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中国网财经2月19日(ri)讯 在金融科技蓬勃发(fa)展(zhan)的当下(xia)，信托行业正积极拥抱人(ren)工智能(neng)。近日(ri)，华(hua)能(neng)信托、外贸信托等信托公司已(yi)将DeepSeek等AI大(da)模(mo)型(xing)融入智能(neng)投研系统(tong)，在业务转型(xing)升级方面取得(de)显著(zhu)成效，为行业智能(neng)化发(fa)展(zhan)提供了示范。
用(yong)益信托研究(jiu)员喻智表示，部分(fen)信托公司积极布局AI大(da)模(mo)型(xing)，期(qi)望在技术、服务和创新(xin)方面保持领先，进而赋能(neng)信托业务转型(xing)。华(hua)能(neng)信托的实践，正是这一趋(qu)势的有力体现。多家信托公司都在探索智能(neng)模(mo)型(xing)的应用(yong)，尝试通过技术创新(xin)提升业务能(neng)力。
喻智指出，信托行业拓展(zhan)大(da)模(mo)型(xing)应用(yong)边界时，可能(neng)会面临合规、数据安全(quan)和技术瓶颈三方面限制。合规上，金融行业安全(quan)合规要求极高，AI大(da)模(mo)型(xing)应用(yong)需符合法律法规和监管要求；数据安全(quan)方面，信托业务涉及(ji)大(da)量敏感(gan)信息和资金数据，AI大(da)模(mo)型(xing)训练和应用(yong)需大(da)量数据支持，防止数据泄露和滥用(yong)是重要挑战，未来信托公司可能(neng)需通过私有化部署(shu)AI大(da)模(mo)型(xing)实现数据安全(quan)闭环；技术瓶颈在于，AI大(da)模(mo)型(xing)需结(jie)合信托公司特点用(yong)大(da)量专(zhuan)业数据定向训练，需要专(zhuan)业团(tuan)队和强大(da)算力支持，成本投入极大(da)。
外贸信托首(shou)席战略官陶斐斐围绕信托数智化转型(xing)发(fa)表观(guan)点时表示，数字金融包(bao)括并超(chao)越了金融科技的内(nei)涵，是数字经济时代的金融形态。在此背(bei)景下(xia)，金融机构的数智化转型(xing)不仅(jin)是技术层面的革新(xin)，更是业务模(mo)式、组(zu)织架构和思维方式的全(quan)面变(bian)革。他强调(diao)，数据资产化与(yu)人(ren)工智能(neng)应用(yong)的充分(fen)结(jie)合，将加快培育(yu)金融领域的新(xin)质生产力。
对外贸信托而言，把握技术演进趋(qu)势、加强数智架构融合是实现未来转型(xing)的关(guan)键。陶斐斐介绍，外贸信托坚持企业级架构，基于云原生以“中台思维”打造(zao)数据、技术和业务的能(neng)力体系，“以点成面”建(jian)设(she)数智化核心平台，围绕信托“三分(fen)类”业务域建(jian)设(she)系统(tong)群，链(lian)接“客群、渠道(dao)、员工、信托产品/服务”，赋能(neng)C端、F端、G端和B端的业务创新(xin)和客户(hu)体验的提升。
记者了解到，华(hua)能(neng)信托在智能(neng)投研系统(tong)接入DeepSeek大(da)模(mo)型(xing)后(hou)，凭借大(da)模(mo)型(xing)强大(da)的自然语言处(chu)理、知识图谱和推理能(neng)力，系统(tong)在金融文本理解、市场趋(qu)势识别、风险预测和投资建(jian)议生成等方面表现出色。系统(tong)对接金融资讯平台整合数据，利用(yong)NLP技术深度分(fen)析文本，挖掘投资机会。接入大(da)模(mo)型(xing)后(hou)，系统(tong)在研报智能(neng)解读(du)、行业趋(qu)势预测、风险事件(jian)预警、投资组(zu)合优化等功能(neng)上大(da)幅提升。同时，基于大(da)模(mo)型(xing)的OCR发(fa)票(piao)识别与(yu)合同对比功能(neng)，有效提升财务效率，降低运(yun)营风险。
在人(ren)工智能(neng)应用(yong)方面，陶斐斐认为，人(ren)工智能(neng)目(mu)前应用(yong)价值主要体现在4C领域，即客户(hu)互动、内(nei)容生成、内(nei)容提炼、编程加速(su)等。然而，他也坦言，目(mu)前人(ren)工智能(neng)相(xiang)应技术开发(fa)与(yu)应用(yong)效能(neng)提升可能(neng)还达(da)不到预期(qi)水平。因此，如何更有效地将人(ren)工智能(neng)融入金融机构的业务流(liu)程，形成有效的处(chu)理流(liu)程编排，是当前的难点之一。
针对这一难点，陶斐斐提出了从“嵌入式、原生应用(yong)”“LLM+外部资源的静态编排范式”到“Agent架构”智能(neng)体应用(yong)的发(fa)展(zhan)方向。他认为，未来基于大(da)模(mo)型(xing)的自主智能(neng)体，其(qi)能(neng)力和功能(neng)将在主动感(gan)知、意图理解、任务分(fen)解及(ji)长(chang)短期(qi)记忆机制等方面进一步(bu)突(tu)破，将为金融机构带来广阔的想象空间。
记者了解到，华(hua)能(neng)信托还在基于DeepSeek大(da)模(mo)型(xing)开发(fa)智慧投资顾问助手，能(neng)实时获取市场资讯、分(fen)析投资产品并生成个(ge)性化投资建(jian)议，助力投资顾问提升咨询效率和专(zhuan)业性。未来，华(hua)能(neng)信托计划(hua)在智能(neng)风控、智能(neng)营销、智能(neng)客服以及(ji)区块链(lian)应用(yong)等方面持续(xu)发(fa)力，提升风险管理水平、营销效率和客服服务质效。
用(yong)益信托研究(jiu)员帅国让称，数据资产有非实体、零成本复制、价值易变(bian)等特点，相(xiang)比传统(tong)有形资产，在估值、定价及(ji)入表上更复杂。人(ren)工智能(neng)与(yu)大(da)模(mo)型(xing)发(fa)展(zhan)能(neng)提升数据资产管理效率，赋能(neng)数据资产信托业务，如提升数据处(chu)理分(fen)析、优化流(liu)程、增强合规性、创新(xin)产品服务。但目(mu)前国家层面缺(que)乏数据确权、登记统(tong)一规则，估值体系尚在探索，定价困(kun)难。
在推进数智化转型(xing)与(yu)人(ren)工智能(neng)垂直领域落地过程中，也有不少(shao)挑战，其(qi)中最关(guan)注的是与(yu)现有业务流(liu)程、科技架构的融合以及(ji)大(da)模(mo)型(xing)场景挖掘、对任务的拆解与(yu)适配等。为解决这些问题，外贸信托在数字化转型(xing)架构中特别关(guan)注探索一个(ge)功能(neng)全(quan)面、敏捷迭代的AI能(neng)力体系，横向与(yu)其(qi)他中台相(xiang)互支撑，纵向以服务的形式赋能(neng)创新(xin)。
一位业内(nei)人(ren)士向记者表示，当前，人(ren)工智能(neng)在国内(nei)金融业的应用(yong)不断深入。从银行智能(neng)客服、智能(neng)风控，到证券智能(neng)投研、智能(neng)交易，AI技术正重塑金融服务模(mo)式。信托公司接入AI，顺(shun)应了这一发(fa)展(zhan)趋(qu)势。一方面，能(neng)提升服务效率和质量，为客户(hu)提供更便捷、个(ge)性化的服务；另一方面，有助于加强风险管控，在复杂多变(bian)的金融市场中保障资产安全(quan)。
上述业内(nei)人(ren)士预测，随着AI技术的不断发(fa)展(zhan)，未来信托行业有望在智能(neng)化道(dao)路上取得(de)更多突(tu)破。或许会出现更精准的智能(neng)投顾服务，满足不同客户(hu)的投资需求；风险管控将更加智能(neng)高效，提前化解潜在风险。但在发(fa)展(zhan)过程中，信托公司也需应对数据隐(yin)私保护、模(mo)型(xing)可靠(kao)性等挑战。未来信托行业在AI技术加持下(xia)将如何发(fa)展(zhan)，中国网财经将持续(xu)关(guan)注。