“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(jīnniánchūnjié)后，我在三四线城市(chéngshì)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——这说明AI应用已突破行业(hángyè)边界。”

在近日举办的2025第十四届双态IT用户(yònghù)大会上，财跃星辰COO张展如是表示。他认为，随着DeepSeek等技术(jìshù)的演进，“AI+”浪潮正加速奔涌，AI普惠已从(cóng)科技圈层向传统行业(hángyè)深度渗透。

对于AI技术在金融行业的应用，张展表示，客户服务是核心命题，而当用户(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，许多老年用户因APP功能复杂(fùzá)而使用困难，但若通过AI实现沪语等方言交互，就能大幅降低(jiàngdī)使用门槛(ménkǎn)，这类技术已具备成熟可行性(kěxíngxìng)。

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

C端智能体的爆发，也驱动了国产算力(suànlì)(suànlì)生态升级。在张展看来，海量用户场景为(wèi)大模型提供了丰富训练数据，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(shànghǎi)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华为昇腾平台(píngtái)构建算力底座，并与头部券商国泰海通战略合作，构建君弘(jūnhóng)灵犀千亿参数大模型，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，大模型的应用落地需(xū)突破“概念导向”，转向“结果驱动”，即以切实解决实际问题为核心目标。张展(zhāngzhǎn)进一步分析(fēnxī)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用户应用能力，最大化(zuìdàhuà)技术价值。

同时，在模型(móxíng)训练领域(lǐngyù)，挑战与技能(jìnéng)需求也并存，这使得一体化解决方案(jiějuéfāngàn)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中面临诸多难题，例如技术整合复杂、人员技能断层(duàncéng)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(xiàolǜ)的提升，张展提出 “AI数字员工(yuángōng)” 概念。即通过智能化工具缩短人员培训周期，降低人力(rénlì)成本。同时，由于传统分工模式(móshì)导致技术架构与业务需求割裂，大模型落地的关键挑战在于业务逻辑与技术能力(nénglì)的深度融合，需发挥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(zhāngzhǎn)认为，理想的模式是算力、模型、客户需求三方深度协同，从“卖(mài)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)普惠生态(shēngtài)构建， 2025年将(jiāng)是国内AI行业“练内功、强输出”的关键之年。“只有当算力底座(dǐzuò)、模型优化、业务(yèwù)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(língsǎn)的技术采购，而是围绕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‘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）