粉墙黛瓦，枕水人家，青阶石踏，乌篷摇霞...
5月24-25日，乌镇，高朋满座，嘉宾云集。金融（科技）行业2024第二届乌镇大会圆满召开！
大会以“数字金融 数智生态”为主题，设置一个主会场及八大金融业务分会场，邀请来自证券、期货、基金、保险、银行、信托、银行理财子、三方销售、私募、金控公司等近700家金融机构、2300余位行业人士，为走稳走好金融行业高质量发展道路、构建金融行业数智新生态，群策群力、共谱未来发展新篇章。
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5月25日上午，孙冶方经济科学基金会理事长李剑阁为大会致辞。全国社保基金理事会原副理事长陈文辉，中国工商银行原行长杨凯生，清华大学五道口金融学院教授张健华出席并发表主旨演讲，中国国债协会会长孙晓霞作为环节主持。
会上，国民财富发展研究合作平台正式成立，李剑阁担任理事长，中国财富管理50人论坛作为平台的学术指导单位。平台将集聚关注国民财富高质量发展相关业务的金融机构、科技公司、科创企业、高校院所等相关组织和专家，搭建行业交流与合作的平台，提升业务研究与创新能力，促进行业高质量发展，更好服务实体经济与国民财富增长。
共话数字金融
会上，行业专家们分享了对于全球经济发展与金融行业数字化、智能化趋势的最新洞见，聚焦金融行业数字化转型，以及金融科技对行业的影响，分享了前瞻观点。此环节由CWM50特邀研究员、恒生电子董事会秘书邓寰乐主持。
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“金融科技正成为推动资管行业更加专业化、标准化发展，以及资管机构打造差异化竞争优势的主要手段。”
会上，工银理财总裁高向阳分享了工银理财在数字化转型方面的具体实践：
在销售方面，工银理财通过客户标签画像与智能化营销策略，精准对接客户需求，构建起服务线上线下的一体化数字营销平台；在数字产品创新方面，在实现销售端产品共享的基础上，搭建起快速响应市场需求的灵活化全产品管理体系；在智能投资、投研方面，打造了智能化投研平台和集中交易平台，稳步实现全生命周期管理；在智能风控方面，强化全面一体化风险管理理念，打造了智能风控模型，提升了风控水平。
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“金融科技是人工智能、区块链、大数据等前沿先进技术与传统金融业务的结合，是金融行业‘新质生产力’的重要组成部分。”
国泰君安证券董事长朱健带来了关于证券行业数字化转型的分享，他认为：
科技的变革与资本市场发展相伴相随。从利用计算机技术提升风险管控能力，到加速释放资本市场的效率和流动性，再到当下，金融科技向多元化、规模化方向发展，特别是人工智能技术在提高交易市场透明度、保障市场稳定性和提升交易效率方面显示出巨大潜力。
证券行业也在积极拥抱技术，加大前沿技术应用，变革运营模式，推进线上化、数据化、智能化、平台化、生态化建设。在客户服务方面，通过金融科技在精准性、高效性、广谱性、综合性方面切实提升客户服务质效。
同时，他也分享了国泰君安秉持开放证券理念、建设公司级数据中台等方面的数字化转型实践。
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蚂蚁集团总裁兼首席财务官韩歆毅回顾了蚂蚁集团的创业历程，他说，科技创新始终是蚂蚁发展的原动力。“20年前，我们创立了支付宝，二维码让移动支付成为每个人的生活日常。10年前，我们创立了蚂蚁金服，大数据技术让再小的企业也能获得普惠金融服务。”
会上，韩歆毅介绍了蚂蚁集团的科技战略：下一个十年，蚂蚁将以更大力度投入科技创新，聚焦人工智能和数据要素技术。
蚂蚁集团将推动AI服务普惠化，让AI技术发展的红利惠及更多人。同时，通过规模化的应用，不断拉练和提升底层模型能力。
蚂蚁集团的另一个技术布局重点，是探索下一代隐私计算技术。目前，蚂蚁集团全链布局数据要素技术，包括分布式数据库，区块链、隐私计算和绿色计算。
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易方达基金董事长詹余引则表示：在建设“金融强国”的大背景下，金融科技逐渐成为新质生产力，从“赋能”到“产能”，为投资研究、客户陪伴、产品布局、风控合规等迈向数智化提供了技术动能。
易方达基金积极探索金融科技创新技术的研究与应用，在投研一体化平台、金融大语言模型，以及算法智能交易、智能数字人和投顾一体化平台的开发与建设方面积累了实践经验。比如在投资一体化建设中，已对“研-投-交-险-运”全资产、全流程、全岗位实现覆盖，通过AI赋能，驱动投研模式的数智化变革。
詹余引指出，对于行业机构而言，在提升投研核心能力，构建平台化、一体化投研体系的同时，也需要强化合规风控能力，持续加强数据安全保障，确保信息系统安全稳定。
面对诸多挑战，金融科技团队需加速转型，从业务技术双向融合、敏捷探索主动转型、重视标准生态共建三方面发力，把握机遇、迎接挑战。
金融科技3.0
当前，金融行业已从高速增长阶段迈入高质量发展阶段，金融科技作为金融行业的新质生产力，是推动金融行业高质量发展的利器。
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恒生电子董事长刘曙峰以“金融科技3.0”为主题，从当前的宏观经济和金融市场发展形势出发，切入财富、资管两个核心业务域，分析国内外财富资管产业链当中的科技应用，揭示当下金融科技开启了3.0新征程。
刘曙峰表示，当前金融市场环境正在发生深刻变化，在监管刻画、业务主导、科技发展三个驱动力的合力推动下，金融科技已经迈入基于数智技术的3.0时代；同时以大模型为代表的技术突破进一步推动了数智化进程的深度。
在金融科技3.0时代，金融科技平台从降本增效的价值逐渐进入到客户服务、资产管理等环节的价值创造过程，当下的共性是打造面向不同业务域的数据中心并和公司级数据仓库的建设分离开来。
我们已经看到部分领先机构开始逐步构建五大业务数据中心——统一财富账户、统一机构账务、产品中心、IBOR（投资者账簿）、ABOR（会计账簿）；在技术层面，基于标准化的业务数据中心，微服务将所有服务原子化，通过消息编织、服务编织、数据编织技术组装成微应用，打造千人千面的终端。
金融科技3.0建设的核心是基于公司级数据中心、业务数据中心和应用层这三层结构，构建公司级的基础架构及在此基础上搭建各种各样的应用。
大模型在垂直领域的应用，分为三个层次：更准确的意图理解，更高效的任务执行以及更有价值的计算决策。以金融行业为例，目前金融行业大模型应用在意图理解和任务执行上已经取得明显的进步，但在计算决策方面的能力还有待印证。长期来看，大模型对于业务形态的改变或将通过语控万数改变交互入口，AI Agent代理一切、智慧计算（AI+Cloud)改变部署模式三个方面得到体现。
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恒生电子副董事长、总裁范径武在会上提出，当前数字化转型逐步进入深水区，对金融科技的业态也提出了更高的要求。恒生电子在近30年的行业服务中，持续为行业提供一流的产品服务，持续践行着公司使命：让金融变简单。
我们将继续以客户为中心，用一流的产品、多元化的服务、开放的生态来适应金融机构的需求，协助行业提升科技能力和科技投入效率，实现降本增效、快速创新，建设多边合作的生态，以适应当下及未来迅速发展的金融市场。
在产品上，恒生建设以业务需求驱动的业务核心引擎和科技底座。例如，基于IBOR的资管一体化平台O45、ABOR驱动的一体化运营平台OONE等作为业务的核心引擎。我们还建设数据、人工智能以及技术三大底座，例如我们的技术底座LIGHT。
在服务上，我们提供“整车”、“引擎/智驾”、“生产线”3类形态的服务模式，为金融机构提供新动能。“整车”是以一流产品为基础提供一体化方案，“引擎/智架”服务则以项目合作的形式，提供业务核心组件/引擎等。“生产线”输出开发平台、运行平台、运维平台以及研发管理体系，提效共赢，与机构一同适应当下和未来市场的发展。
在生态合作上，目前恒生已与40余家生态伙伴建立了合作关系。未来我们将以开放的心态、架构、方案，让更多的合作伙伴加入到金融科技的生态体系里，集结行业优秀实践，提供更好更全面的解决方案，共同服务金融市场。
行业分享，聚焦先进实践
做好“数字金融大文章”，建设新的数智生态，是时代赋予我们的使命，也是我们奋楫笃行的动力。会上，来自银行、证券、基金、保险等行业的专家，聚焦金融产业与数智技术融合发展，分享了业内的领先实践。此环节由恒生电子执行总裁张永主持。
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当前，政府及监管层面对金融科技的发展给予了高度的关注和支持，为行业的发展提供了有力的政策保障。农业银行积极响应国家战略，将“数字经营”作为全行三大战略之一重点推进，不断深化应用金融科技前沿技术。
中国农业银行研发中心副总经理、西安研发部总经理谭琦带来了农业银行在数字化转型的分享：
首先，在基础平台建设层面，农业银行搭建了基于技术中台、分布式数据库、一体化云平台三大关键基础设施的技术底座，全面布局打造容灾、安全、研发、运营、数据五大技术能力体系，强化平台支持与提升服务能力。
其次，在资管领域的系统建设方面，农业银行从前台渠道、中台投资、后台运营到数据分析服务中持续输出农行解决方案和应用案例。在营销场景建设中，联动集团线上线下渠道，打造数据和经营“双闭环”体系，助力精准获客与精准营销；在智能投资场景中，构建“数据+算法”驱动的业务经营管理新模式，推进投前、投中、投后全流程多板块智能化投资管理；在智能风控场景中，形成一套一体化、集约化、高效协同的风险管理体系，实现风险防控从“人防”向“技控”的转型升级。
最后，以业务目标为驱动，以科技创先为支撑，建设了一套成熟的数智化生态平台，助力新技术在资管领域持续创新协同发展。
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浙商证券总裁钱文海从数据化、智能化、生态化三个维度，分享了浙商证券的数字化建设实践：
其一、挖掘数据价值、驱动管理决策。我们将持续构建稳定、高效、安全的数据基础设施，完善数据治理体系，确保数据的合规性和安全性。
其二、探索智能应用，加强技术引领。深化在智能投顾、智能投研、智能风控等场景中的探索，以生成式AI应用提高业务效率和用户体验。同时，加强机器学习与深度学习，对海量数据进行训练，实现自动化决策和预测分析。
其三、推进资源共享，共建数字生态。一方面，积极参与和推动行业标准的制定和遵守，提高生态系统的整体运行效率和稳定性。另一方面，积极运用互联网思维，探索跨界融合与创新，打破行业壁垒，推动新产品、新业态、新模式的诞生。
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太保资产党委委员、副总经理、董事会秘书、财务负责人殷春平分享了太保资产的实践：
太保资产在战略上高度重视，推进数字化转型战略与创新统筹并进，并为创新提供资源保障。
在技术栈选型方面，充分考量生态适配性，市场应用成熟度、稳定性、安全性、效率以及切换成本。
他指出，创新任何时点都要以风险控制为首要原则，确保业务平稳运营，无论数字化转型或创新，均应该以实现业务价值为导向，并且应当加强创新生态链各方交流、加速各方创新建设进度，与IT厂商等成立联合实验室，攻坚共性问题，赋能行业。
圆桌对话：
金融+大模型，价值到底在哪里？
近年来，以大模型技术为引擎的人工智能，正重塑科技与产业的边界。
✪ 各行业机构大模型的布局和现阶段的进展如何？过程中遇到哪些挑战？
✪ 从意图识别到任务执行，再到计算决策，大模型真正的价值体现在哪里？
✪ 金融行业是否会产生爆款？垂直大模型是否是“伪命题”？
针对行业关注的焦点话题，外贸信托首席战略官陶斐斐、西南证券首席信息官华明、中欧基金执行董事/信息技术部总监贾建国、招银理财数据科技部总经理助理罗怡、长江养老信息技术中心总经理助理李镭、恒生电子首席科学家、恒生研究院院长白硕展开了深度对话，共同畅想AI大模型的金融场景应用与未来趋势。
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嘉宾主持：恒生电子执行总裁 官晓岚
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陶斐斐
外贸信托首席战略官
去年信托行业“三分类”发布以来，外贸信托把大模型布局与业务转型紧密结合，先从各类资产服务信托业务方面挖掘场景。垂直领域大模型的具体推动策略上主要分三步：
首先是以数字助手切入任务大模型，能够在一个业务流程上解决单点式的需求；
第二是把RPA、OCR、大模型、小模型等技术融合在一起构建数字员工体系，能围绕一个运营链条形成闭环服务和支持，高度智能化和互动性的数字员工，有望应用于前台员工辅助、中台运营赋能、后台管理支持等各环节，实现客户体验提升和内部降本增效；
第三步是积极研究智能体集成的方向，探索依托于大模型更强的主动预测、决策支持、推理规划等能力，推进运营链条迭代，复杂任务分解解决与信托业务模式深度转型。
当下，信托行业转型正往制度普惠化方向发展，我们期待大模型的应用能够从信托制度、特色服务、信托支持五篇大文章、拓展服务客群等几个方面发挥作用，甚至颠覆性地十倍拓展客群与提升规模。
另外，拥有足够规模的高质量语料是大模型成功应用的基础，发掘、准备优质的语料数据是金融大模型应用的前提。
金融机构要在拓展数据源、积累特色数据、提升数据工程、推进数据资产形成上加强布局，数据资产化与大模型演进的有机结合与螺旋上升，将成为践行数字金融，推进构建金融新质生产力的最重要领域。
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华明
西南证券首席信息官
西南证券计划用三年时间，基本建成以大模型为核心的AI中台，包含算力层、工具层、大模型层和应用层。通过AI中台赋能公司重要的核心业务场景，包括客户服务、投顾、投研、投行、交易、运营、风控、合规等方面。我们将采用小步快跑、以点带面的方式，优先从高投入产出的场景切入，逐步形成完善的MaaS（Model As A Service）服务，推动公司业务模式和运营管理的创新转型。
目前，西南证券已经落地了两个场景的大模型应用。一是智能合规助手，运用用大模型、知识图谱和向量数据库技术，通过交互问答的方式为证券公司员工合规展业、合规咨询提供帮助，包括外部法律法规及公司内部规章制度检索、监管案例查询、业务办理合规要点提示、合规风险提示、业务流程综合指引等。
二是投顾AI创作台，使用大语言模型实时处理市场上非结构化的投资研究数据，再结合客户画像、新闻舆情等信息，帮助投顾人员生成面向不同客户的定制化投顾服务报告。
大模型的超强能力体现在数据处理，完成高度复杂的综合性任务。投研能力是证券行业的核心竞争力，关键在于对海量数据的提取、分析、总结和转化应用，大模型与智能投研平台的结合或许会成为下一个行业“爆款应用”。
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贾建国
中欧基金执行董事/信息技术部总监
通过大语言模型我们要解决三个层次的问题，第一是解决信息的获取的问题，大模型不能只是类似于搜索引擎的工具，还需要具备能够解答专有的工作岗位、角色相关的问题。第二是解决日常工作办公的需求；第三是通过各机构的知识库，借助RAG、Agent等能力，对不同岗位的工作进行赋能。
在资管行业，我们每个人都是知识工作者，在这样一个智力密集型行业，各个不同的职能和岗位都有自己的知识库和语义、语料库，当这些知识和大模型相结合时，未来的价值是不可估量的，我非常看好大模型在资管行业的进一步的扩展和应用。
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罗怡
招银理财数据科技部总经理助理
招银理财科技平台HARBOR（Hybrid of Asset Research Balance Operation and Risk)，正在结合HARBOR积累的大量数据和总行资源，打造机器人战队HARBOT，应用于运营、办公、风险、交易、投资研究、产品营销等场景。
大模型在语义理解、文本生成和代码辅助方面都有巨大潜力。
在语义理解方面，应用大模型的机器人上线了理财经理问答助手、场外交易机器人等，辅助信息收集和匹配。
在文本生成方面，应用于研报生成、风险报告生成、财报点评、产品营销文案生成等场景。
在代码生成方面，可以协助需求编写、辅助编码以及AI测试。另外，我们还在结合RAG和AGENT框架实现端到端更复杂的智能体应用。
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李镭
长江养老信息技术中心总经理助理
长江养老在大模型技术的应用上，首先考虑的是识别场景，特别是辅助处于中台岗位的业务人员完成一些重复型的工作，解放业务人员的手工劳动时间，来投入到需要人力为前台创造更多价值的工作中去。
其次，在探索实践的阶段，我们面向另类产品发行立项报告编撰的场景开展测试，验证采用大模型技术，辅助生成立项报告等文档。此外，我们也在验证依托大模型构建合规问答机器人，目标是面向内部员工提供24小时在线的法规制度问询服务。
从行业角度看，在养老金管理行业内，年金管理机构需要服务数量众多的委托人客户，而机构的服务代表从时间投入和覆盖触达而言是有限的，因此基于大模型的AI内容生成能力，再结合数字人作为渠道载体，未来可以把投资市场分析等信息内容传递给客户，并实现智能化人机互动，从而提升广大客户的体验。
最后，当我们考虑“未来爆款2B应用”的获取条件时，从爆款应用的特征出发，就是要满足高度可复制和商业获取成本大幅下降这两个前提；而满足这两个前提的条件之一，就是这个爆款应用要支持大范围普适、快速地开展部署。这样的部署要求比较适合在合规的行业公有云专区上开展，从而有机会形成爆款应用，被复制到自有算力规模大小不一的用户那里。
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白硕
恒生电子首席科学家、恒生研究院院长
恒生在大模型出现之前，就是金融行业的AI“玩家”，大模型来了之后，AI平台化条件已经具备，我们投入算力，组建队伍，打造领域模型，也在研发环节全面推广大模型的应用。
大模型在金融行业的价值，第一，大比小好，模型越大，威力越强，智能的表现越充分。第二，对模态来说，多比少好，多模态可以多一个视角，可以用处理图像的方式去处理时序数据，抓住了很多曲线的本质。
第三，长比短好，大模型是基础设施，初步测算数据就是低于50B就很难出现很高质量的智能的服务。这个体量的模型，在私有域里精调，需要和业务的数据，尤其是活数据，通过实时的、专有的系统API进行对接，来进一步发挥大模型的能力。
期待我们能够做出一个集行业的算力、数据有足够大体量，又懂行业的这么一个垂直大模型，也期待和行业一起打造真正带来价值的行业“爆款应用”。
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金融行业数智化转型升级持续加速。
金融业务、金融技术、金融生态在数智化赋能下不断迸发出新的活力。
面向未来，恒生将携手行业，持之以恒推进数字金融，共同构建生生不息的数智生态！
