金融行業被視為大模型應用的理想領域。從內因看，是因為金融本身具有專業知識密集、數據驅動、業務流程復雜性三個顯著特點，而三大特點恰好與大模型理解能力、記憶能力、邏輯推理等優勢高度吻合。從外因看，在政策驅動和市場熱度的雙重助力下，對于每一家金融機構來說，不采用大模型幾乎是不可能的。

那么，經過一年多的探索，AIGC在金融行業落地情況如何了？哪些場景剛開始探索，哪些場景已經取得初步成果？在8月16日-17日即將于上海舉辦的FCon全球金融科技大會上，InfoQ搜羅了10+來自銀行、保險、證券和金融科技等不同行業的AIGC+金融場景的絕佳案例，覆蓋風控、營銷、運營、研發等領域，希望為金融數智化實踐提供更多參考。以下為部分議題介紹，更多重磅議題仍在實時更新中，歡迎搜索「FCon全球金融科技大會」前往大會官網進一步了解。

風控還是大模型“禁區”嗎？

數字化風控是金融行業的基石，安全與效率始終是其核心追求。在AIGC技術的浪潮中，逼真的AI生成內容對安全審核提出了前所未有的挑戰；同時，金融數據的海量積累也對風控的智能化和效率提出了更高的要求。為應對這些挑戰，度小滿搭建了攻防對抗框架，不斷迭代優化偽造檢測系統，保障金融交易的安全性。此外，其還通過文檔智能技術方案，自動提取和解析金融文檔中的關鍵信息，極大提升了數智化處理的效率。

在「前沿金融科技探索與應用」專題論壇，度小滿金融數據智能部計算機視覺方向負責人萬陽春將分享《計算機視覺技術在金融數字化風控中應用》。

聚焦反欺詐領域，隨著消費金融行業的快速發展，個人和團伙欺詐行為日益猖獗。近年隨著技術進步特別是AI技術的廣泛應用，欺詐攻擊手段呈現線上化、多樣化和專業化趨勢，傳統反欺詐手段應對乏力，給金融機構和消費者帶來了巨大的風險挑戰。因此，構建一個適應當下的新型反欺詐技術體系成為當務之急。

中郵消費金融科技發展部AI算法專家陳盛福同樣將在該專題下帶來《消費金融風控新防線：智能反欺詐技術體系全解析》的議題分享。通過介紹當前消費金融場景中的欺詐攻擊現狀，結合智能反欺詐旅程和實際落地經驗全面剖析全流程解決方案，特別針對反欺詐涉及到的AI技術體系展開深入講解，并展望在AIGC和大模型時代背景下的未來反欺詐新方向，探索針對新型攻擊的提前布局，以魔法打敗魔法，為消費金融領域筑牢新防線。

此外，在金融科技的浪潮中，賬戶風險管理也一直是金融機構關注的焦點。傳統的人工驅動流程在處理復雜的欺詐案件時，不僅耗時且容易出錯。隨著大模型技術的興起，越來越多的金融機構正在試圖通過智能化手段，提高風險感知和風控決策的能力，從而降低人工失誤率，提升運營效率。

在「金融數字化管理和運營實踐」專題論壇，平安壹錢包大數據研發部算法負責人王永合將深入探討如何利用大模型技術，實現賬戶風險管理的數字化轉型，以及這一轉型如何為金融機構帶來實質性的價值。

可以看到，隨著應用的日漸深入，金融機構對于技術開始從摸索轉變為“要效益”、“要閉環”。在「金融大模型應用實踐和效益閉環」專題論壇，新希望金融科技風險科學部AI中心總經理王小東將在演講《大模型下的多模態智能風控落地實踐》中介紹新希望金融科技AI團隊利用視覺大模型AI風控、語音大模型AI風控、音視頻+AI交互式智能風控等技術解決大模型浪潮下的各種新型信息偽造和欺詐攻擊手段的技術算法解決方案和落地效果，并介紹在OCR、活體檢測、視頻雙錄環節的應用案例。

據了解，該方案已在600多家銀行應用。通過大模型、交互式視頻AI風控等實現了生成式大模型引發的新型金融反欺詐檢測與識別以及破局之道，為金融反欺詐提供了一種新的解決方案。

營銷是大模型見效最快的場景嗎？

從用戶角度來看，AIGC帶來更智能、更便捷的體驗。智能客服能夠理解更復雜的語言，提供更精準的答案；個性化推薦系統可以根據用戶喜好和需求，提供更有針對性的金融產品和服務；數字人可以全天候在線，提供更親切、更人性化的服務。

對于銀行來說，AIGC是一個能夠賦能業務、提升效率的強大工具。AIGC可以幫助銀行更精準地進行營銷，通過分析用戶數據，向不同群體推送個性化的金融產品信息，提高營銷轉化率。此外，AIGC還可以協助銀行進行風險控制，識別潛在風險，幫助銀行做出更明智的決策。

與此同時，AIGC還能為銀行帶來全新的業務模式。例如，數字人直播可以為用戶提供更生動的金融知識講解，更直觀地展示金融產品，提升用戶參與度和滿意度。

圍繞以上多個維度，在「數據資產化運營與數據智能應用」專題論壇，廣發銀行信用卡中心商業智能負責人徐小磊將通過實際案例展示AIGC如何為金融科技帶來變革。

針對整個體系化的銀行運營和營銷體系，富滇銀行數字金融中心副主任李濤將在「金融數字化營銷實踐」專題論壇中分享《數智化時代商業銀行運營營銷的“坑”與“路”》，從幾個發人深省的“靈魂拷問”出發，如銀行公私域運營模仿互聯網電商可持續嗎、北極星指標是個坑嗎、而全的指標標簽體系真的能賦能銀行數字化營銷嗎等等，介紹富滇銀行自身的答案和解法以及在這一過程中的人工智能應用實踐。

與此同時，在「金融數字化管理和運營實踐」專題論壇，度小滿數據智能經營模型負責人李東晨還會進一步聚焦運營場景，分享《基于因果推斷的智能經營模型體系》，幫助聽眾了解信貸領域的經營模型框架體系，理清從預測到決策因果推斷技術如何更好地支撐企業決策優化問題，以及從營銷到盈利因果推斷如何支撐所有資源有限情況下的最優求解問題。

大模型是研發人員的福還是“禍”？

大模型如何服務于研發生產力，同時做到普惠化，一是AI的基礎設施，二是著重于能夠云化落地的業務，三是結合AI給企業帶來切實的降本增效。

AI代碼助手，如GitHub Copilot、 CodeX等，已成為現代軟件開發中不可或缺的一環，它們極大地加速了代碼編寫的進程，提升了工作效率。然而，伴隨而來的是對代碼質量、開發流程乃至開發者角色的深刻挑戰。特別是在金融這一數據密集型行業，對代碼精準性、數據合規性的要求嚴苛至極。如何讓AI模型在金融行業的研發領域得以切實有效應用，真正助力研發人員提升效能，而非僅成為初級開發者的輔助工具或高級開發者的互動玩具，是我們亟需解決的問題。

在「金融研發效能提升路徑與實踐」專題論壇，眾安銀行高級架構師湯杰將從架構設計、算法工程化融合、團隊協作策略、工具選型與整合等多個層面，深入探討在AI助手日益普及的背景下，如何構建一套既提升開發效率又保障代碼質量的軟件開發生態。同時，基于眾安國際豐富的實踐經驗與分析反思，他還將分享對AI助手在軟件開發中角色定位的前瞻思考，以及對AI輔助編程未來發展趨勢的展望。

怎么讓AI為你打工？

「智能體」被視為是AIGC規?；瘧玫牡谝蝗肟?。而隨著大模型與智能體技術的快速發展，多智能體協同模式在在解決復雜金融問題方面展現出巨大的潛力。在實際的業務發展過程中，螞蟻集團通過使用多智能體協同范式，克服了眾多技術落地難點取得階段成果。在「金融大模型應用實踐和效益閉環」專題論壇上，螞蟻財富投研支小助技術負責人紀韓將深入探討多智能體協同范式在金融產業中的技術應用并分享經產業驗證的優秀真實案例。

成本是眼下要解決的另一大難題。在大模型時代背景下，“精益地迭代”或成為推動技術進步的關鍵。如何更好地構造知識驅動引擎，助力企業構建專家智能體建設，實現知識的高效轉化和應用——成為很多企業正在攻克的關鍵問題。文因互聯董事長、創始人鮑捷博士將在「前沿金融科技探索與應用」專題論壇分享如何《精益地打造金融專家智能體》。在業務分析領域，以“財務反粉飾”為場景示例，討論如何結合專家知識管理系統進行有效的財務反粉飾，同時分析在這一場景下大模型能夠發揮的作用及其面臨的挑戰。

可以看到，尤其是在知識密集和作業密集型場景，大模型越有的放矢。嘉銀科技在這兩個領域進行了深入的探索和實踐，例如ToB主流AI產品、職能單元助手、智能作業輔助等業務，最終實現了效益閉環與專家已知解和算法暴力求解的平衡。在「金融大模型應用實踐和效益閉環」專題論壇中，嘉銀科技技術中心人工智能經理姜睿思將詳細介紹具體的大模型落地過程，技術和方法論層面的實踐經驗。

此外，中關村科金資深AI產品總監曹陽也將介紹《基于知識助手的金融大模型應用實踐》，幫助金融從業者理解并應對大模型應用中的成本問題，包括如何進行模型選型、評估投入產出等；深入探討金融大模型的安全與合規問題，了解有效的數據保護和風險管理策略；同時，通過案例了解如何評估哪些場景適合作為金融大模型應用的切入點。

更多AIGC場景應用案例還在上新中，本屆大會由中國信通院鑄基計劃作為官方合作機構，除了以上嘉賓之外，還有來自工銀科技、北京銀行、平安銀行、中信銀行、平安證券、螞蟻集團等金融機構及金融科技公司的資深專家將現身說法分享其在金融科技應用實踐中的經驗與深入洞察。（來源：機構投稿）

責任編輯：陳愛