豫资控股集团：数智豫见未来，开启转型3.0时代

本文转自：人民网

“如果不主动拥抱人工智能，迈入对企业‘智能治理’的新阶段，就可能被时代淘汰。未来将是一个“AI+BI”双轮驱动的智慧时代。”5月24日，在“人民网×豫资控股集团数据智能合作伙伴会”上，豫资控股集团董事长秦建斌在题为《数智引领，豫见未来——豫资控股集团数智化发展的思考与实践》的发言中如是说。

数智升级，夯实转型基础

秦建斌在发言中回顾了豫资控股集团自2016年以来的数字化发展历程。1.0时代筑基立柱，“以治开篇、以管强基”，紧跟国家数字化转型战略，构建数字化管理“基础骨架”，拉开了集团数字化建设的序幕。2.0时代聚智赋能，以“数智赋能、生态聚合”为战略导向，构建“1+N+6”生态矩阵，绘就“一朵云统揽全局”的架构蓝图，形成敏捷、数据双中台的智能内核，推出行政审批、财务投资、风险防控三大场景矩阵，数字化财务管理和司库体系等45项标志性成果串珠成链，开启了数字化转型的加速之旅。目前三大应用场景初见成效：

智慧办公场景。专为政府机构和企事业单位设计开发AI智能公文处理平台，搭载基于DeepSeek V3模型训练后的豫见公文处理模型，通过一站式模型工作站，有效解决高效查找内容、归纳内容以及生成优质内容的需求。

科技研发场景。中豫飞马新材料技术创新中心（郑州）有限公司积极开展针对新材料和新能源的AI智慧平台和数字化建设，加速科技成果的研发中试落地进程，成功孵化落地了郑州新云锦特导新材料有限公司。该公司依托北京科技大学国家材料基因工程中心在材料合成领域的垂直模型和高质量的铜合金数据库，与AI相结合，建设了领先的合金材料“AI+材料”开发平台，开发出三款国际领先的铜合金线束材料，攻破“卡脖子”技术。

智慧医疗场景。豫资开勒公司联合广州医科大学附属妇女儿童医疗中心联合研发孤独症全病程智能管理系统，协同专家单位围绕大模型训练，参与孤独症行业数据集标准制定，汇聚海量专病数据，推出国内首个儿童神经发育障碍精准影像诊断大模型，诊断准确率超过95%。通过全流程数字化管理，为孤独症患儿家庭及机构提供精准支持。

场景应用，驱动产业变革

据介绍，豫资控股集团从2023年开始布局人工智能，以DeepSeek为基础构建豫见大模型，推动集团智能化转型。目前，多个应用场景已初具成果。集团开发的AI智能公文处理平台，搭载豫见公文处理模型，有效解决政企单位办公需求，提高工作效率及准确性，已在部分政企单位推广试用。

在科研领域，集团旗下中豫飞马新材料技术创新中心积极开展AI智慧平台和数字化建设，成功孵化郑州新云锦特导新材料有限公司，建设合金材料“AI+材料”开发平台，开发出三款国际领先的铜合金线束材料，打破技术瓶颈。在医疗领域，豫资开勒公司联合广州医科大学附属妇女儿童医疗中心研发孤独症全病程智能管理系统，推出国内首个儿童神经发育障碍精准影像诊断大模型，诊断准确率超过95%，为孤独症患儿家庭及机构提供精准支持。

开放合作，拥抱数智未来

展望未来，秦建斌表示，未来五年集团将实施“智能治理引领计划”，全面开启豫资数智化转型3.0时代。公司将以近3500亿元的资产规模、6个AAA信用主体及全省业务辐射优势，秉持开放合作的理念，面向行业龙头及合作伙伴开放应用场景，探索新型合作模式，合力打造人工智能“豫见+”生态矩阵组合拳。通过与高校、科研机构、上下游企业、政府部门及行业协会的紧密合作，重点打造四大应用场景：

AI+新材料。谋划建设新型固态电池及关键材料AI智慧研发中心，利用更高效、精确、智能的自动化方式代替传统人工操作方式，同时通过AI对自动化平台赋能，实现机器自主做实验、自主分析数据、自主优化实验参数，颠覆繁琐耗时、高重复性的传统研发方式，加速标准化材料化学研究，助力科技快速突破创新。

AI+新能源汽车。依托河南省人工智能行业赋能中心省级创新平台，在现有通用大模型基础上，探索基于多模态检索增强生成（RAG）技术，开发垂直行业AI多模态思维引擎，为第三方开发商开发垂直行业人工智能业务应用提供商业化的SaaS平台支撑。

AI+生命科学。豫健生物医药集团以“环院环校环所”协同发展模式，布局中药、化学及原料药、创新药、医疗器械全产品体系，瞄准AI医疗等未来发展方向，提高创新策源能力。如围绕自主研发的医疗AI大模型，与三甲医院就AI医学影像、医疗科研助手等开展落地，其中医学科研助手已在50多家医院使用，打通了科研、应用“最后一公里”，后续将推广国产信创、自主可控、标准统一的AI算力平台本地化部署，深度挖掘医疗数据价值。

AI+金融。采用机器学习算法训练模型，自动识别信用风险、市场风险、操作风险等金融风险，并进行个性化的风险量化和评分，预测未来可能发生的风险事件。目前中豫担保正联合豫资开勒，聚焦担保业务风险控制，开发基于DeepSeek的智能风险识别与分析系统，实现多元化多渠道的数据收集，整合内外部数据，利用大模型技术对海量数据进行深度分析。