新华财经北京9月16日电（记者高婷）15日，《住房租赁条例》（以下简称《条例》）正式实施。目前 我国城镇租房人口已达2亿多，租赁市场日益庞大。如何在激烈的市场竞争中抓住国家培育市场化、专 业化企业的机遇，成为住房租赁企业不得不深入思考的问题。 业内人士普遍认为，住房租赁企业在整个租赁市场中起到"压舱石"和"助推器"的作用，是健全租购并举 制度不可或缺的市场化力量；随着《条例》的实施，合规企业将获得更多长期发展机会，住房租赁企业 应善用数字化手段等不断创新，做好政策协同，运用REITs等金融手段盘活存量资产，实现可持续发 展。 《条例》创新提出市场主体"分类监管"模式合规企业的"春天"来了 北京房地产中介行业协会秘书长赵庆祥说，此次《条例》制度创新的一大亮点是将市场主体细分为个人 出租人、住房租赁企业、住房租赁经纪机构、网络平台经营者四类，实施差异化监管。 在这四类市场主体中，赵庆祥认为，住房租赁企业在整个租赁市场中起到"压舱石"和"助推器"的作用。 通过专业化、机构化的经营方式，住房租赁企业解决了传统租赁市场信息不对称、服务无标准、权益无 保障的核心痛点，也是健全租购并举制度不可或缺的市场化力量，是连接政府、 ...

银行对AI Agent应用的态度分化 - 银行从业人员对AI应用深度存在分歧 部分持保守态度 部分积极推进[1] - 银行普遍反思"不能为了AI而AI" 避免数字化转型流于形式[1] - 数千个AI Agent概念声称可赋能银行业务场景[1] AI在银行业务场景的实际应用现状 - 智能客服存在缺陷 无法处理复杂需求 需转人工介入[2] - 部分智能化工具未解决业务痛点 反而增加人工校验工作量[2] - 某银行数十个大模型应用场景中仅少数被业务部门主动调用[2] 银行AI投入与实效的不匹配 - 大模型训练GPU集群实际利用率与投入预算不成正比[3] - 银行需避免技术陷阱 强调技术与业务场景的深度融合[3] - 数据中台业务转化率已被纳入部分银行考核指标[3] AI在具体业务领域的落地案例 - 智能外汇交易系统可自动生成避险方案 整合风险偏好及市场数据[4][5] - AI应用覆盖客户经营 通过自然语言处理辅助线上服务和营销拓客[5] - 财富管理场景利用AI分析客户偏好和市场数据生成定制化投资组合[5] - 风控领域通过行为特征分析提升识别精度 防范信用卡盗刷[5] - 信审场景实现全流程线上化 通过机器学习自动生成风险评分模型[6] 银行AI技术发展的阶段性特征 - AI应用覆盖客户经营 智慧办公 风控合规等多条业务线[6] - 银行正优化大模型的语义理解和多轮交互能力以贴合金融场景[6] - AI对业务场景的覆盖是由浅入深的过程 需要时间逐步完善[6]

银行AI应用现状与分化 - 银行对AI应用呈现两极分化态度 部分机构持保守反思立场 另一部分则积极推进技术落地[1] - 行业普遍存在"不能为了AI而AI"的实用主义倾向 数字化转型正从概念宣传转向实效评估[2] 技术投入与实际效用差距 - 数千个AI Agent声称可赋能银行 但实际业务场景应用存在显著落差[2] - 部分银行大模型应用场景中仅少数被业务部门主动调用 GPU集群利用率与投入预算不成正比[3] - 智能客服系统存在交互缺陷 无法有效处理复杂需求 对客户维护的增益作用存疑[3] 银行差异化战略路径 - 大中型银行积极布局云原生 大模型矩阵 数字人 多模态交互等前沿技术领域[2] - 出现战略分化：部分银行满足于"人有我有" 部分则追求"人有我优"并将数据中台业务转化率纳入考核[5] - 某股份行已将AI深度嵌入外汇交易系统 自动分析客户风险偏好 现金流结构 波动率等数据生成避险方案[5] 主流应用场景落地 - 智能客服复用语义理解与知识问答能力 辅助客户经理进行线上服务和营销拓客[6] - 财富管理领域通过分析客户投资偏好 市场行情和持仓数据 AI辅助生成定制化投资组合[6] - 风控反欺诈场景通过细颗粒度行为特征分析 提升客户识别精确度防范信用卡盗刷[6] - 信审场景实现全流程线上化 通过机器学习训练工商税务司法等公共数据自动生成风险评分模型[6] 技术演进与发展趋势 - AI应用已覆盖客户经营 智慧办公 风控合规等场景 横跨零售对公资金同业多条业务线[7] - 银行正对开源大模型进行私有化部署 优化语义理解和多轮交互能力以贴合金融场景需求[7] - 行业认为AI技术对业务场景的有效覆盖是由浅入深的过程 需要给予充分发展时间[7]

核心业绩表现 - 2025年上半年主营业务收入4.05亿元同比下降7.1% 但净利润逆势增长23%至2.03亿元 [1] - 平台科技服务收入达2.11亿元同比大幅增长37% 占总营收比重52% 成为主要增长动力 [1][3] - 公司连续11年保持盈利 连续7年实施高分红政策 2025年度合计派息总额预计达9.5亿元 [2] 平台生态与客户数据 - 平台累计客户数超19,100家同比增长14.4% 资金合作方数量达181家增长31.2% [1] - 普惠撮合业务规模占比88%同比增长28.3% 中小微企业客户占比超97% 客户留存率超80% [1] - 通过AI Agent技术首次实现信息服务收入超40万元 融资成本同比下降33.9% [1] 业务结构转型 - 数字金融解决方案收入同比下降29.5%至1.94亿元 系主动调整业务结构结果 [3] - 轻资产战略显著降低自有资金占用 提升资本使用效率 [3] - 平台链接资金合作方达181家 普惠撮合业务规模占比高达88% [3] 技术研发投入 - 上半年研发投入接近2.7亿元 研发人员占比维持在30%高水平 [4] - 拥有88项国家发明专利及软件著作权 覆盖AI、大数据、云计算等领域 [4] - AI智能客服、合同智能审核等应用推动人均处理业务量增长27% [4] 新兴产业布局 - 电商领域与抖音、SHEIN等6家头部平台合作 撮合资金规模突破28亿元增长近8倍 [5] - 与斯坦德机器人达成战略合作 落地首笔供应链创新业务 [5] - 中国机器人市场规模超1,900亿元 为业务拓展提供空间 [5] AI技术应用与算力资源 - 引入晶泰控股和交个朋友控股作为战略投资者 增强垂直领域AI技术实力 [6] - 接入无锡雪浪算力中心等三大平台 获得超1,000P智算资源支持 [6] - 平台科技服务费率平均约2% 预计未来从2.1%逐步提升至2.7% [5][6] 国际化战略进展 - 2025年7月将新加坡子公司确立为国际总部 加大国际市场拓展力度 [7] - 通过投资达达辛巴达参与东南亚、土耳其等海外市场供应链建设 [7] - 成功落地首笔国际资金周转撮合业务 [7] 创新业务布局 - 布局Web3.0和稳定币应用 利用区块链技术将跨境支付成本压降至0.1% [7] - 经营现金流净额35.6亿元 平台合作资方总额突破385亿元 [7] - 创新支付工具可规避汇率波动风险 提升亚太区中小微企业跨境贸易效率 [7] 行业发展趋势 - 供应链金融在科技金融、绿色金融等五大领域迎发展机遇 [8] - 行业面临核心企业信息化不足、中小微企业融资难等挑战 [8] - 通过AI、大数据技术为中小微企业提供资金周转服务 降低融资成本提升产业链效率 [8]

银行数字化转型趋势 - 金融科技重塑银行服务业态 银行网点客户光顾频次降低 智能客服成为标配 手机银行充当门面 [1][2] - 银行业加速数字化转型 非接触银行服务模式推动用户习惯向线上迁移 线上交互频次和深度增加 [3] - 银行竞相增加科技投入 有银行高管提出金融科技投入上不封顶 [2] 智能客服应用现状 - 2021年末银行客服从业人数5.02万人 较2020年减少4200人 打破以往逐年递增态势 [3] - 智能客服应用场景拓宽至日常咨询 营销和催收领域 语音机器人可筛选意向客户并进行催收 [5] - 行业平均电子渠道分流率达90.29% 离柜交易总额2572.82万亿元 同比增长11.46% [3] - 招商银行2021年通过AI替代人力超过6000人 [4] 银行科技投入数据 - 2020年A股上市银行信息科技投入2078亿元 同比增长25% [6] - 国有大行2020年金融科技投入总额956.86亿元 同比增长超30% [7] - 工商银行科技投入238.19亿元（增长45.47%） 建设银行221.09亿元（增长25.38%） 农业银行183亿元（增长43.08%） [7] - 招商银行2021年信息科技投入132.91亿元 同比增长11.58% 占营业收入4.37% [7] 金融科技应用领域 - 技术应用涵盖大数据 人工智能 云计算 区块链 5G 物联网等领域 [7] - 深度应用于金融基础设施 数字货币 私人银行 财富管理 供应链金融 绿色金融 普惠金融等领域 [7] - AI+金融模式应用于风控模型训练 业务流程自动化 企业风险预警 贷后管理等环节 [7] - 招商银行推出智能财富助理"AI小招" 提供财富管理综合服务 [7] 智能风控体系建设 - AI技术有效识别潜在风险 筑起反欺诈防火墙 [8] - 农业银行推进智能化风控平台建设 案防监测预警平台研发上线 [8] - 建设银行建立"全面智能 精准及时 主动前瞻"风控体系 [8] - 交通银行智慧风控预警模型准确率达85% [8] 科技公司市场机遇 - 2022年银行业AI总投入将超220亿元 银行业仍是主要需求方 [9] - 百融云创累计服务5700家金融机构 2021年营收16.23亿元（增长43%） 智能分析业务收入7.37亿元（增长38%） 精准营销收入4.22亿元（增长60%） [9] - 中小银行成为AI技术供应者竞相争夺的市场 桂林银行联合科大讯飞推出虚拟数字员工"小漓" [9][10] - 科技公司需提升专业水平 针对银行细分产品建立深刻理解才能获得银行青睐 [10]

人工智能在银行业的应用现状 - 中国银行业在大模型落地应用方面走在前列 应用范围已从国有大行 股份制银行扩展到头部区域性银行 [1] - 国有大行和股份制银行已全面启动大模型应用建设 并在前台 中台 后台均有正式投产的应用案例 [1] - 人工智能在银行业的应用场景不断拓展 从前台业务(智能投顾 产品咨询智能客服)到中后台业务(智能反洗钱 智能监管) [1] 银行业AI应用的发展趋势 - 2025年预计将看到更多银行积极拥抱AI 探索其在多个领域的应用潜力 [1] - 银行业需要构建完善的治理框架和风险防范机制 确保技术应用的安全合规与可持续发展 [1] - 银行业应深入研究不同业务场景的实际需求 针对财富管理 投资策略等重要领域探索AI与行业专家结合的模式 [2] 当前AI应用的局限性 - 大模型实际效果与用户期望存在差距 如AI智能客服的"答非所问"和"已读乱回"问题 [2] - 在财富管理 投资策略等银行重点领域 大模型应用仍存在局限性 与核心业务尚未深度融合 [2] - 大模型存在"广而不精"现象 需要从"可用"迈向"优用" 从"大而全"转向"专而精" [2] 银行业AI应用的优化方向 - 根据实际需要对大模型进行优化调整 推动银行业数字化转型 降低运营成本 [2] - 建立健全用户反馈响应机制 通过用户交互数据优化算法 提升语义理解与精准回答能力 [2] - 银行需要持续资源投入 推动模型本地化优化 保障数据质量 提升应用成效 [3] AI在银行业的潜在应用领域 - 大模型在客户营销 业务创新 风险管理 机构运营等方面都具有持续开发潜力 [3] - 开源大模型的出现和推广降低了银行的成本投入 但需要从"可用"迈向"优用" [3]

行业沙龙活动 - 未可知人工智能研究院与全景网联合举办"AI赋能财务 智启CFO新未来"主题沙龙 吸引大湾区众多企业CFO及财务专业人士参与 [1][4] - 全景网作为一站式资本服务平台 凭借品牌影响力与资本圈资源为活动提供支持 [2] - 活动旨在搭建AI技术与财务实践结合的交流平台 推动大湾区企业财务智能化转型 [2][13] AI技术财务应用 - 生成式AI正成为产业革新新引擎 在财务领域可提升工作效率并提供精准决策支持 [5] - 具体应用场景包括：智能财务机器人处理数据(降低人工错误率) 自然语言处理客服系统 财务风险预测分析等 [7] - CFO需积极掌握AI工具 从基础应用入手培养数字化技能以保持职场竞争力 [9] 财务数据表现 - 某企业2023年Q1营收达1201.74亿元 同比大幅增长79.83% 归母净利润41.3亿元 同比增长410.89% [6] - 2024年Q1营收1249.44亿元(同比+3.97%) 净利润45.69亿元(同比+10.62%) 显示增速趋稳 [6] - 营业成本增速低于营收 显示毛利率可能存在提升空间 [6][10] 行业影响 - 参会CFO通过沙龙深化对AI财务应用认知 认可技术带来的效率提升潜力 [11] - 活动促进AI技术在大湾区财务领域的落地 未来将举办更多数字化转型相关活动 [13]