公司AI技术投入与能力 - 公司累计在研发与AI领域投入超20亿元 年交易规模达700亿元[3] - 自研大模型是汽车金融行业唯一通过国家备案的模型 并实现DeepSeek-V3本地化部署与全面应用[3] - 构建覆盖预训练 后训练及多尺寸领域的全栈AI能力体系[3] AI技术融合业务场景演进 - AI技术融合分为三阶段：1.0判别式AI时期"人主AI辅" 2.0深层次AI阶段大模型参与判断 3.0 Agent AI代表"机主人数"动态业务流程[3] - 公司已实现从模型训练到业务应用的全链路AI产品化布局[3] - 产品布局包括自研AI原生话务系统 多模态模型 机器人平台和新媒体创作平台[3] AI在汽车金融全流程应用 - 融资前通过AI自动生成渠道分析报告和多模态资料提取[5] - 融资中依托端到端风控模型直接处理原始信息 减少人工干预[5] - 融资后借助语音情感分析预判客诉风险 制定个性化资产管理策略[5] Agent化业务重构与双轮驱动 - 公司以AI Agent业务面和风控智能链双轮驱动推进Agent化业务重构[7] - 外呼助手 IM助手 审批助手三类智能体通过协同与实时交互在零人工介入下完成全流程操作[7] - 智能体协同显著提升链路效率与决策精度[7] 技术竞争力与行业影响 - AI技术能力在国内市场获得验证 在全球范围展现出竞争力[7] - 中国在AI技术与场景结合的深度上具有独特优势[7] - 公司依托全栈AI能力和成熟业务验证模型持续输出汽车金融领域中国式方案[7]

公司AI战略与投入 - 公司作为国内领先金融科技上市企业 以AI为核心驱动力 累计研发与AI领域投入超20亿元 年交易规模达700亿元 [3] - 公司自研大模型是汽车金融行业唯一通过国家备案模型 并实现DeepSeek-V3本地化部署与全面应用 构建覆盖预训练 后训练及多尺寸领域的全栈AI能力体系 [3] AI技术演进路径 - AI技术与业务场景融合分为三阶段：1.0判别式AI时期人主AI辅 2.0深层次AI阶段大模型参与判断 3.0 Agent AI阶段机主人数动态业务流程 [3] - 公司已实现从模型训练到业务应用的全链路AI产品化布局 包括自研AI原生话务系统 多模态模型 机器人平台和新媒体创作平台 [3] 汽车金融业务应用 - AI能力深度嵌入融资前-中-后全流程：融资前通过AI自动生成渠道分析报告和多模态资料提取 融资中依托端到端风控模型直接处理原始信息减少人工干预 融资后借助语音情感分析预判客诉风险并制定个性化资产管理策略 [3] - 公司以AI Agent业务面与风控智能链双轮驱动推进Agent化业务重构 在进件预审批环节通过外呼助手 IM助手 审批助手三类智能体协同实现零人工介入全流程操作 [5] 行业竞争力与全球影响 - 公司AI技术能力在国内市场获得验证 并在全球范围展现竞争力 中国在AI技术与场景结合深度上具有独特优势 [5] - 公司依托全栈AI能力和成熟业务验证模型 持续输出汽车金融领域中国式方案 为AI时代金融科技的服务创新与全球竞争提供重要实践路径 [5]