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数智上海 2023 峰会 | 如何做好数字金融大文章?这些金融机构、科技企业以及数字供应链企业这么说

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2023 年 10 月的中央金融工作会议首次系统提出了金融「五篇大文章」,其中「数字金融」占据重要篇幅。基于此,日前圆满落幕的数智上海 2023 峰会上,特别举办了「数智说」金融科技与数实融合论坛。

工行科创企业金融服务中心(上海)总经理方奇,星环科技金融行业助理副总裁张晓明,中电金信研究院副院长、中国电子自主计算体系专家组成员陈书华,数库科技创始人兼总裁沈鑫,海通证券投资银行部高级副总裁朱威进行了主题演讲。圆桌环节,上海大学经济学院副教授巫景飞主持,工行科创企业金融服务中心(上海)总经理方奇,道口金科联合创始人、CMO 赵鑫,中微公司副总裁、中微汇链总经理董祥国,棉联云科技集团董事、CEO 肖时国,上海市电子商务行业协会副秘书长高平交流了观点。

嘉宾们从各自视角出发分享了金融科技创新与赋能产业的前沿实践经验,内容覆盖「普惠金融、生成式 AI、新基建、大数据、产业链金融、供应链金融、区块链」等关键热词。


工行科创企业金融服务中心(上海)总经理方奇

数字金融,就是越过越好的每一天

数字时代,数据是基础性战略资源,也是金融业深度运用各类信息技术的重要前提条件。政府部门是信息资源的最大拥有者,要深入运用大数据等新一代信息技术,逐步挖掘释放出其中巨大的数据资源价值。

此次,工行科创企业金融服务中心(上海)总经理方奇分享了工商银行上海市分行打造普惠金融数字品牌的相关实践。

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2019 年工行实施「一个中心、双轮驱动、三大产品线、四项突破」战略路径,开启了数字金融 1.0 探索。在此基础上,工商银行上海市分行把握上海城市数字化转型战略机遇,深度融合政府开放生态,探索和实践数字普惠发展的「上海模式」,打造了普惠金融数字品牌「工银 e 申贷」。

「大数据结合信贷逻辑,让银行能够对企业实现更精准的滴灌,为银行合理授信、精准给予额度等提供了决策依据。」方奇介绍,工商银行上海市分行与上海市政府开展「监管沙盒」深度合作,取得了税务、电力甚至知识产权等多方面大数据。这些大数据融合,成为判别企业的新的重要数据来源,让技术创新有了更好的落地应用场景。

工商银行上海市分行一方面以数据要素驱动普惠金融创新发展,通过对数据开展实质性加工与创新性劳动,促进数据产品赋能普惠金融数字化运营,打造「金融业数字化转型标杆」,实现普惠金融业务「减负、提质、增效」。另一方面,持续打造「普惠金融综合服务标杆银行」,2023 年 3000 万以下小微客户贷款规模首次突破「千亿」,线上贷款增量占比超过 95%,推动数字普惠快速发展。

星环科技金融行业助理副总裁张晓明

生成式 AI 有潜力成为新型基础设施

金融行业数字化基础好、应用场景密集,为大模型落地应用提供了良好的环境。大模型技术贯穿金融业全流程、全任务,通过各个端点生产力的释放,正重塑金融行业生产关系。

星环科技金融行业助理副总裁张晓明带来了「生成式 AI:全面赋能金融数字化转型升级」报告。

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生成式 AI 将在金融(监管)机构的市场营销、经营决策、效能提升、合规管理领域,为未来金融业带来赋能和变革。但当前构建金融专属大模型面临诸多挑战,包括专业领域不专业、API 访问不安全,知识更新不及时、短期记忆不够用、大语言模型幻觉多,提示工程限制多,以及模型运管不易用、价值观对齐难控制等。

针对大模型落地过程,星环科技为 B 端客户提供一整套大模型落地管理和处理套件,包括大模型运营平台Sophon LLMOps、星环金融大语言模型Infinity(无涯)、星环大数据分析大模型Sophon Solar(求索)以及星环分布式向量数据库Hippo和分布式图数据库StellarDB等。

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「我们倾向于高估某项新技术出现时的短期价值,但却低估这项新技术长远可能带来的价值。」借用 Roy Amara 的话,张晓明指出,当前 ChatGPT 或者生成式 AI 的期待价值可能被高估,未来可能还会存在预期落空或螺旋发展;但是长远来看,生成式 AI 成为新型智能基础设施的潜力不可小觑。

中电金信研究院副院长陈书华

打造金融级数字底座「源启」

金融行业数字基础设施云化的趋势明显,计算架构正在从传统虚拟化加速向云、微服务、容器化等新一代架构迁移,越来越多的金融企业选择拥抱云计算、拥抱容器云。

围绕金融数字基础设施与架构转型,中电金信研究院副院长、中国电子自主计算体系专家组成员陈书华分享了实践。

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中国近三十年来经济发展变化巨大,高度动态、持续快速地响应市场需求是取得成功的关键,是企业的安身立命之本,IT 技术架构同样面临如何适应变化的问题。

「层出不穷的新兴技术不断轮转,行业数字化转型逐渐进入深水区,更为复杂的外部环境,更多样性的场景需求,以及更激烈的市场竞争,都在倒逼企业要尽快迈向深层数字化。」陈书华说,敏捷开发管理、微服务、云原生等一系列思想、方法和技术爆发式发展,国际大厂采用云原生等新技术架构已取得丰富成果。

当前,金融等重点行业的数字信息基础设施需要从传统封闭的集中式技术架构转向开放的云原生等新技术架构。通过打造基础运行支撑平台、数字构建平台、数据资产平台和行业 AI 平台四大平台,中电金信构建起金融级数字底座「源启」,依托全栈自主计算产业链,采用新一代技术架构,为金融等重点行业提供数字化新型基础设施。


数库科技创始人兼总裁沈鑫

优质数据数数相连,助推数实融合

近日国家数据局等国家 17 部门联合印发《「数据要素×」三年行动计划(2024—2026年)》,选取工业制造、金融服务、科技创新等 12 个行业和领域,推动发挥数据要素乘数效应,释放数据要素价值,针对解决数据供给质量不高、流通机制不畅、应用潜力释放不够等问题。

基于各行各业已积累了大量存量数据,发挥数据要素放大、叠加、倍增作用,具体该如何做?数库科技是国内知名产融大数据服务商,此次数库科技创始人兼总裁沈鑫分享了产业数据网络前沿实践。

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「我国制造业诸多领域建立了链条完整、配套齐全的产业链供应链。产业链具有强传导性,经济好的时候整个链条跟着赚钱,经济不好的时候整个链条哀鸿遍野。」沈鑫介绍,投资、政府规划、银行授信等重要决策,需要快速捕捉传导效应并快速响应,因此数库科技选择了依据产业逻辑构建起 SAM(Segment Analysis Mapping)产业链网络。

非标数据是产业数据体系构建的一大挑战。比如,上市公司披露的财务数据五花八门,据数库科技统计,A 股 5300 多家上市公司的营销费用表,涉及的销售费非标词就近3万个,通过整理这些词最后被归入了 30 多个标准科目。

在数据标准化基础上,数库科技将各种维度的数据通过产业关系进行连接,形成多维数据上链。经过十余年建设,数库科技已拥有业内质量最高的全产业链数据框架,现阶段在数库产业链分类标准中,已形成 10 万多产业上下游关联关系。

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与传统单链结构的产业上下游数据不同,数库科技率先实现数数相连,破除了目前市场上普遍存在的数据孤岛问题并全面释放存量数据资产价值。产业链网络与实体经济运转规律高度拟合,可进一步挖掘上下游传导及关联效应,为进一步决策建模提供优质土壤。

「数据的乘数效应就是从数据融合中产生的,基于产业逻辑形成的数据应用,将有助于确保金融发展不脱离实体经济,助力中国经济发展脱虚向实。」沈鑫说。



海通证券投资银行部高级副总裁朱威

业务与科技双向融合,助力金融强国建设

长期以来,证券行业普遍存在自研率不足、核心业务系统依靠厂商提供系统解决方案的现象。近年来,国内各大券商均在技术系统的自主研发上发力,不断强化对于核心系统的自主掌控。

海通证券推动业务与科技双向融合,此次海通证券投资银行部高级副总裁朱威分享了相关探索经验。

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一方面,海通证券着力打造业务与科技双融合团队,从传统的「打造业务与科技双融合团队」转向全新的「以客户为中心、以场景为边界、以价值为划分」目标,从提升部门协同效率、助力金融科技创新、更好应对需求变化三个方面推动双向融合。另一方面,海通证券积极探索人工智能实践与应用场景,从零星 AI 能力导入到构建企业级 AI 平台,再到构建 AI 应用生态,持续推动人工智能深入应用。

海通近期发布了「泛海言道」大模型,包含「智能问答、智能研发、智能年报」三大金融业典型业务板块,未来将基于底层 AI 模型能力重构业务与应用。同时,通过多模态数智人、人工智能平台、智能流程自动化机器人、金融文本处理平台以及金融知识图谱平台等全面推动金融数智突破和创新,为客户带来更加智能、便捷和安全的金融服务体验。

未来,海通证券将以以中央金融工作会议精神为指引推动公司高质量发展,锚定金融服务实体经济的根本宗旨,不断推动技术创新、探索前沿科技应用,助力「金融强国建设」中展现新担当、实现新作为、贡献海通力量。


产业链金融各方代表

共论金融科技赋能制造业之道

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在新型工业化的浪潮下,金融科技正迅速成为制造业「强筋健骨」的关键力量。产业链金融各方代表围绕银行业赋能制造强国、供应链金融效率提升、区块链技术创新应用等关键议题,探讨了金融科技与数实融合的无限可能。

企业发展离不开上下游产业链的发展,如何结合产业链发展为上下游带来金融赋能?工行科创企业金融服务中心(上海)总经理方奇介绍了工行的经验,「工银 e 信」支持产业链客户在线签发、拆分、流转和融资的应收账款电子凭据,进而盘活应收账款,提高应收账款利用效率。「这个金融产品把产业和金融完全打通,极大解决了小企业尤其是供应链企业融资问题,产品年融资量达到了 300 亿。」

金融与产业的深度融合建立在风险可控前提下,因此需要专门聚焦产业链研究的数据公司参与。道口金科是基于认知图谱构建的新一代智能产业数字化引擎服务商,道口金科联合创始人、CMO 赵鑫分享了行业观察与判断。「产业金融是金融真正脱虚向实的一个实践」,从开始的「只有头部互联网银行愿意谈」,到越来越多城商行、股份制银行加入,产业链金融服务正加速发展。叠加密集出台的金融赋能中小企业政策,未来两三年,认知图谱融入风控、服务融资的金融工具可能会爆发。

「供应链金融参与方不能仅是银行+企业两方,或者银行+中心企业+供应链企业三方参与,一定要建立生态化的供应链金融体系。」中微公司副总裁、中微汇链总经理董祥国认为,未来生态里面可能出现专门的生态公司,比如数据银行、信用银行等,共同缓释风险、降低成本。中小企业不再是被动收集数据,而是从接到订单到整个生产过程都可以利用数据银行等第三方进行记录,这样才能将供应链金融从传统大宗商品交易,拓展到更复杂的制造生态里去。

「科技、产业、金融三者结合,是未来金融科技服务实体产业的发展趋势。」棉联云科技集团董事、CEO 肖时国分享了作为纺织数字化供应链服务平台,棉联是如何帮助纺织企业融资的。首先解决征信难题,基于企业多年交易履约以及设备、生产周转、用电量、开票量等数据,进行综合维度的信用评估。在此基础上,棉联云平台担保征信、提供原料、销售产品,并联合第三方金融机构征信公司联合监测生产经营情况,实现闭环管理,着力解决企业生产需求和融资需求。

工业品领域供应链金融,一般由核心企业提供交易、物流等业务数据,由银行或者科技公司跑通金融征信模型并给上下游企业授信。其中,数字化是供应链金融精准高效的关键驱动力,真实贸易数据是供应链金融风险控制的基础。上海市电子商务行业协会副秘书长高平指出,当前银行希望跟核心企业合作推进供应链金融落地,但受金融监管收紧、数据真实性挑战等影响,核心企业参与供应链金融建设面临两难境地,需要进一步明确供应链金融生态中各组织机构功能定位,丰富数据维度,加强社会信用体系建设,从顶层设计出发推进供应链金融建设。

上海大学经济学院副教授巫景飞主持了本场圆桌对话。

产业智慧金融
相关数据
区块链技术

区块链是用分布式数据库识别、传播和记载信息的智能化对等网络, 也称为价值互联网。 中本聪在2008年,于《比特币白皮书》中提出“区块链”概念,并在2009年创立了比特币社会网络,开发出第一个区块,即“创世区块”。

数据分析技术

数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质的,从而更好地了解数据。 数据分析可以处理大量数据,并确定这些数据最有用的部分。

重构技术

代码重构(英语:Code refactoring)指对软件代码做任何更动以增加可读性或者简化结构而不影响输出结果。 软件重构需要借助工具完成,重构工具能够修改代码同时修改所有引用该代码的地方。在极限编程的方法学中,重构需要单元测试来支持。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

知识图谱技术

知识图谱本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息(Heterogeneous Information)连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 知识图谱这个概念最早由Google提出,主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎,知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息,从语义层面理解用户意图,改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候,搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月,家庭情况等等。

数据库技术

数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

逻辑技术

人工智能领域用逻辑来理解智能推理问题;它可以提供用于分析编程语言的技术,也可用作分析、表征知识或编程的工具。目前人们常用的逻辑分支有命题逻辑(Propositional Logic )以及一阶逻辑(FOL)等谓词逻辑。

语言模型技术

语言模型经常使用在许多自然语言处理方面的应用,如语音识别,机器翻译,词性标注,句法分析和资讯检索。由于字词与句子都是任意组合的长度,因此在训练过的语言模型中会出现未曾出现的字串(资料稀疏的问题),也使得在语料库中估算字串的机率变得很困难,这也是要使用近似的平滑n元语法(N-gram)模型之原因。

区块链技术技术

所谓区块链技术,简称BT(Blockchain technology),也被称之为分布式账本技术,是一种互联网数据库技术,其特点是去中心化、公开透明,让每个人均可参与数据库记录

数据融合技术

数据融合技术将来自多个传感器(信息源)的数据和相关数据的信息相结合,以实现比单独使用单个传感器(信息源)所能实现的更高的准确性和更具体的推论。

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