数智驱动普惠金融科技高质量创新发展

谢任东 数智能力已成为消费金融与产业金融发展的新动能 AI、大数据、云基础设施三大核心技术协同，驱动普惠金融科技服务“质效”双提升 新生产要素 新生产力 为风控及运营提供新解决思路 助力金融服务全链路广覆盖 •精准提供低成本、高性价比的金融产品及服务•AI嵌入金融业务全流程，提升金融服务效率与体验•产业金融多流合一，解决中小企业融资难问题 •以数据与模型为基础，提升金融机构风控与运营效率•丰富产品营销方式，提升精准营销与个性化服务能力•企业私域数据打造经营Agent，多模态Data挖掘业务价值 云基础设施底座自主可控高性能AI数智底座 降低普惠金融服务成本 •“云边端”协同，满足金融机构充分泛在算力的需求•“一云多芯”，从底层硬件到上层云原生应用的多芯全栈兼容•安全技术与云端应用紧密结合，打造云原生时代安全范式 腾讯云与金融机构共同实践，打造“云+智能”普惠金融科技解决方案体系 1.1新生产力：大模型应用从外延走向核心，驱动消费金融践行普惠服务 某金融科技公司夯实大模型基础能力，AI与全业务场景深入融合，引领行业标准 三维度评估大模型应用路线场景价值+需求频次+技术成熟度 某持牌消费金融打造文本大模型意图识别、话术推荐等，提升智能分流率和智能化 趋势：从降本增效到增长与风险收益统筹 •营销、客服、审核仍为最高优先投入的应用场景•逐步从外围走向核心，通过智能体开发平台，打造直接影响放款规模、通过率、收益率、逾期率的“智能应用agent” 1.2新生产力：AI尽职调查，助力信贷业务提效 大模型智能审核方案，助力某机构端到端合规审核全流程作业 •通过文档细粒度拆分技术，实现了待审文件关键信息的精准定位，并与构建的规则库进行自动化对比，自动得出审核结论•基于行业规范，系统构建了一个包含标题、章节标签的标签库，并采用SFT微调技术细化隐藏规则，以提升匹配精确度•人工复核环节确保了审核的准确性，并不断完善规则库 60%工作效率提升 建设统一的平台实现审核流程自动化、智能化 30%审核准确率提升 利用大模型泛化能力强的优势，弥补传统AI处理复杂文档信息的短板 10+跨部门多场景覆盖 涵盖信贷、跨境支付、供应链金融、合规审查等多部门智能化展业需求 1.3新生产力：多模态进件审核提效，助力支付机构生态大有可为 创新打造工业化流水线，高质，高效完成商户入驻和进件智能审核 某跨境支付公司实际应用效果 应用场景 事中审核 每日新入网&变更商户批量进行审核，不合规商户人工复查后，由商户进行信息补录 事后审核 存量商户逐步批量进行审核，人工复查后仍不合规商户联系进行补录 事前审核 试运行一段时间后，进一步提升模型准确度与客户接受度，用于商户入网时审核。 应用效果 •根据场景识别细分标签制定自适应审核规则•经营场景识别准确率约90%•门头照名称识别准确率大于90%•大幅缩减人工审核成本，提升审核效率•进一步提升监管合规满足度 TI-One训练平台 TI-Matrix应用平台 面向AI应用开发者，快速接入模型、数据和智能设备。提供模型服务、应用工作流编排、云边端调度等功能，快速构建智能应用 面向数据科学家，提供从数据预处理、模型训练、自动学习、模型评估到模型发布部署的全流程支持 面向运营人员，专注于COR细分场景，针对非标准的单证票据，提供从数据导入，标注，生成，模型训练到应用测试发布全流程服务 2.1新生产要素：基于Data+AI，构建承载数据资产的智能数据湖 某机构建设企业数据湖，实现复杂数据处理需求 湖仓一体 数据准确性 •基于Iceberg构建湖仓一体能力，实现统一存储、统一计算、统一治理与元数据管理 简化链路 流程时效性 •统一引擎处理流和批量任务，减少系统组件数量，简化架构设计，降低维护难度 极速查询 维度多样性 •支持复杂、多样化的数据处理需求；大数据核心组件容器化改造，实现计算资源快速调度 数据查询时效明细查询4-7倍聚合查询3-6倍 数据加工时效近1小时5分钟 3.1云基础设施底座：筑牢自主可控根基，实现云原生与国产软件落地应用 通过多种模式与技术、分阶段迁移，逐步实现自主可控，支撑普惠金融合规稳定高效展业 第一阶段 第二阶段 从“立梁架柱”迈入“厚积成势”新阶段，将云计算与智能化深度融合，打造新一代普惠金融科技的核心竞争力 •AI大模型开始规模化应用于业务智能、辅助提效和研效创新等核心场景应用•基于成熟的技术工具，沉淀通用AI中台化能力，搭建企业级AI模型框架 Digital competence •构建大数据及高质量数据治理体系，引入Data+AI，提升数据资产成果转化•强化数据合规与隐私保护，平衡数据使用中的效率、成本与安全 Cloud-native value •全栈自主可控的AI云原生，为AI应用提供弹性基础设施支撑•搭建混合云算力调度平台，通过容器化技术实现算力利用率提升 THANKS