近日，在“AI大模型在金融业务中的最新应用趋势”专题闭门会上，达观数据副总裁吴江围绕《智启金融新范式：AI技术的深度应用与实践探索》展开深度分享。面向来自券商、银行、理财公司等数十家金融机构的代表，吴江从行业现状、技术难点、产品矩阵到落地实践，系统呈现了AI技术在金融业务中的全链路赋能路径，为行业数字化转型提供了具象、可落地的参考框架。
一、金融AI应用：全领域渗透下的五大核心痛点
吴江在演讲中提到，人工智能已成为重塑金融行业的核心力量，当前国内金融AI应用已覆盖银行、证券、保险、信托全领域，形成智能客服、风控合规、知识管理、中台业务运营、智能投顾五大场景矩阵，技术渗透率与应用成熟度持续提升。
但在深度落地过程中，行业仍面临多重瓶颈：一是技术适配难题，AI模型“幻觉”风险与金融业务对确定性、高精度的需求错位，需“大模型+小模型”多智能体协作；二是数据支撑瓶颈，金融数据敏感分散、格式不统一，隐私计算拉高训练成本，数据质量制约模型精度；三是合规监管挑战，AI “黑箱”特性与监管可解释、可追溯要求冲突，缺乏统一标准；四是价值转化困境，AI 项目投入大、周期长，中小机构资源匮乏，ROI 难达预期；五是生态协同缺失，跨机构数据确权与标准接口缺失，模型兼容性差。
二、产品场景探索：覆盖全业务链的AI解决方案矩阵
针对行业痛点，吴江详细介绍了达观数据围绕金融核心业务打造的AI产品体系，实现从单一场景赋能到全流程渗透的突破：
- 投行业务：全流程智能赋能
聚焦尽职调查、申报写作、监管问询等核心环节的痛点，构建“项目承揽-尽调-申报-督导”全流程 AI 场景矩阵。通过智能生成立项方案、会议纪要智能总结、AI 智能函证尽调、募集书自动生成、监管问询智能回复等功能，解决函证管理难、文档复制繁琐、数据一致性难保证等问题，大幅缩短项目周期。
- 银行信贷业务：贷前贷中贷后全周期风控
打造覆盖“贷前-贷中-贷后”的AI赋能平台，核心场景包括企业智能尽调与经营数据异动分析。通过全自动关联方挖掘、风险穿透分析、智能报告生成，实现从“数据堆砌” 到“洞察生成”的升级；基于动态基线建立企业个性化“健康模型”，提前捕捉经营衰退信号，实现风险早期预警，构建机构核心风控资产。
- 财富零售业务：精准营销与合规管控双驱动
针对客户标签冗余、营销内容生产难、合规审核压力大等痛点，搭建AI内容生产、智能用户标签、营销开发AI助手三大核心模块。通过AIGC自动生成爆款引流文章、投教视频、直播脚本，结合智能用户画像实现精准分层；AI直播审核系统明确合规边界，营销陪练工具提供标准化话术，99%常规问题可通过AI知识库快速响应，释放业务人员精力。
- 运营管理业务：实现券商多部门后台业务的自动化
聚焦于券商运营管理部、托管部、财务部等多个后台部门，全面覆盖了客户开户、结算单据、托管协议、费用报销、合同协议审核、投资指令等数十项关键业务场景。其中审核产品采用 “大模型+小模型” 混合技术引擎，大模型负责复杂语义理解与归纳分析，小模型聚焦精确规则运用与关键复核，保障审核精准度。积累10000+可复用审核规则，覆盖财务、贷款、合同、发票等多场景，实现机构开户、费用报销、合同审核等业务的全流程自动化。以 “机构开户智能审核” 为例，通过AI模型自动完成身份信息校验、银行流水分析、资产证明解读等非标准化文件的处理，并将合格投资者认证所需的多系统查询流程整合归一，实现了从“人工耗时数小时”到 “全流程自动化秒级审核” 的跨越。
5. 财务审核业务：实现全场景、全附件的自动化审核
围绕财务审核中效率低下、标准执行难、数据价值未释放等挑战，AI构建了覆盖应付、应收、总账、资金四大财务模块的智能审核体系。系统支持增值税发票、销售合同、工程协议、验收单等多类附件的自动识别与内容抽取，实现税务一致性、合同合规性、票据真实性等维度的全面校验；同时，通过规则引擎与语义理解技术，AI能够在审核过程中同步沉淀数据资产，为后续经营分析与管理决策提供支持。
三、标杆案例落地：用实践验证AI业务价值
演讲中，吴江分享了多个行业标杆案例，直观展现AI技术的落地成效：
- 某头部金融资产管理机构智能尽调平台：国内首个不良资产智能尽调平台，单个项目分析评估时间缩短20%以上，从14 +维度全面洞察资产状况，实现准实时风险预警；
- 某国际银行智能信贷审核：通过银行流水自动识别解析，处理时间从40分钟缩短至5分钟，稽核工作实现全量覆盖，规避交易操作风险；
- 某集团六和财务智能审核平台：部署万级规则库，单笔审核时间从5分钟压缩至1分钟，年节省人力成本约392万元，ROI 显著；
- 某证券运营管理智能化项目：每日自动处理6000余份文件，节省人力约15人天，总体业务处理效率提升近40%。
吴江讲到，金融AI的深度落地需兼顾技术创新与业务适配，达观数据通过“技术+场景+规则”的三重赋能，已助力众多金融机构实现效率提升、成本优化与风险可控的多重目标。未来，将持续深耕大模型与金融业务的融合，推动行业生态协同发展，共建金融 AI 新范式。
