文/王恩博

　　國務院日前印發《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，推動人工智能與經濟社會各行業各領域廣泛深度融合。在諸多行業中，金融是擁抱人工智能最為積極的領域之一。

　　作為中國三大綜合金融集團之一，中國平安管理層在不久前的上半年業績發布會上明確表示將“All in AI”，推行“五智”(智能化營銷、智能化服務、智能化運營、智能化管理、智能化經營)戰略。

　　有了AI“加持”，金融機構能打開哪些想象空間？AI真的可以成為每個人的理財顧問嗎？資本市場上愈加清晰的科技敘事又意味著什么？

　　中國平安集團首席科學家肖京近日接受中新社國是直通車采訪時表示，當前人工智能正加速迭代，大模型這個“大力出奇跡”的技術領域機會仍非常多，中國市場的優勢在不斷顯現。

　　人工智能技術正加速迭代

　　“人工智能不是獨立產業，而是賦能其他產業產生增量的工具，比如幫別人賺更多錢、更好地控制成本?！?/p>

　　談及對“人工智能+”行動的理解，肖京認為，其重要意義在于推動AI全面融入千行百業，助力各行業實現“三提兩降”，即提效率、提效果、提用戶體驗、降成本、降風險。

　　在他看來，過去十多年間，人工智能發展經歷了三個階段：最初是小模型階段，解決單一問題，“有樣學樣”；隨后進入大模型階段，具備跨領域的泛化能力，“博聞強記”；而如今則邁向“強思考”階段，以DeepSeek等大模型為代表，已經能夠舉一反三、觸類旁通。

　　不僅技術持續迭代，人工智能“進化”的速度也越來越快。

　　“人工智能技術發展到第三階段，幾乎每天都有新東西?！痹诖吮尘跋?，肖京看好未來AI將極大改變金融、醫療、養老等行業。他舉例稱，過去一位醫生看病要帶幾個助手，未來可能由機器人取而代之。“流程和模式顛覆了，整個產業生態也會面臨變革。”

　　以“綜合金融+醫療養老”為雙輪驅動戰略的中國平安，如今已搭建起通用模型、垂域模型、應用模型三層大模型體系，AI賦能效果正在顯現。

　　例如，其單個車險保單的成本，每年約以10%的速度下降，但車險保費規模在不斷增長，其中便是通過科技降本增效。 AI輔助診療系統已覆蓋超過 2000 種疾病的診斷知識，導診準確度超過 99%，輔助診斷準確率在 95%以上。

　　不過，肖京也坦言，大模型在金融、醫療等嚴肅場景的應用仍存在挑戰?！坝行┦虑樾∧Ｐ偷拇_定性更強，大模型反而可能出現AI幻覺?！彼J為，必須依賴更多專業數據和案例訓練，才能減少錯誤、突破瓶頸。中國平安已布局大小模型矩陣，以實現靈活地按需組合應用。

　　個人投資者AI理財需謹慎

　　隨著大模型走紅，“理財問AI”成為不少投資者的新嘗試。AI真的能當理財顧問嗎？

　　肖京直言，作為一名科技人員，自己無法制作一個能夠直接幫助普通人投資的機器人?！拔夷茏龅模情_發AI工具和平臺，幫助理財顧問更高效地提供服務和決策支持?！?/p>

　　隨著AI能力逐漸提升，人們對其在投資理財方面提供的建議和策略抱有更高期待。肖京提醒，雖然AI已經能夠在研究分析、信息檢索、研報解讀等方面發揮巨大作用，但投資者最終投資決策時仍然需要謹慎。尤其是個人投資者，依靠AI直接選擇股票和資產組合并不保險。

　　不過，對于擁有巨大交易平臺底座的機構投資者而言，AI則能釋放更多潛能。肖京透露，不管是投資、理財、銀行、資管還是證券，平安運用AI能力在一些投資組合上都取得了很好的效果。

　　他舉例稱，由平安理財自主開發的新一代投資組合管理平臺迄今已支持數千只理財產品的投資運作，打造了集產品、投資、策略、風控于一體的數字化管理平臺。其推出的AI技術最新成果——數字員工“Copilot”助手，實現了領域知識遷移、全天候自動化運營作業等功能，解決了銀行理財“資產管理+財富管理”模式長期存在的產品多、能耗高等行業痛點，大幅提升了效率。

　　中國市場具備更好科技敘事條件

　　今年以來，中國資本市場上的科技敘事邏輯越來越清晰。肖京認為，平安這樣的傳統金融企業，其科技敘事與純科技公司有所不同。

　　“科技公司看重的是技術本身，而傳統產業公司的科技敘事非常務實，要看科技究竟為業務帶來了多少增量。”他認為，真正產生增量價值的公司必須具備三方面條件：一是數字化基礎，否則難以落地AI應用；二是產業規模足夠大，即便0.1%的增量也能形成可觀體量；三是利潤水平較高，增量價值能直接轉化為利潤增長。

　　“要滿足這些條件，金融業肯定首當其沖”，肖京分析說，金融機構不僅規模龐大，還具備扎實的數字化基礎和較高利潤水平。此外，醫療、教育等傳統領域也具備講述科技敘事的條件。

　　肖京同時指出，中國市場在數據、人才、政策環境、創新包容度等方面已逐步形成優勢，具備更好的科技敘事條件。他舉例稱，目前國內大模型訓練數據中，已有超過一半甚至七成來自中文語料。

　　“大模型是大力出奇跡的技術?！毙ぞ┱f，在中國集中力量辦大事的制度優勢下，隨著案例數據不斷積累、眾多人才持續調整優化、大量場景不斷試驗迭代，傳統行業的科技敘事機會將越來越多。