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无限光年可信AI方案亮相WAIC,四大方案激活金融效能,北京光年无限科技上市

时间:2025-07-29 17:46 作者:梦大绅士

无限光年可信AI方案亮相WAIC,四大方案激活金融效能,北京光年无限科技上市

【文/王力 编辑/周远方】

在人工智能技术飞速发展的当下,各行业对智能应用的需求正从“能用”迈向“好用”“精准用”。通用大语言模型虽在泛化任务中表现出色,但在特定领域场景下,常因缺乏深度行业知识,难以满足企业对精准性与效率的更高要求。领域特定模型应运而生,这类聚焦于垂直行业、业务职能或细分任务的智能模型,通过整合专属数据、领域知识与专家经验,为解决具体问题提供了更精准的支撑。

在2025年世界人工智能大会(WAIC)上,金融科技企业无限光年首次公开展示了其可信AI金融创新解决方案矩阵,涵盖股票指数动态定制、智能信贷分析、金融专业培训及AI投研助手四大领域。这些方案针对金融行业的核心痛点,旨在通过技术手段提升效率与合规性。

AI动态指数定制:从赛事夺冠到商业落地

当前,指数化投资已成为资管行业的核心趋势,作为金融市场定价体系的关键基础设施,指数编制的效率与精度对于资产配置效能至关重要。然而,传统模式受限于人工处理机制,存在覆盖不足、调仓周期滞后等瓶颈,难以动态捕捉市场结构演变,倒逼AI驱动的实时指数引擎需求激增。

2024年,恒生银行、恒生指数公司联合数码港发起“恒生指数创新挑战赛”,依托全球知名机器学习竞赛平台Kaggle,发布了“生成式AI计算自由流通调整因子”的核心任务。在这场激烈的竞争中,INF团队凭借“INF Index Co - Pilot”(INF指数协同引擎)生成式AI解决方案脱颖而出,从200多位全球参赛者中夺冠。

据无限光年CFO王艾华介绍,INF的创新解决方案在四大维度实现了突破。在广度上,该方案将成分股覆盖从600只拓展至2600只,覆盖全市场,范围较之前提升了3倍,为投资者提供了更全面的市场视角。在深度上,AI处理数据的数量、质量与精度远超人工,为精准分析奠定了坚实基础。例如,AI能够快速处理海量的财务数据、市场交易数据等,挖掘出传统人工分析难以发现的信息。

速度上的颠覆更是该方案的一大亮点。依托分钟级计算引擎,调仓周期可从季度压缩至实时响应。这意味着投资者能够更及时地根据市场变化调整投资组合,捕捉投资机会。在颗粒度上,该方案达成了定制化,支持多维度策略适配,可灵活生成市场和行业多种主题指数,满足差异化需求。无论是关注特定行业的投资者,还是追求特定投资策略的机构,都能在该方案中找到适合自己的指数产品。

该方案凭借其卓越的性能,斩获了2024香港金融科技周创新奖项。其透明化推理机制满足了严谨的计算要求,已成功应用于实际指数编制场景。从赛事突围到商业落地,“技术创新 + 数据量化 + 权威认证”的闭环,既解决了传统模式痛点,也验证了AI在升级金融基础设施中的核心价值,为行业提供了从“痛点破解”到“效能跃升”的可复制路径。

智能化人才培养,金融服务业的AI培训解决方案

金融服务业对人才要求很高,合格的员工需要从宏观经济、金融市场、行业动态、法律法规、到财务分析,具备扎实功底,并且习惯资讯爆炸,快速和主动学习。动态培训作为保障合规运营、提升人才效能的核心环节,面临双重挑战:全球金融监管动态演变,对培训内容的及时性、精准性要求极高;传统面授模式受限于资源与效率,难以覆盖多元岗位需求及个性化成长路径。在此背景下,金融机构对智能化、规模化培训解决方案的需求迫切。

为此,INF 将生成式 AI 与国际金融机构客户核心需求深度融合,构建智能化人才培养体系,打造客户经理的个人导师:合规实时同步,依托实时数据抓取与自然语言处理技术,24 小时内同步监管新规,自动生成培训和测试模块,保障员工“学即所用、考即合规”;全周期个性培养,通过 7×24 小时 AI 导师、自适应学习路径,覆盖新员工到资深员工全周期培训,精准适配岗位需求;游戏化激励机制,将合规知识与业务技能转化为闯关任务,在实际落地中,员工参与度和知识掌握情况得到大幅提升。

实践数据显示,INF AI 学习平台推动金融专业培训效能显著提升:客户经理知识掌握率显著提高,不同知识模块(如金融产品与服务、监管政策等)整体知识掌握率高达 98.7%,学习耗时缩短、答题准确率提升。同时,大规模提升培训效能,有效赋能业务增长,为金融机构提供了AI人才培养范式。  

普惠金融解决方案,智能信贷风控全流程系统

而在普惠金融领域,中小银行作为服务中小企业的主力军,持续探索更高效的服务模式。当前,受信贷客户本身数据数字化程度影响,多源信息整合存在挑战,信贷分析环节一致存在人力依赖,导致服务时效、风险响应速度难以匹配小微企业融资需求。

为解决这一痛点,INF 推出 AI 驱动中小企业银行业务全流程解决方案,通过 “数据整合—自动化风控—智能决策”全流程体系,重塑普惠金融服务模式:数据整合筑基,统一采集金融报表、交易流水、税务数据等多源信息,构建企业全息数据资产;自动化风控提效,借助 AI 自动化处理财务报表、识别风险点,实时生成风险警报、预测评分与信贷建议;智能决策赋能,输出动态财务健康报告、行业对标分析,为银行科学决策提供依据,推动从“被动响应”转向“主动经营”。

中小银行可通过该方案实现运营效率显著提升,人工流程占比降低,数据处理时效缩短;风险管控更精准,滞后性改善,推动业务增长与普惠服务质效协同进阶,实现从“人力驱动”向“数据智能驱动”转型,成为破解中小银行普惠金融难题的可复制方案。

INF AI投研工具:5 分钟可一键生成年报分析

在证券投研领域,近年来资本市场持续扩容,A 股上市公司数量稳步增长,2024 年至 2025 年上半年新增多家上市企业,市场规模不断壮大。注册制全面推进更加速企业上市进程,使可研究标的数量大幅增加,对投研速度与精准度提出严苛要求,传统人工解读年报的模式已难以适配市场节奏。

在此背景下,2023年10月,INF 为头部券商打造一键式年报分析系统,引领投研效率革新。该系统支持 5 分钟内完成单份财报全维度分析,效率较人工提升超 90%;覆盖 A 股 5364 家上市公司,财务指标计算零误差,保障数据质量。更为重要的是,系统整合了财报、公告、研报等多元信息,为分析师输出结构化、可定制的专业分析报告,助力分析师迅速挖掘关键价值信息,识别潜在风险。

经过2年持续打磨,该系统已成为分析师信任的AI工具,同时,该方案精准适配注册制下券商投研需求,为投研决策提供高效、精准的技术支撑,助力券商在激烈市场竞争中把握先机 。

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