“怎么就不能返还了？”月壤分配现场，压迫感拉满……

《科创板日报》5月24日讯（记者 陈美）“今年春节后，我在三四(sānsì)线城市观察到，连小企业管理者都开始用AI工具生成合同，效率远超人工(réngōng)——这说明AI应用(yìngyòng)已突破行业边界。”

在近日举办的2025第十四届双态(shuāngtài)IT用户大会(dàhuì)上，财跃星辰COO张展如是表示。他认为，随着DeepSeek等技术的演进，“AI+”浪潮(làngcháo)正加速奔涌，AI普惠已从科技圈层(quāncéng)向传统行业深度渗透。

对于AI技术在金融行业(hángyè)的应用，张展表示，客户服务是核心命题，而(ér)当用户(yònghù)已习惯用AI处理日常事务，金融服务必须主动融入这一趋势。例如养老金融场景中(zhōng)，许多老年用户因APP功能复杂而使用困难，但若通过AI实现沪语等方言交互，就能大幅(dàfú)降低使用门槛，这类技术已具备成熟可行性。

在此背景下，金融机构应抓住“AI+APP”融合机遇，以C端体验(tǐyàn)优化(yōuhuà)为切入点，将专业服务无缝嵌入用户日常。

C端智能体的爆发，也驱动了国产算力生态升级。在张展看来，海量用户场景为(wèi)大(dà)模型提供了丰富训练(xùnliàn)数据，可加速模型迭代；同时(tóngshí)，大规模算力需求将为国产芯片替代开辟市场空间。“以上海为例，依托政策层面对算力一体化的布局，财跃星辰自去年起基于(jīyú)华为昇腾平台构建算力底座，并与头部券商国泰海通战略合作，构建君弘灵犀(língxī)千亿参数(cānshù)大模型，为海量用户提供智能化线上服务，处于国内领先水平。”

但发展中，大模型(móxíng)的应用落地需突破“概念导向”，转向“结果(jiéguǒ)驱动”，即以切实(qièshí)解决实际问题为核心目标。张展进一步分析表示，大模型应用必须深度融入业务场景，以 “客户友好” 为原则，通过针对性优化提升(tíshēng)用户应用能力，最大化技术价值。

同时，在模型训练领域，挑战与(yǔ)技能需求(xūqiú)也并存，这使得一体化解决方案的重要性日益凸显。“金融机构在大(dà)模型应用与技能转型进程(jìnchéng)中面临诸多难题(nántí)，例如技术整合复杂、人员技能断层等。若供应商能提供简单易用且具高性价比的一体化解决方案，将(jiāng)大幅提升模型应用与开发效率，有效降低技术落地门槛，推动金融行业大模型应用的快速发展与创新。”

针对效率的提升，张展提出 “AI数字员工” 概念。即通过(tōngguò)智能化工具缩短人员培训周期，降低人力成本。同时，由于传统分工模式导致技术架构与业务需求割裂，大模型落地(luòdì)的关键挑战在于(zàiyú)业务逻辑与技术能力的深度(shēndù)融合，需发挥(fāhuī)跨领域人才与专家的协同作用，打破 “技术与业务两张皮” 的壁垒。

张展认为，理想的(de)模式是算力、模型、客户需求三方深度协同(xiétóng)，从“卖算力、模型”转向“卖场景化解决方案”。

随着“AI基础设施与场景落地”的(de)(de)(de)普惠生态构建(gòujiàn)， 2025年将是国内AI行业“练内功、强输出”的关键之年。“只有当算力底座、模型优化、业务场景实现无缝衔接，金融机构(jīnróngjīgòu)的采购与管理逻辑将发生根本转变——不再是零散的技术采购，而是围绕(wéirào)具体业务目标定制解决方案。这种生态协同不仅能提升技术转化效率，更将推动AI从(cóng)‘科技圈专属’走向‘产业普惠’，最终让金融服务更智能、更包容。”张展最后谈到。

（科创板日报记者(jìzhě) 陈美）