别找啦！AIGC+金融场景的绝佳案例都在这！| FCon

那么，经过一年多的探索，AIGC 在金融行业落地情况如何了？哪些场景刚开始探索，哪些场景已经取得初步成果？在 8 月 16 日 -17 日即将于上海举办的 FCon 全球金融科技大会上，InfoQ 搜罗了 10+ 来自银行、保险、证券和金融科技等不同行业的 AIGC+ 金融场景的绝佳案例，覆盖风控、营销、运营、研发等领域，希望为金融数智化实践提供更多参考。以下为部分议题介绍，更多重磅议题仍在实时更新中，欢迎前往大会官网进一步了解：https://fcon.infoq.cn/2024/shanghai/

风控还是大模型“禁区”吗？

数字化风控是金融行业的基石，安全与效率始终是其核心追求。在 AIGC 技术的浪潮中，逼真的 AI 生成内容对安全审核提出了前所未有的挑战；同时，金融数据的海量积累也对风控的智能化和效率提出了更高的要求。为应对这些挑战，度小满搭建了攻防对抗框架，不断迭代优化伪造检测系统，保障金融交易的安全性。此外，其还通过文档智能技术方案，自动提取和解析金融文档中的关键信息，极大提升了数智化处理的效率。

在「前沿金融科技探索与应用」专题论坛，度小满金融数据智能部计算机视觉方向负责人万阳春将分享《计算机视觉技术在金融数字化风控中应用》。

聚焦反欺诈领域，随着消费金融行业的快速发展，个人和团伙欺诈行为日益猖獗。近年随着技术进步特别是 AI 技术的广泛应用，欺诈攻击手段呈现线上化、多样化和专业化趋势，传统反欺诈手段应对乏力，给金融机构和消费者带来了巨大的风险挑战。因此，构建一个适应当下的新型反欺诈技术体系成为当务之急。

中邮消费金融科技发展部 AI 算法专家陈盛福同样将在该专题下带来《消费金融风控新防线：智能反欺诈技术体系全解析》的议题分享。通过介绍当前消费金融场景中的欺诈攻击现状，结合智能反欺诈旅程和实际落地经验全面剖析全流程解决方案，特别针对反欺诈涉及到的 AI 技术体系展开深入讲解，并展望在 AIGC 和大模型时代背景下的未来反欺诈新方向，探索针对新型攻击的提前布局，以魔法打败魔法，为消费金融领域筑牢新防线。

此外，在金融科技的浪潮中，账户风险管理也一直是金融机构关注的焦点。传统的人工驱动流程在处理复杂的欺诈案件时，不仅耗时且容易出错。随着大模型技术的兴起，越来越多的金融机构正在试图通过智能化手段，提高风险感知和风控决策的能力，从而降低人工失误率，提升运营效率。

在「金融数字化管理和运营实践」专题论坛，平安壹钱包大数据研发部算法负责人王永合将深入探讨如何利用大模型技术，实现账户风险管理的数字化转型，以及这一转型如何为金融机构带来实质性的价值。

可以看到，随着应用的日渐深入，金融机构对于技术开始从摸索转变为“要效益”、“要闭环”。在「金融大模型应用实践和效益闭环」专题论坛，新希望金融科技风险科学部 AI 中心总经理王小东将在演讲《大模型下的多模态智能风控落地实践》中介绍新希望金融科技 AI 团队利用视觉大模型 AI 风控、语音大模型 AI 风控、音视频 +AI 交互式智能风控等技术解决大模型浪潮下的各种新型信息伪造和欺诈攻击手段的技术算法解决方案和落地效果，并介绍在 OCR、活体检测、视频双录环节的应用案例。

据了解，该方案已在 600 多家银行应用。通过大模型、交互式视频 AI 风控等实现了生成式大模型引发的新型金融反欺诈检测与识别以及破局之道，为金融反欺诈提供了一种新的解决方案。

营销是大模型见效最快的场景吗？

从用户角度来看，AIGC 带来更智能、更便捷的体验。智能客服能够理解更复杂的语言，提供更精准的答案；个性化推荐系统可以根据用户喜好和需求，提供更有针对性的金融产品和服务；数字人可以全天候在线，提供更亲切、更人性化的服务。

对于银行来说，AIGC 是一个能够赋能业务、提升效率的强大工具。AIGC 可以帮助银行更精准地进行营销，通过分析用户数据，向不同群体推送个性化的金融产品信息，提高营销转化率。此外，AIGC 还可以协助银行进行风险控制，识别潜在风险，帮助银行做出更明智的决策。

与此同时，AIGC 还能为银行带来全新的业务模式。例如，数字人直播可以为用户提供更生动的金融知识讲解，更直观地展示金融产品，提升用户参与度和满意度。

围绕以上多个维度，在「数据资产化运营与数据智能应用」专题论坛，广发银行信用卡中心商业智能负责人徐小磊将通过实际案例展示 AIGC 如何为金融科技带来变革。

针对整个体系化的银行运营和营销体系，富滇银行数字金融中心副主任李涛 将在「金融数字化营销实践」专题论坛中分享《数智化时代商业银行运营营销的“坑”与“路”》，从几个发人深省的“灵魂拷问”出发，如银行公私域运营模仿互联网电商可持续吗、北极星指标是个坑吗、而全的指标标签体系真的能赋能银行数字化营销吗等等，介绍富滇银行自身的答案和解法以及在这一过程中的人工智能应用实践。

与此同时，在「金融数字化管理和运营实践」专题论坛，度小满数据智能经营模型负责人李东晨还会进一步聚焦运营场景，分享《基于因果推断的智能经营模型体系》，帮助听众了解信贷领域的经营模型框架体系，理清从预测到决策因果推断技术如何更好地支撑企业决策优化问题，以及从营销到盈利因果推断如何支撑所有资源有限情况下的最优求解问题。

大模型是研发人员的福还是“祸”？

大模型如何服务于研发生产力，同时做到普惠化，一是 AI 的基础设施，二是着重于能够云化落地的业务，三是结合 AI 给企业带来切实的降本增效。

AI 代码助手，如 GitHub Copilot、 CodeX 等，已成为现代软件开发中不可或缺的一环，它们极大地加速了代码编写的进程，提升了工作效率。然而，伴随而来的是对代码质量、开发流程乃至开发者角色的深刻挑战。特别是在金融这一数据密集型行业，对代码精准性、数据合规性的要求严苛至极。如何让 AI 模型在金融行业的研发领域得以切实有效应用，真正助力研发人员提升效能，而非仅成为初级开发者的辅助工具或高级开发者的互动玩具，是我们亟需解决的问题。

在 「金融研发效能提升路径与实践」 专题论坛，众安银行高级架构师汤杰将从架构设计、算法工程化融合、团队协作策略、工具选型与整合等多个层面，深入探讨在 AI 助手日益普及的背景下，如何构建一套既提升开发效率又保障代码质量的软件开发生态。同时，基于众安国际丰富的实践经验与分析反思，他还将分享对 AI 助手在软件开发中角色定位的前瞻思考，以及对 AI 辅助编程未来发展趋势的展望。

怎么让 AI 为你打工？

「智能体」被视为是 AIGC 规模化应用的第一入口。而随着大模型与智能体技术的快速发展，多智能体协同模式在在解决复杂金融问题方面展现出巨大的潜力。在实际的业务发展过程中，蚂蚁集团通过使用多智能体协同范式，克服了众多技术落地难点取得阶段成果。在「金融大模型应用实践和效益闭环」专题论坛上，蚂蚁财富投研支小助技术负责人纪韩将深入探讨多智能体协同范式在金融产业中的技术应用并分享经产业验证的优秀真实案例。

成本是眼下要解决的另一大难题。在大模型时代背景下，“精益地迭代”或成为推动技术进步的关键。如何更好地构造知识驱动引擎，助力企业构建专家智能体建设，实现知识的高效转化和应用——成为很多企业正在攻克的关键问题。文因互联董事长、创始人鲍捷博士将在「前沿金融科技探索与应用」 专题论坛分享如何《精益地打造金融专家智能体》。在业务分析领域，以“财务反粉饰”为场景示例，讨论如何结合专家知识管理系统进行有效的财务反粉饰，同时分析在这一场景下大模型能够发挥的作用及其面临的挑战。

可以看到，尤其是在知识密集和作业密集型场景，大模型越有的放矢。嘉银科技在这两个领域进行了深入的探索和实践，例如 ToB 主流 AI 产品、职能单元助手、智能作业辅助等业务，最终实现了效益闭环与专家已知解和算法暴力求解的平衡。在「金融大模型应用实践和效益闭环」专题论坛中，嘉银科技技术中心人工智能经理姜睿思将详细介绍具体的大模型落地过程，技术和方法论层面的实践经验。

此外，中关村科金资深 AI 产品总监曹阳 也将介绍《基于知识助手的金融大模型应用实践》，帮助金融从业者理解并应对大模型应用中的成本问题，包括如何进行模型选型、评估投入产出等；深入探讨金融大模型的安全与合规问题，了解有效的数据保护和风险管理策略；同时，通过案例了解如何评估哪些场景适合作为金融大模型应用的切入点。