中国国际服务：第七届中国金融技术论坛于2025年9月10日至11日在北京举行。问题是“技术授权 - 数字化转型和金融行业的应用”。 Hualong数据数据技术的创始人兼总裁Song Bilian参加并发表了演讲。 以下是演讲的转录。 你好，亲爱的客人。今天，我很荣幸代表Hualong Hualong Hualong技术与您交谈，并告诉您AI如何为银行带来新的增长潜力。 今天，我的主题丰富了内容，因此我将选择一些重要点可以与您分享。首先，Dragon Drawing技术意味着添加最后的触摸并使用操纵。这支球队是国外返回者的高水平，在全国范围内具有很高的才能。我们是全国各地的大型公司的特殊公司和特别的公司。 我们最初由国外的两支球队组成。一个是聪明的管理互联网中的MENT团队，包括美国的eBay和LinkedIn，第二个是许多银行中科学家的智能管理团队。我们的团队最初来自美国NSF，在自动学习中赢得了五次全球算法冠军。自从我在该行业工作了将近20或30年以来，我在该行业中积累了很多经验。 返回中国的主要目标是在国外转移技术和生产力经验并创建该产品。该产品使用AI来降低成本并提高商业效率。我称它为运营官。该产品基本上为公司设计和销售了整个决定AI。在此地址中形成的用户制造的企业决策的大脑软件是世界上第一个，因此它填充了空的并解决了粉笔的问题。 现在我们被选为AR新优质生产力的领导者全国的Tim Intelligence，赋予许多中央和州公司的权力。同时，人造信息的工业和技术部Artsta也是情报专家。我简单地说，目标是在新优质生产力中制定人工决策 - 制定智能。该技术实际上是在行业营销技术类别中找到的。有两行2C和2B。就C而言，将我们的产品与美国Adobe进行了比较，B与Salesforce进行了比较，AI的特征吸引了新产品，并将比较与Aplovin进行了比较。还添加了一些GPT技术，以允许制定决定，生成人类的计算机交互。本质上，它实际上可以是一个很棒的决策模型，也可以称为小型模型。这是为了解决降低商业成本和提高效率的问题。 今天的主题围绕四个方向旋转。 首先是如何建立新的质量人工智能中的生产力。第二个是如何创建生产工具以获得新的质量生产力。第三个是如何建立支持生产关系的方法。房间是如何培训与新优质生产力保持一致的工人的方法。 生产力特征的新质量应显着提高生产效率。现在我们主要解决问题。这是公司快速降低成本，提高效率并提高EC经济学的ROI的一种方式，无论是零售还是公司，我们都可以控制的变量就是我们所有人。用户可以使用决定 - 制定AI来对用户进行复杂的操作，提高投资回报率以解决此问题并允许数据元素行使经济价值。 我们的指标是改善全球投资回报率并允许公司快速降低成本并提高效率的方法。如果在几年内提高效率没有用，则应在三个月内生效。蒂S流程要求公司进行重要的更改。以前，我专注于产品，但现在它以用户为中心，因此您必须学习访问互联网。我们曾经在国外播放许多经典形式的互联网公司，但是在它们的背后有原则，基本原理是复合兴趣的起源。这是一条规则。这将其置于生产和比较游戏中。每个生产比率都是积极的，可以循环几次以实现规模经济。因此，在此过程中，该工具的创建必须基于此元素。如果要确保它大于零，则必须将数字化转移到智能上。如何将其变成比例效应？在这里，我们想改革运营效率，组织协调的效率和部门连通性的效率。 今天我们在谈论IA。实际上，数字转换的四个要素至关重要。换句话说，它（SysteMS）和DT（数据）生成具有附加价值，OT（操作策略）和（AI决策的大脑）的经济部分，必须紧密组合，以形成方向盘的效果，这是必不可少的。在此过程中，今天我们主要谈论中间决策中的人工智能。坦白说，这是关于帮助每个人赚钱。赚钱的手段适用于用户互动的各个方面。从各种在线渠道到台外渠道以及智能客户服务，预售服务流程，后部和后销售通过AI提高效力。 这辆卡车被称为人工智能卡车用于商业决策。今天，每个人都在谈论出色的模型，但实际上，他们正在谈论大型语言模型。实际上，AI非常富有。各个功能区域中有几代人模拟人们。第一代是模拟人物和感知艺术的感知王国在语音和图像方面。 第二个是认知人工智能，它模拟了对人阅读的理解。我今天谈论的大多数出色模型都等同于大型语言的模型，而不是出色的真实模型。大型语言的模型是文本AI和自然语言处理中的高级技术。无论是大语的知觉还是大语的AI，它在外国研究机构已经重复了30年。一些重要的互联网公司已经破坏了，例如形成张量流平台，例如Google创建的图像AI。我通过一个。中国有四个小龙出现在中国。 Chatgpt实际上是GPT技术，也是30年的技术。它是10年前由Google创建的。现在，他开始成为人类计算机的互动模型，并且非常受欢迎。 我们的人工决策 - 制定智能也是一项技术30年前。三十年前，我们都做出人工决策，BI决策和统计决策，最后我们做出自动学习的决定。过去，我们做出了人类肉体的决定。如今，这种迭代过程已经花费了30年，因为我们所有人都使用产品来做出决策并创建机器人做出决定。时间。从原始算法算法到该规则的形成，再到该产品的形成，我们的团队基本上从国外进行了将近20年，10年30年。 让我们先谈谈旧约。换句话说，用户操作的业务逻辑从以用户为中心的产品变化。第一件事是跨部门。因此，我们今天面临的最大挑战是开放数据岛，决策岛，海峡群岛，产品岛和全渠道，所有产品和所有用户。此外，整个用户的整体管理必须是实施以避免用户的生命周期。 此外，全面的公司必须实现零售集成，公共集成，公私集成，私人私人集成，私人银行整合和客户和员工的集成。我现在在谈论中国银行业整合。这种美丽的愿景是趋势的，并且在许多银行中已部分完成。 当今的整体零售贸易中有许多重要点。首先，有一个明智的决定 - 制定操作中心。它是一种支持AI并渗透业务的各个方面并构成全面决策的产品。正如Sangyo Bank之前所说，每个人都可以使用AI，而AI无处不在。为了实现这一目标，您必须达到一些关键点。数字化必须成为智力，因此必须进行手动化。它必须变得动态，抽象必须成为场景，并且单点周期必须成为循环的优化。 接下来，我们将解释如何AI可以连接到系统，数据和操作，连接到部门级别并形成业务级别的应用程序。这需要实现几个关键点，包括零散转型的集成，总分的整合，内部和外部运营的集成，营销风险控制的集成，在线和离线集成。这也是国际趋势。他还帮助许多公司在某种程度上做到了这一点。 最后，我们形成了一个如此聪明的决策制定系统，以允许业务级别的用户运营。左边银行的整体操作系统包括用于整体用户积分操作的模型系统。该中心是客户经理的整体操作系统，有权是运营Systemor综合业务。当然，有些人可以控制风险，而且今天有许多人说的语言模型。它只是此过程的替代品。下一步是为了创建各种基于方案的应用程序平台，其中包括智能建议，智能营销，智能客户服务和智能投资顾问，以便他们可以支持其业务的各个方面。 从当前情况来看，问题非常好。首先，让我们谈谈第一个重要问题，即部门障碍问题。目前，它们基本上是专注于产品和商业模型的商业模型，该模型侧重于独特的生产。其次，为商业用途生成规模经济的应用很难。这是因为它是一个手动版本，其开发效率低，成本较低，不能集成到CO系统商业中以形成该系统，并且不能同时自动化。 让我们看看如何改变当前的困境。 首先，我们将单个产品和单波操作转换为多个波动作战和所有通道。这改变了财务单波的营销财务管理活动到多波全波生命操作模型试图取代它。每个链接中都有很多嵌入式。转型后，我们看到这是我们对国家银行的影响。交易量同时达到了超过100亿元人民币。只有当10％的主要用户运行时，才能达到92％的订单转换率。这是原始转换率的7或8倍。事实证明，要实现此效果需要超过12个活动，但是现在您可以同时完成。 第二个是如何生产CollaborationsMultiple CTO。最初是由单个产品制成的。这是多种产品的合作。多种产品的协作可以解决几个问题。首先是所有这些用户最初都是主要用户。我在一个月的运营中收到了50种产品，但没有人覆盖它们。通过多种产品的合作，我们可以确保每个人都有一种促进产品的产品，我们可以为所有人捕获商业机会。国有银行的新业绩增加了65％。 第三个是资产改进。这是比多个产品操作更高的水平。换句话说，我们将共同运行从00,000到10,000至200,000至600万++ 600万以上的长行。在跨部部门商店之后，效果非常明显。这是我们国家银行在国家银行中的影响。总统逮捕了他。我们进行跨间隔协作。与去年同期相比，这增加了12.94％。事实证明，这是超过800亿的资产，我们已经实现了超过100亿。您可以看到它已经有了显着改善。今年，今年的半年已达到800亿多。 在第四步中，此过程还要求它改变客户在内部和外部吸引价值用户，并实现内部和外部集成并真正捕获客户获取成本。使用此方法，您可以看到第三方付款的绩效增加了7.5倍，信用卡和信用卡收集大幅增加。 我使用了一些案例，并用作合并的公司改变其原始业务模型，并将其转变为零售包含业务模型。每个人都看到AI模型不仅存在问题，而且IA模型也很多。为了产生规模效果，必须修改操作过程和想法，并且必须将AI集成到每个过程中。 第二个链接是在线和离线集成。所有应用程序的应用也是重要的一点。过去，它主要是毛毛。当时是为ping做的。当时，毛毛是800万，在我们的帮助下，它可能达到3000万。这还不够。现在，我们都在广告Mau Aum。这是我们在股票银行中所做的情况。我通过美联社出售财务管理盘子。该模型出现在48亿元人民币的架子上，现在每月收入大幅增加。 这允许两者的完美融合。 交通分布也是应用程序的重要方案，有成千上万的人在另一个和真实的时间建议。这就是G启动G证券的情况，并且在您的活动开始后的一年比一年少八倍。 这是在线和离线集成的历史，最后，对于公共和私人集成，个人和商业行业，该公司的业务可以与代理商集成。这是指单个行业和商业业务的运营。我们有助于改变国家银行中央办公室的单个行业和广告的运营模型。在转化率大幅提高后，举行了另一名飞行员，银行推广了该飞行员。成功结果后，我们开始链接代理方法进行综合的公共和私人操作。 营销风险控制集成是许多银行内部推广的营销风险控制集成。每个人都在白色列表中，您可以看到他们没有意图。然后Dand认为该项目成为营销风险控制的整合，板变得更大，故意模型出现了。无论您是使用信用还是付款，都可以大大提高转化率。 有许多类似的情况。去年，我们在一个良好的开端后一直在中国农业银行工作，而Milesavudé增加了数十亿资产。去年，ICBC Chandon分支机构的资产增加了1000亿日元。该方法本质上是普遍和有效的。我们是今天早上提到的包括Everbright银行的客户，以及今天下午提到的工业银行。农业银行数字化转型的整个思想本质上是去年创建的，以在BA中推广它NK，包括ICBC。这是正确的方法，可用于从普遍性中学习。当然，这不仅限于银行。保险，价值和卫生都是相同的。我们都取得了出色的成绩。 第一个操作链接已经结束。现在，让我们谈谈决策的其他部分，系统，数据和大脑。这些本质上是工具。该工具与中国之间的差距非常大。外国人在中国领先30年，工具水平非常丰富，朝着整个机器的整合和制造前进。它具有许多数据，非常强大的采矿能力，非常强大和许多专业员工的运营能力。您的策略库和决策 - 制定人工智能没有准备好的产品来使用产品，但是许多人可以帮助您做到这一点。 但是中国有什么问题？凭借许多出色的工具，美国于2018年留在中国。由华为代表的跨国公司帮助他们Q进行Q。这些国际工具二手的移动业务和零售业务很大，但是这些黄金制造工具已被困在美国。因此，大多数中国公司在不看到成熟的外国产品的情况下感到无聊。 困难在于一个事实，即在过去的十年中，很难采取数字化转型的道路，因为我们复制了美国的车轮并重新创建了30年的车轮。它已经建造了10年，但它比其道路少。有许多构建的数字转换软件，但是所有这些软件都被一个一个一个混淆，不能被摧毁。我已经编译了许多数据，但我无法使用它们。您无法构建指标并分析它们。没有IA开发工具，也没有AI应用工具或操作策略，而且缺乏人才。因为在美国，有很多才华，中国人才很奇怪。 在此过程中，它开发了一个解决方案。在国外申请中有30多年的经验，我们从10到20个软件和完整的系统开放。请发送。所有数据应用程序都是无法使用的，并且没有人，因此我们开发了数据应用程序的所有逻辑。我们创建了一个操作策略库，并成功地创建了AI的大脑。所有这些都是开箱即用的，解决了美国人才差距的问题以及美国缺乏软件的问题。例如，如果您打算步行30年，则可以步行3 - 5年。如果幸运的话，您的预算良好，可以在两年内完成。上海的商业银行是我们的典型情况。银行领导人来自Nimbo之后，他们避免了旧的Nimbo银行，并建立了许多无法完成的系统。现在，它们不能晋升，并且不愿意切割它们。因此，我再次开始使用此Metaldo，并在两年后到达了5.0阶段。 让我们快速看一下。这里有两个核。第一个核IS制定AI的决定。在中国，人工智能制造大脑的决定非常低。在美国，这可能已达到20％以上，但在中国很小。其中大多数是手工版本。如果它允许决策的AI发挥其巨大的生产力作用，那么它必须是产品。该算法必须在此过程中经历许多阶段，因为它必须成熟，高度富裕，高度销售，高度基于方案和高度自动化。 这是我们目前的阶段。我们是国外算法中最好的团队，我们已经在国外工作了数十年。本质上，所有行业都可以实现最佳记录并打破记录。这是美国沃顿商学院的经典案例。 Currentwe基于世界上最好的大脑标准化它。标准化属性和标准化因果库，标准化策略库。在这里，我们有100,000个特征，数百个因果模型和Thousan策略。最后，我拥有我们所有人，我们设计了软件并将其插入不同的情况。今天，许多人谈论如何在场景中插入，以便AI可以在任何地方。我在这里创建了许多应用程序，并推广了它们。 因此，在此过程中，AI的产品在上游和下游，但这对于AI来说不是一个简单的问题。例如，这些数据应经过很多处理，然后已经开发出更多的特征，精确的因果关系和生命周期理论已从手动版本更改为OFF -CASH模型。这是可以在框外使用的型号。我们每个行业都有数百个模型，因此您的业务您可以单独使用它。研发或AI人员不需要。这是一个可以自己做的商人。此外，AI非常丰富，专注于各种行业。这是完美嵌入AI。如今，工业和商业艺术也谈到了整合。这是一个典型的情况，因为它使用AI平台。 IA营销画布中的AI是一种智能的营销策略系统，它使IA可以改善每个链接，并且无处不在。 另外，整个AI是自设计的，可以优化。这意味着将AI集成到移动银行业务中，以便所有移动银行都可以实时进行自动建议，而无需更改IT专业人员的代码。这允许AI集成到客户服务中以形成智能客户服务，因此，当您致电客户服务时，您就会知道要宣传的内容。此外，还有智能财务管理，智能投资顾问和其他系统。 这是构成集成在客户服务中的智能客户服务。在财务管理方案中纳入智能财务管理顾问。并嵌入投资顾问场景中，以组建智能投资顾问。您可以使用大模式l AIGC为投资顾问写作，但您必须使用决策模型使用资金组合的内容并推荐什么资金。这样做时，成本非常低，开发效率非常高，有效性是稳定的，决策的效率非常好。 最后，让我们看一下如何将其与许多数字营销系统集成在一起。现在大多数银行都一样。看来有很多系统，但是整个决策过程非常缓慢，并且要求它涵盖许多部门。他们还可以尝试建立一个自动化的营销平台并重建它，但没有AI的能力或操纵大脑的能力。 因此，此过程需要封闭数据循环功能的丰富和更新。这些是AI模型的特征。整个模型都是将所有产品集成到各种营销活动中，最后添加了战略图书馆的能力形成综合的S系统。 因此，最终过程需要添加AI以集成到中间营销平台，分析平台和数据库中，以一组形成机器。 此外，我们将GPU链接连接起来，形成一个集成的硬件和软件计算机。这是我们刚刚推出的整体。 最终，运营效率将非常高。此前，他庆祝了Añor的60次GF活动，但该平台每年发表多达100,000个活动。 最后，让我谈谈该组织。在此过程中，决定委员会和关键部门的主要领导人。最后，必须更改评估系统，并且要科学地分配每个链接的计算方法，在整个过程中都需要归因逻辑。 最后，必须从上到下，必须对工人的质量进行培训和改进。从领导培训到执行层面的所有培训，这可能会有所不同，最终是分支机构Training。所有人事的想法和过程都学会赢得新的有需要的生产力。 今天，我简要显示了四个方面：如何使用决定 - 制定AI来产生新的质量生产力，如何支持生产工具，生产关系以及如何发展对应的Rabbers。如果您有兴趣，将来可以详细讲话。谢谢你！ 官方NINA Finance帐户 24-最新信息和财务视频的流离失所，以及扫描QR码以关注更多粉丝（Sinafinance）