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AI 赋能数智化创新实践|宇信科技韩冬:全链路赋能金融提质增效

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来源:宇信科技

12 月 9 日,《中国经营报》主办的 “2025 卓越竞争力金融论坛” 在北京隆重召开。宇信科技副总裁韩冬受邀出席并发表了题为《全链路赋能金融提质增效:宇信科技的数智化创新和生态实践》的主题演讲,他分享了宇信科技深耕行业26 年的实践经验与深刻洞察,围绕金融业数字化转型、AI 技术落地及自主可控发展等核心议题,系统阐述了如何通过体系化建设与 AI 深度赋能,破解行业转型瓶颈,助力金融业实现全链路提质增效。

稳中求进转型深水区:

以“增量带存量” 破解体系化难题

“银行业数字化转型已从技术驱动的‘必选题’,历经优胜劣汰的‘下半场’,全面迈入挑战与机遇并存的‘深水区’。” 韩冬在演讲中指出,金融提质增效的核心是通过增量带动存量的过程,这是金融改革和效率提升过程中的一个核心动态逻辑。

近年来,大多数银行在数字化转型方面都做出了有效尝试和体系化推进,比如率先在新兴市场、新场景中,用数字化的模式设计金融产品和服务创新。但是这些增量部分如果不能有效带动存量,相互之间不能设计好清晰的联动和回流机制,就容易导致增量部分与存量体系形成“两张皮”,甚至形成内部资源和考核的争夺。

因此,韩冬认为,银行要实现全链路提质增效的目标,不是通过新技术带来增量业务独立增长,而是要将增量所代表的先进生产力要素,如技术、模式、人才、文化等元素注入存量的肌体,使得整个金融体系完成新陈代谢和升级跃迁,从而实现全系统、全要素、全链路的真正“提质增效”。

基于这一理念,宇信科技构建了覆盖信贷全流程系统、数据平台及应用、监管合规系统、数字银行等多个领域的强势产品线,同时深耕自研应用开发平台、项目管理平台和敏捷开发工具,为银行等金融机构提供全链路体系化支撑。

在实践层面,宇信科技通过搭建客户画像、综合权益、营销活动、营销策略四大核心平台,帮助银行打破业务壁垒,实现数据互通与业务协同,让数字化转型从零散尝试走向系统推进,为金融行业提质增效奠定了坚实基础。

AI务实落地:

解锁金融全场景多元价值

随着技术成熟度的演进,AI 在金融行业的应用已从技术狂热转向务实落地。韩冬表示,宇信科技密切关注Gartner 技术成熟度曲线,发现生成式AI 和基础模型在 2025 年开始进入“幻灭低谷期”(Trough of Disillusionment),技术热度回归理性,投资也开始更谨慎,但这并非AI技术的“冬天”,而是商业场景落地节奏加快的序曲,也是下一波实用化增长的新起点。

“当前,银行对 AI 的需求已从‘造梦’转向‘落地’,工程化与治理成为核心议题,数据基础成为AI竞赛的‘胜负手’,AI就绪数据(AI-Ready Data)已从技术萌芽期跃升至期望顶峰附近。”韩冬强调。

在AI不断进化的过程中,宇信科技已经逐渐成长为复杂金融场景的建设者、本土技术生态的参与者,持续为金融机构提供自主可控的全栈式产品与解决方案,与国内金融机构、科技企业、高校和研究机构形成更紧密的创新联合体,同时推动本土技术生态的建立。

目前,公司已构建起覆盖数据中心、IaaS、PaaS、SaaS及合规金融云的“4+1”信创产业生态能力,可助力客户完成业务系统的国产化适配及选型、下移改造、测试服务,以及运维体系的全面规划。

此外,宇信科技通过深度整合自身软件能力与AI大模型技术,已构建一体化智算底座,实现软硬件全栈协同优化,助力金融机构推进人工智能落地应用。

AI创新实践:

赋能全栈数字化营销及运营

针对金融行业的实际需求,韩冬详细介绍了宇信科技梳理的AI 五大典型应用场景:在信息提取领域,利用多模态大语言模型实现OCR 识别、三方信息整合等高效处理;在主题分析方面,通过AI 思维链生成各类专业分析报告;在审查与审核环节,AI 可拆解规则、推理总结,优化呼叫中心质检等流程;在决策支持层面,基于案例库训练为融资政策制定、授信方案设计提供科学参考,真正实现“复刻销冠”;在报告撰写上,能生成符合银行需求的高质量文档,兼顾结构完整性与合规性。

在产品创新方面,AI 手机银行成为行业亮点。韩冬介绍,该产品实现了从GUI(图形用户界面)到 RUI(对话即服务)的交互范式跃迁,不仅具备辨识、记录、交互、规划和外联五大核心能力,更以“私人管家”的定位提供个性化陪伴服务,记录用户资产状况并给出专业建议。在零售业务运营中,AI SCRM 私域运营平台可从海量数据中精准筛选目标用户,通过人机协作模式实现 8 小时外全自动运营,构建起端到端的闭环运营体系。

“数字化转型不是一蹴而就的工程,而是持续进阶的过程。” 韩冬在演讲结尾表示,立足新的发展阶段,宇信科技将继续加大在人工智能、信创迁移、数字化运营等关键领域的研发投入,强化软硬件一体化的解决方案能力,实现全链路提质增效,为金融行业高质量发展注入源源不断的科技动力。

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