中國網財經2月19日訊 在金融科技蓬勃發展的當下，信托行業正積極擁抱人工智能。近日，華能信托、外貿信托等信托公司已將DeepSeek等AI大模型融入智能投研系統，在業務轉型升級方面取得顯著成效，為行業智能化發展提供了示范。
用益信托研究員喻智表示，部分信托公司積極布局AI大模型，期望在技術、服務和創新方面保持領先，進而賦能信托業務轉型。華能信托的實踐，正是這一趨勢的有力體現。多家信托公司都在探索智能模型的應用，嘗試通過技術創新提升業務能力。
喻智指出，信托行業拓展大模型應用邊界時，可能會面臨合規、數據安全和技術瓶頸三方面限制。合規上，金融行業安全合規要求極高，AI大模型應用需符合法律法規和監管要求；數據安全方面，信托業務涉及大量敏感信息和資金數據，AI大模型訓練和應用需大量數據支持，防止數據泄露和濫用是重要挑戰，未來信托公司可能需通過私有化部署AI大模型實現數據安全閉環；技術瓶頸在于，AI大模型需結合信托公司特點用大量專業數據定向訓練，需要專業團隊和強大算力支持，成本投入極大。
外貿信托首席戰略官陶斐斐圍繞信托數智化轉型發表觀點時表示，數字金融包括并超越了金融科技的內涵，是數字經濟時代的金融形態。在此背景下，金融機構的數智化轉型不僅是技術層面的革新，更是業務模式、組織架構和思維方式的全面變革。他強調，數據資產化與人工智能應用的充分結合，將加快培育金融領域的新質生產力。
對外貿信托而言，把握技術演進趨勢、加強數智架構融合是實現未來轉型的關鍵。陶斐斐介紹，外貿信托堅持企業級架構，基于云原生以“中臺思維”打造數據、技術和業務的能力體系，“以點成面”建設數智化核心平臺，圍繞信托“三分類”業務域建設系統群，鏈接“客群、渠道、員工、信托產品/服務”，賦能C端、F端、G端和B端的業務創新和客戶體驗的提升。
記者了解到，華能信托在智能投研系統接入DeepSeek大模型后，憑借大模型強大的自然語言處理、知識圖譜和推理能力，系統在金融文本理解、市場趨勢識別、風險預測和投資建議生成等方面表現出色。系統對接金融資訊平臺整合數據，利用NLP技術深度分析文本，挖掘投資機會。接入大模型后，系統在研報智能解讀、行業趨勢預測、風險事件預警、投資組合優化等功能上大幅提升。同時，基于大模型的OCR發票識別與合同對比功能，有效提升財務效率，降低運營風險。
在人工智能應用方面，陶斐斐認為，人工智能目前應用價值主要體現在4C領域，即客戶互動、內容生成、內容提煉、編程加速等。然而，他也坦言，目前人工智能相應技術開發與應用效能提升可能還達不到預期水平。因此，如何更有效地將人工智能融入金融機構的業務流程，形成有效的處理流程編排，是當前的難點之一。
針對這一難點，陶斐斐提出了從“嵌入式、原生應用”“LLM+外部資源的靜態編排范式”到“Agent架構”智能體應用的發展方向。他認為，未來基于大模型的自主智能體，其能力和功能將在主動感知、意圖理解、任務分解及長短期記憶機制等方面進一步突破，將為金融機構帶來廣闊的想象空間。
記者了解到，華能信托還在基于DeepSeek大模型開發智慧投資顧問助手，能實時獲取市場資訊、分析投資產品并生成個性化投資建議，助力投資顧問提升咨詢效率和專業性。未來，華能信托計劃在智能風控、智能營銷、智能客服以及區塊鏈應用等方面持續發力，提升風險管理水平、營銷效率和客服服務質效。
用益信托研究員帥國讓稱，數據資產有非實體、零成本復制、價值易變等特點，相比傳統有形資產，在估值、定價及入表上更復雜。人工智能與大模型發展能提升數據資產管理效率，賦能數據資產信托業務，如提升數據處理分析、優化流程、增強合規性、創新產品服務。但目前國家層面缺乏數據確權、登記統一規則，估值體系尚在探索，定價困難。
在推進數智化轉型與人工智能垂直領域落地過程中，也有不少挑戰，其中最關注的是與現有業務流程、科技架構的融合以及大模型場景挖掘、對任務的拆解與適配等。為解決這些問題，外貿信托在數字化轉型架構中特別關注探索一個功能全面、敏捷迭代的AI能力體系，橫向與其他中臺相互支撐，縱向以服務的形式賦能創新。
一位業內人士向記者表示，當前，人工智能在國內金融業的應用不斷深入。從銀行智能客服、智能風控，到證券智能投研、智能交易，AI技術正重塑金融服務模式。信托公司接入AI，順應了這一發展趨勢。一方面，能提升服務效率和質量，為客戶提供更便捷、個性化的服務；另一方面，有助于加強風險管控，在復雜多變的金融市場中保障資產安全。
上述業內人士預測，隨著AI技術的不斷發展，未來信托行業有望在智能化道路上取得更多突破。或許會出現更精準的智能投顧服務，滿足不同客戶的投資需求；風險管控將更加智能高效，提前化解潛在風險。但在發展過程中，信托公司也需應對數據隱私保護、模型可靠性等挑戰。未來信托行業在AI技術加持下將如何發展，中國網財經將持續關注。
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