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【文/王力 編輯/周遠方】

在人工智能技術飛速發(fā)展的當下，各行業(yè)對智能應用的需求正從“能用”邁向“好用”“精準用”。通用大語言模型雖在泛化任務中表現(xiàn)出色，但在特定領域場景下，常因缺乏深度行業(yè)知識，難以滿足企業(yè)對精準性與效率的更高要求。領域特定模型應運而生，這類聚焦于垂直行業(yè)、業(yè)務職能或細分任務的智能模型，通過整合專屬數(shù)據(jù)、領域知識與專家經(jīng)驗，為解決具體問題提供了更精準的支撐。

在2025年世界人工智能大會（WAIC）上，金融科技企業(yè)無限光年首次公開展示了其可信AI金融創(chuàng)新解決方案矩陣，涵蓋股票指數(shù)動態(tài)定制、智能信貸分析、金融專業(yè)培訓及AI投研助手四大領域。這些方案針對金融行業(yè)的核心痛點，旨在通過技術手段提升效率與合規(guī)性。

AI動態(tài)指數(shù)定制：從賽事奪冠到商業(yè)落地

當前，指數(shù)化投資已成為資管行業(yè)的核心趨勢，作為金融市場定價體系的關鍵基礎設施，指數(shù)編制的效率與精度對于資產(chǎn)配置效能至關重要。然而，傳統(tǒng)模式受限于人工處理機制，存在覆蓋不足、調(diào)倉周期滯后等瓶頸，難以動態(tài)捕捉市場結構演變，倒逼AI驅動的實時指數(shù)引擎需求激增。

2024年，恒生銀行、恒生指數(shù)公司聯(lián)合數(shù)碼港發(fā)起“恒生指數(shù)創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽”，依托全球知名機器學習競賽平臺Kaggle，發(fā)布了“生成式AI計算自由流通調(diào)整因子”的核心任務。在這場激烈的競爭中，INF團隊憑借“INF Index Co - Pilot”（INF指數(shù)協(xié)同引擎）生成式AI解決方案脫穎而出，從200多位全球參賽者中奪冠。

據(jù)無限光年CFO王艾華介紹，INF的創(chuàng)新解決方案在四大維度實現(xiàn)了突破。在廣度上，該方案將成分股覆蓋從600只拓展至2600只，覆蓋全市場，范圍較之前提升了3倍，為投資者提供了更全面的市場視角。在深度上，AI處理數(shù)據(jù)的數(shù)量、質(zhì)量與精度遠超人工，為精準分析奠定了堅實基礎。例如，AI能夠快速處理海量的財務數(shù)據(jù)、市場交易數(shù)據(jù)等，挖掘出傳統(tǒng)人工分析難以發(fā)現(xiàn)的信息。

速度上的顛覆更是該方案的一大亮點。依托分鐘級計算引擎，調(diào)倉周期可從季度壓縮至實時響應。這意味著投資者能夠更及時地根據(jù)市場變化調(diào)整投資組合，捕捉投資機會。在顆粒度上，該方案達成了定制化，支持多維度策略適配，可靈活生成市場和行業(yè)多種主題指數(shù)，滿足差異化需求。無論是關注特定行業(yè)的投資者，還是追求特定投資策略的機構，都能在該方案中找到適合自己的指數(shù)產(chǎn)品。

該方案憑借其卓越的性能，斬獲了2024香港金融科技周創(chuàng)新獎項。其透明化推理機制滿足了嚴謹?shù)挠嬎阋螅殉晒糜趯嶋H指數(shù)編制場景。從賽事突圍到商業(yè)落地，“技術創(chuàng)新 + 數(shù)據(jù)量化 + 權威認證”的閉環(huán)，既解決了傳統(tǒng)模式痛點，也驗證了AI在升級金融基礎設施中的核心價值，為行業(yè)提供了從“痛點破解”到“效能躍升”的可復制路徑。

智能化人才培養(yǎng)，金融服務業(yè)的AI培訓解決方案

金融服務業(yè)對人才要求很高，合格的員工需要從宏觀經(jīng)濟、金融市場、行業(yè)動態(tài)、法律法規(guī)、到財務分析，具備扎實功底，并且習慣資訊爆炸，快速和主動學習。動態(tài)培訓作為保障合規(guī)運營、提升人才效能的核心環(huán)節(jié)，面臨雙重挑戰(zhàn)：全球金融監(jiān)管動態(tài)演變，對培訓內(nèi)容的及時性、精準性要求極高；傳統(tǒng)面授模式受限于資源與效率，難以覆蓋多元崗位需求及個性化成長路徑。在此背景下，金融機構對智能化、規(guī)模化培訓解決方案的需求迫切。

為此，INF 將生成式 AI 與國際金融機構客戶核心需求深度融合，構建智能化人才培養(yǎng)體系，打造客戶經(jīng)理的個人導師：合規(guī)實時同步，依托實時數(shù)據(jù)抓取與自然語言處理技術，24 小時內(nèi)同步監(jiān)管新規(guī)，自動生成培訓和測試模塊，保障員工“學即所用、考即合規(guī)”；全周期個性培養(yǎng)，通過 7×24 小時 AI 導師、自適應學習路徑，覆蓋新員工到資深員工全周期培訓，精準適配崗位需求；游戲化激勵機制，將合規(guī)知識與業(yè)務技能轉化為闖關任務，在實際落地中，員工參與度和知識掌握情況得到大幅提升。

實踐數(shù)據(jù)顯示，INF AI 學習平臺推動金融專業(yè)培訓效能顯著提升：客戶經(jīng)理知識掌握率顯著提高，不同知識模塊（如金融產(chǎn)品與服務、監(jiān)管政策等）整體知識掌握率高達 98.7%，學習耗時縮短、答題準確率提升。同時，大規(guī)模提升培訓效能，有效賦能業(yè)務增長，為金融機構提供了AI人才培養(yǎng)范式。  

普惠金融解決方案，智能信貸風控全流程系統(tǒng)

而在普惠金融領域，中小銀行作為服務中小企業(yè)的主力軍，持續(xù)探索更高效的服務模式。當前，受信貸客戶本身數(shù)據(jù)數(shù)字化程度影響，多源信息整合存在挑戰(zhàn)，信貸分析環(huán)節(jié)一致存在人力依賴，導致服務時效、風險響應速度難以匹配小微企業(yè)融資需求。

為解決這一痛點，INF 推出 AI 驅動中小企業(yè)銀行業(yè)務全流程解決方案，通過 “數(shù)據(jù)整合—自動化風控—智能決策”全流程體系，重塑普惠金融服務模式：數(shù)據(jù)整合筑基，統(tǒng)一采集金融報表、交易流水、稅務數(shù)據(jù)等多源信息，構建企業(yè)全息數(shù)據(jù)資產(chǎn)；自動化風控提效，借助 AI 自動化處理財務報表、識別風險點，實時生成風險警報、預測評分與信貸建議；智能決策賦能，輸出動態(tài)財務健康報告、行業(yè)對標分析，為銀行科學決策提供依據(jù)，推動從“被動響應”轉向“主動經(jīng)營”。

中小銀行可通過該方案實現(xiàn)運營效率顯著提升，人工流程占比降低，數(shù)據(jù)處理時效縮短；風險管控更精準，滯后性改善，推動業(yè)務增長與普惠服務質(zhì)效協(xié)同進階，實現(xiàn)從“人力驅動”向“數(shù)據(jù)智能驅動”轉型，成為破解中小銀行普惠金融難題的可復制方案。

INF AI投研工具：5 分鐘可一鍵生成年報分析

在證券投研領域，近年來資本市場持續(xù)擴容，A 股上市公司數(shù)量穩(wěn)步增長，2024 年至 2025 年上半年新增多家上市企業(yè)，市場規(guī)模不斷壯大。注冊制全面推進更加速企業(yè)上市進程，使可研究標的數(shù)量大幅增加，對投研速度與精準度提出嚴苛要求，傳統(tǒng)人工解讀年報的模式已難以適配市場節(jié)奏。

在此背景下，2023年10月，INF 為頭部券商打造一鍵式年報分析系統(tǒng)，引領投研效率革新。該系統(tǒng)支持 5 分鐘內(nèi)完成單份財報全維度分析，效率較人工提升超 90%；覆蓋 A 股 5364 家上市公司，財務指標計算零誤差，保障數(shù)據(jù)質(zhì)量。更為重要的是，系統(tǒng)整合了財報、公告、研報等多元信息，為分析師輸出結構化、可定制的專業(yè)分析報告，助力分析師迅速挖掘關鍵價值信息，識別潛在風險。

經(jīng)過2年持續(xù)打磨，該系統(tǒng)已成為分析師信任的AI工具，同時，該方案精準適配注冊制下券商投研需求，為投研決策提供高效、精準的技術支撐，助力券商在激烈市場競爭中把握先機 。