光大理财516万砸向AI,布局算力平台+风险管理智能体
近日,光大银行的全资子公司光大理财启动算力底座与智能体应用项目的招标工作,整体预算达516.51万元,依托AI助力理财业务智能化转型。目前,银行理财的AI应用正加速从试点探索迈入规模化落地。此前,光大理财已选取典型业务场景,引入DeepSeek助力,以自主可控的先进技术驱动业务发展。
随着AI在各类业务场景的落地应用,未来银行理财的服务模式将逐步向“人机协同”演进。当AI接管标准化分析后,理财经理将从“信息提供者”转向“价值共创者”,核心竞争力将体现在复杂情境的综合判断力、与客户间的深度情感连接及信任构建,以及通过人机协同实现服务效率最大化等方面。
招标算力平台+风险管理智能体,DeepSeek已助力典型业务场景
5月11日,光大理财启动统一智能算力平台项目招标,计划采购两台国产AI加速卡智能算力服务器,项目预算403万元。公告显示,投标人需为所投产品AI加速卡原厂商或原厂商的授权代理商,且须提交2021年1月以来的服务器采购项目案例。
同日,光大理财还推进风险管理智能体项目建设,项目预算为113.51万元,其中标准化产品采购预算78.5万元,项目实施预算35.01万元,旨在通过强化风险管控能力,为投资决策提供支撑。
据了解,在银行理财领域,AI技术在各类业务场景的渗透呈现提速态势。近期,除了光大理财,也有多家银行及其子公司发布涉及AI方面的招标公告。例如,兴业数金发布关于兴银理财智能询价三期项目供应商征集调研公告,拟在现券业务新增交易对手画像分析,实现现券比价机器人、资金交易机器人、现券交易机器人等功能,同时配套兴银理财风控系统及新一代代客资产管理系统切换及并行验证。
据《证券日报》报道,面对智能化转型浪潮,银行理财的AI应用正处于试点探索向规模化应用过渡的阶段,应用领域主要集中在三大板块:其一为客户触达与营销,通过AI外呼、智能推荐等方式实现精准获客;其二为投资决策辅助,利用机器学习进行资产配置建议和风险评估;其三为服务响应优化,借助智能客服处理高频咨询,提升服务效率。
此前,光大理财已选取典型业务场景,引入DeepSeek助力,构建起纵贯“投前-投中-投后”全周期,横跨产品销售服务、投资研究、风险合规、运营管理四大板块的智能决策体系,以技术赋能业务全流程,筑牢智能化发展根基。
光大理财表示,基于多形态算力资源,其自主研发的AI场景助手、智能研报解读平台已完成DeepSeek模型接入:AI场景助手可提供基于多源头外部资讯的广域数据查询服务,通过新模型引入,提升服务的抗干扰能力、长文本理解与反馈能力;智能研报解读平台聚焦海量金融文本的智能解析与价值提炼,依托深度扩充的模型库,其在自然语言理解、知识推理与生成方面的能力得到提升,可实时抓取各类非结构化金融文本,通过实体识别、情感分析、事件关联等技术转化为结构化知识图谱,并遵循自有投研框架,赋能投研常规任务,生成包含风险提示、交叉验证及投资建议的智能解读。
此外,为进一步提升投研能力,光大理财计划基于DeepSeek大模型构建路演机器人系统,借助DeepSeek的理解和推理能力,自动记录、归纳券商、基金路演信息,辅助把握市场预期、梳理观点分歧、提炼行业洞察。
“人机协同”是未来银行理财的服务模式
有报道称,AI在银行理财领域所扮演的角色正悄然升级,正从辅助的“工具”转变为参与业务全流程的“伙伴”。
例如,光大理财多维探索AI应用场景,除了上述投研领域的AI场景助手、智能研报解读平台外,其还在销售领域布局智能客服、智能投顾;在风险领域搭建智能放款审核助手,在运营领域推进智能信披数据解析。
浦银理财的AI应用聚焦投研领域,推出的“AI投研”覆盖大类资产观点、固收十大问答、权益看好/看空行业、看好/看空股票等多项子模块,通过AI算力实现外部研报观点的自动化抽取提炼及可视化统计呈现,助力公司投资经理、研究员快速把握最新市场看法,辅助投资决策。
招银理财以智能机器人为抓手推进AI技术落地,自2023年起,主要聚焦智能投研、智能风控、智能营销、智能运营四大方向。资料显示,该公司已有30余类机器人应用于多个业务场景,其中交易机器人最具代表性,2024年该机器人协助完成80%的债券交易,交易量达2.8万亿元。
据悉,随着AI在各类业务场景的落地应用,未来银行理财的服务模式将逐步向“人机协同”演进。多位投资者已表示,在了解产品信息及相关规则时,因注重服务的高效、规范与专业,倾向于使用AI服务;若出于养老或其他需求进行资产配置,则希望与客户经理当面沟通。
业内人士指出,当AI逐步接管标准化分析后,理财经理的角色定位将发生转变,从传统的“信息提供者”逐步向“价值共创者”转型。其核心竞争力将体现在复杂情境的综合判断力、与客户间的深度情感连接及信任构建,以及通过人机协同实现服务效率最大化等方面。未来,顶尖理财经理将成为“AI驾驭者”,通过提出正确问题、解读算法输出、整合AI建议与客户需求,形成“人的智慧+机器效率”的最佳组合,创造“1+1>2”的服务价值。
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