就在2005年，整个银行业都处在以生成式AI为核心的技术转折点上。麦肯锡那边给数据算了一笔账，说AI能帮全球银行多挣进2000亿美元。这钱可都是实打实的大数目啊。从2025年到现在，大模型已经在加速往智能体的方向变了。在这种背景下，银行怎么借AI的力，把“单点智能”变成“全局自治”，成了大家讨论的重点。 3月20日，上海的亚太银行发展创新大会热闹得很。这次大会特意请来海纳数科的行业解决方案专家李瑄，让他给大伙讲讲数智创新是怎么帮银行把服务和风控提上去的。大会主题是“智领新动能 融合创未来”，大家凑一块儿主要是想聊聊大模型、智能体这些技术在金融里到底怎么落地。 李瑄在现场就详细说了说智能体在风控体系里的未来路怎么走。其实这就像是给银行风控的“大脑”安上了“手脚”。一开始，咱们先拿智能体当辅助工具，给业务人员出出主意、提提建议；中间阶段再放开小额业务的审批权，让智能体自己在规矩里处理常规事儿；最后就是建成一套能实时自动运行的全流程风控体系，让多个智能体一起商量着做决定，到时候人主要就是看着别出乱子。 李瑄还提到，以后投研Agent、风控Agent和营销Agent这几个家伙会互相配合干活。像在信贷审批这种场景里，投研Agent负责分析行业趋势和客户动态，风控Agent就接着干反欺诈和评级这事儿，这样一来整个信贷流程就闭环了。 他还特别强调，要想让AI真的从“单点”变成“全局自治”，光靠算法不行，得看数据底座行不行。银行的数据要是全面、实时、关联性强，风险识别的准确度和反应速度肯定就快。海纳数科靠着多年服务金融机构的经验，在特征工程、模型开发、策略部署这些环节上都有一手，现在就是用“技术+数据”的双轮驱动来帮银行搭建智能数据生态。 说到数据建设这块儿，海纳数科靠着前沿算法和合规技术，能帮机构打破内外数据的墙。这数据的宽度和深度有了保证，图模型、时序模型这种复杂算法用起来才顺手。在算法方面，他们把传统评分卡和创新模型凑一块儿，弄出了覆盖信贷全流程的25大类模型体系。通过时间序列挖掘和超图聚类这些技术，银行就能动态感知客户行为、精准预测风险了。 咱们展望一下未来吧。随着多模态大模型跟垂直场景的小模型配合越来越深入，海纳数科肯定还会在数据生态上继续下功夫。他们要让自己变得更智能、更敏捷、更能解释清楚，帮金融机构把数据根基扎稳当。只有这样释放数智创新的更大潜能，金融机构才能在数智化转型的路上站住脚跟，构建出面向未来的核心竞争力。