3] 具体标的公司AI布局 - 宇信科技：产品体系全面接入DeepSeek模型，涵盖信贷、数据和营销渠道等领域，推出星辰ChatBI与知识库融合 [4] - 京北方：发布AI大模型服务平台及4个重量级产品，助力客户在智能反欺诈、智能投顾等方面实现突破 [4] - 高伟达：实现DeepSeek与信贷业务深度融合，提升授信效率&财报分析智能化，应用于智能运维等多个环节 [4] - 天阳科技：发布智能测试分析系统、监管合规大模型（400+智能模型）及智能问数平台 [4] - 神州信息：升级金融知识问答和代码助手两大Agent，推出5个新Agent，金融智能编码平台提升开发效率20% [5]