作为金融科技领域可信 AI 技术的深耕者 , 无限光年 ( 以下简称 "INF" ) 聚焦金融行业智能化转型需求 , 在 WAIC 大会集中展示四大金融可信 AI 解决方案及标杆案例——股票指数动态定制 ,AI 赋能金融专业培训、智能信贷分析、AI 投研助手。这些方案以 " 效率提升 + 合规可控 " 成为焦点 , 彰显金融 AI 领域的技术深耕与场景落地能力 , 呈现 AI 渗透金融关键场景、破解行业痛点的实践路径 , 为金融机构智能转型提供可借鉴的实践范例。

AI 动态指数定制产品 : 重构金融市场 " 晴雨表 "

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 Kaggle ( 全球知名机器学习竞赛平台 ) , 发布 " 生成式 AI 计算自由流通调整因子 " 的核心任务。INF 团队凭借 "INF Index Co - Pilot" ( INF 指数协同引擎 ) 生成式 AI 解决方案 , 从 200 多位全球参赛者中突围夺冠。

INF 的创新解决方案 , 在四大维度实现突破 : 广度上 , 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 3 倍 ; 深度上 ,AI 处理数据的数量、质量与精度远超人工 , 为精准分析奠定基础 ; 在速度上实现颠覆 , 依托分钟级计算引擎 , 调仓周期可从季度压缩至实时响应 ; 在颗粒度上达成定制化 , 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。

该方案斩获 2024 香港金融科技周创新奖项 , 以透明化推理机制满足严谨的计算要求 , 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。

金融专业培训 : 破解合规与效能 " 双重难题 "

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。

智能信贷风控全流程系统 : 激活中小银行普惠金融效能

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 : 一键式年报分析 ,5 分钟重塑投研效率

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。

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 。

可信筑基 聚焦金融智能化

作为专注于可信生成式 AI 创新的科技公司 ,INF 依托领先的可信 AI 全栈技术体系 , 横向打通 " 算力—工具链—模型—应用 " 平台服务能力 , 纵向深耕金融与科学智能两大核心领域。

INF 在金融 AI 领域的不断探索创新 , 打造可信 AI 技术体系——创新性融合神经符号计算 ( 擅长逻辑规则推理 ) 与大模型 ( 从海量数据学习概率预测 ) 的双引擎优势 , 结合金融领域海量专业数据与知识 , 构建 " 精准计算 - 可控推理 - 透明决策 " 闭环能力 , 为金融智能化升级提供核心支撑。

此次推出的 GenAI 金融产品及解决方案 , 正是该技术优势的集中体现 : 不仅通过 AI 技术提升金融业务效率 , 更凭借 " 合规可控 " 的技术特性 ( 如透明化推理机制、可控推理流程 ) , 破解行业 " 创新与风险平衡 " 的长期难题。从金融人才合规培训到资本市场的指数编制 , 再到普惠金融的信贷审批 , 技术与方案均实现 " 效率提升与合规达标 " 的双重目标 , 印证了可信生成式 AI 在金融场景的落地价值 , 也为金融机构数字化转型提供了兼具实用性与适配性的实践范本。

INF 创始人漆远强调 , 可信 AI 正成为突破行业发展瓶颈的关键支撑。INF 始终围绕 " 技术筑基 - 平台支撑 - 场景落地 - 价值创造 " 路径为各行业赋能 , 未来将继续深化可信 AI 全栈技术在金融场景的落地 , 同步探索科学智能领域创新 , 为产业智能化变革注入持久动力。