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亲 ，这款游戏原来确实可以开挂，详细开挂教程
1、起手看牌 专题：服贸会第七届中国金融科技论坛 中国国际服务贸易交易会-第七届中国金融科技论坛于2025年9月10日-11日在北京举行 。主题为“科技赋能—金融业数字化转型与应用” 。东亚银行资讯科技架构平台部总经理张方昌出席并演讲。 以下为演讲实录： 各位好，感谢邀请，今天参会是一个学习的过程 ，今天上午听了工行 、农行 ，下午有兴业的，还有各家科技公司的分享以后 ，我今天的演讲的主题就两个 ，作为一个中小银行，尤其是一家外资行 。而且我们的外资行也比较特殊 ，是本地化做得较好好的外资行 。在AI场景下 ，我们怎么发挥AI价值，这是第一个主题。第二个主题是我们怎么去在AI价值中 ，和我们的合作伙伴和业务部门去合作 ，这是第二个主题。 我是分了几个部分，这一页片子 ，都有讲过 ，我们在AI的发展浪潮下发展的方向，从DeepSeek出来之后，最大的改变不是从技术上来讲有多先进 ，我最想要表达的是DeepSeek是把所有的AI这一块普及到了 。原来我们在开会或者工作的中讲AI ，我记得我们在年初的时候，比如外部的会议和我们内部管理层的交流 ，他们就讲DeepSeek你们用了吗？所以DeepSeek的出现除了算力的使用减少 ，让中小企业有机会使用AI，另外一个作用就是普及AI到各个领域 。所以 ，所以我讲的就是在AI平权下 ，我们很多未来的工作可能就AI去替代了，这里有一个数据 ，来自于Gartner ，主要讲的是企业后续AI的预测 第二个就是我们的基础了，讲到DeepSeek ，或者是上午阿里千问模型的专用模型和多模型的介绍 ，这一整套多模型。包括我们多模态大模型，包括智能体，包括我们在今年上海的全球人工智能大会上发布的华为、寒武纪等国产化算力 ，其实都是技术突破为演进的AI的基础 。 第三个要做的就是作为一家企业也好 ，作为一家银行来讲，要做的就是AI的战略转型 ，包括今天下午兴业陈院长讲的 ，其实怎么去做AI，要有一个顶层的规划 ，从人 、钱 、组织、文化来讲 ，这是一个整套的体系 。 第四块避免不了，我们做AI以后 ，其实我们在推进过程中就知道 ，不是那么顺利。因为什么呢？在实施过程中，有可能你做了AI就会把别人的工作替代掉 ，AI的工作怎么体现ROI及FTE的变化 ，我们该怎么做？怎么拥抱？怎么使用工具？怎么推进？我觉得这是一个基于现状组织下的变革方向，比如上午农行的案例，有一把手、项目试点等 ，都会减少一些阻力 。 从实现方向来讲 ，原来只讲模型 、数据和算力，其实在这个过程中 ，我们讲了这三个范式 ，会扩充到5个，我觉得组织人才是很重要的 ， AI人才现在非常稀缺 ，以前听到更多的是复合型人才，复合什么？可能是科技和业务 ，现在还要再加上人工智能 。在组织人才里边我们会构建的是应用场景 ，包括Agent的应用场景，包括后面我们应用场景的情况下。中午我们跟这几位科技公司负责人聊的时候 ，他们问我 ，你怎么看待我们的合作？我说我们现在经济下线，科技投入也比会变低了，我就说你们给我带来什么样的场景给到我们？我们不太想看到的是你卖给我一个平台 ，平台要运营起来 、适配起来 ，这个工作量是蛮大的，这个工作面对的困难和数据的基础到底是不是适配一系列的问题 ，所以我们讲了一个扩展 ，就是应用工程 。所以方法论上从模型数据到算力拓展到应用工程和组织人才 。 回到东亚银行，东亚银行是1912年在香港成立 ，1920年是在上海成立了第一家分行。2007年成为了独立的法人银行 。为什么东亚银行做本地化做得好？因为东亚银行整个科技体系来讲都是本地化的 ，自主性比较高 。在这个过程中，其实外资银行面临的困境、挑战是差不多的。全球经济在放缓 ，集团或者母行对于在华外资行的投入都在慢慢减少。本身外资行客户基础相对比较薄弱 ，绝大部分外资行可能只有对公业务，对公业务很多也只是服务于本国企业在华的投资 。随着经济的下行 ，这些企业越来越少 ，在经济下行下怎么能够在国内获得更好的优质的对公的企业，怎么去跟中资行进行一些比拼 。 另外就是客户基础薄弱，比如说现在的各家大行蛮好的 ，为什么？因为大行在逐步下沉的过程中 ，其实原来做的一些客户，尤其是获客 ，包括资金成本反而低一点 ，不像外资银行 、中小银行这么高。又讲到竞争压力了，现在中资行的竞争 ，中资行的网点遍布全国 。现在几家外资行 ，像我们上午跟渣打银行聊的，现在开一家分行的话 ，我们本身就没有这个现金业务了 ，网点开得蛮少的 。可以观察一下，大部分在关网点 ，逐步线上化了。 还有一些就是自身资源能力的限制 ，这里面我讲一下就是人才短缺，这个避免不了如果我们需要做一些创新的实践，最大的成本来自于人 ，包括一些试错的成本 ，，使得我们去做一些尝试的时候变得有可能 。 最难过的就是第4点 ，监管合规的双重压力 ，现在的外资行，第一我们对于本地监管 ，比如说国内监管总局 ，人民银行这块压力很大 。第二块，我们是香港的银行 ，我们又手到香港HKMA香港监管局的监管。所以在双重监管的情况下我们就要趋严 ，选择最严的一套遵守，所以这是我们面对的最大的挑战 。 AI来了 ，带来了什么样的机遇？我总结了三条 ，外资银行的机遇来自于全球化的基因，还有一个AI技术杠杆，还有监管的敏锐度 。原来没有AI的情况 ，我们现在很多的Global的场景和方案 ，落到本地来讲就蛮难的，因为有一些Global的外资银行来讲 ，科技自主力不强 ，我们在本地的需求拿到了Global去审批，这一块一来一回蛮慢的 ，在这个情况下 ，有AI以后，有AI技术杠杆这个速率会加快 ，这是这一块。 第二块就是技术的溢出 ，这一块我提到一点，还是刚刚几位老总所讲的 ，国内的环境来讲 ，金融科技的企业蛮多的，中小微企业怎么去做？我觉得还是跟着第三方的生态来做，中小银行有没有必要把整个的体系做起来呢？如果你的投入很大可以 ，如果你想要快速的见效 ，和第三方合作是共赢的局面，这是我想要表达的 。 还有监管敏锐度的问题 ，不管做那么多 ，包括我们的AI模型也好，包括我们AI场景也好 ，其实外资行要做的事情还是那条 。在外资银行来讲 ，由于风险偏好的问题，对于合规非常重视 ，其实这边有个外资行有一个场景 ，对于合规文件的解读并给出建议及对现有流程及制度的影响，如我们的监管发文来了以后 ，我们目前的产品 ，目前的条款，对我们条例有什么影响？在这个情况下，我觉得是一个很大的需求 ，因为合规的话题很大 ，这一块我觉得是有这么一个机遇在里边。 第三块就回到主题上来讲，我们做AI到底怎么做？去年的时候大家通过做AI ，还常常的讲AI的场景 ，我的场景怎么做？对吧？今年我觉得有一个情况，我刚刚跟中关村科金的时候在讲 ，你的用户规模是什么？尤其我们做IT的 ，我们做了AI场景，可能会给行里面去推广 ，做了试点 ，包括AI的模型，数据平台 ，加上产品场景做出来了 ，可以推广。但是有多少人用？覆盖率多少？这个系数是指数级的，要做成功 。比如说你能给别人提效1%，有一万个人用 ，你看这个效果是多大的？这个是我要表达的 。所以这个里面有个公式：大家可以看下 ，我再上面加了个覆盖率，从方法论来讲 ，应该是从AI场景升级到AI价值 ，这个对于如何做好AI非常重要 对于场景这个方面，这一块不用多讲了 ，我觉得这些场景在银行都在去尝试尤其是上午 、下午听过的 ，包括以客户增长为首要目标的场景，我把它归纳一下。把包括以风险控制为主要目标的 ，我也对它的场景归纳一下 ，这些都是我们从一个容易的，包括价值论的 ，怎么去取舍的问题 ，包括成本效益都涵盖了 。 下一点，我们讲了一个东亚银行的案例 。这个案例为什么去讲？我们外资行其实很多是跨境业务需要体现的。我们现在有一个数据，2024年跨境数据场景审核累计完成是60万 ，当时怎么去完成的？就是人工的 ，基本上全部是靠线下手工，包括人工识别 ，因为单据的来源比较复杂 ，给回到放款中心，跟前线营销人员互相沟通来来回回浪费了很多人力 。 还有一部分就是单据的业务审核量很大 ，第二就是审核的场景很多 ，因为要求很高，还有一些审核的风险在这儿 。所以在这种情况下 ，基于这种场景做了一个智能审单 ，把所有的数据获取、单据审核 、台账进行抽取，产生的价值就是18点放款的比例 ，尤其是涉及用户百分之百。这样场景出来了之后 ，AI价值就体现了，这是我们要表达的 。 第四块，现在东亚银行AI的实践策略 ，能多讲一点 ，我们现在的合规监管这一块，我觉得做得还是可以的 ，因为什么呢？我们现在遵从的标准刚才讲了 ，有国内监管的标准，又有香港的 ，在技术层面包括在合规层面 ，特别是最近人工智能大面积开始使用的时候，我们怎么做好AI的治理？包括AI产生的幻觉 ，包括模型的可解释性 ，这些我们在整体集团包括国内都建立了AI治理组织，这个组织会有不同的条线 ，包括合规 、法务人员参与到里面 ，我们会通过准入及场景审核，包括整个流程过程里面对于整体AI模型引入包括应用场景进行把控 。 这就是我们刚才讲了，我们是跟第三方有合作的 ，包括我们现在在大湾区 ，香港总部在2022年成立了Beast的实验室，这个实验室目的会有一些初创企业跟我们合作。在2023年的时候 ，我们整个的Beast是引进了深圳的前海 ，过程中有一些初创企业，比如说有一些合作共创 ，都会纳到这个项目里来做 。还有跟一些高校的合作 ，比如说深圳大学，复旦大学 ，等 。 第五 ，我们对于刚刚上午讲的AI原生怎么做，AI原生这块是我们摘自Gartner的数据 ，包括一些趋势 ，我觉得AI生成数据应该远远大于这些数据，包括推理算力应该大于训练算力，包括模型不等式 ，大家形成共识了。还有垂类模型来讲 ，应该是专有场景模型，远远大于通用模型 ，就像上午阿里讲的通用模型是老师 ，其他的模型是学生一样的感觉，包括人力的不等式 ，包括开发不等式 ，这是一个趋势。 这一块就是讲了讲东亚银行新的战略，其实我们还是AI与数据的双轮驱动 ，整个还是以客户为中心、价值为中心 ，时间没有超 。感谢大家 。 新浪声明：所有会议实录均为现场速记整理，未经演讲者审阅 ，新浪网登载此文出于传递更多信息之目的 ，并不意味着赞同其观点或证实其描述。
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