阿兰达瓦卓玛抽烟照【新智元导读】AI浪潮席卷全球，金融行业正迎来深刻变革。华为以全栈技术为依托，携手金融机构打造高效算力底座，重磅发布「金融智能体加速器FAB」，让AI智能体加速在金融落地生根。

　　华尔街投行Morgan Stanley率先将GPT-4深度整合至核心业务系统，让AI代财务顾问冲锋上阵，为客户提供个性化的解答。

　　与此同时，美国上市金融标杆企业Upstart更以实证数据证明了AI的效能——

　　其AI风控系统已独立完成91%贷款审批，显著提升信用评估的精准度和覆盖率。

　　反观国内，金融领域AI应用已全面开花，从智能投顾、风险管控，到自动化信贷等，AI渗透程度堪比华尔街。

　　大多数当代年轻人，普遍有着超前的消费意识。以往，并非每一个群体都拥有被金融看见的权利。

　　贷款申请时，AI智能识别各类图片文件、自动分类；放贷时，AI还能自动对比大幅提升效率。

　　这套从轻松借贷、放贷，到智能回访的流水线，是AI逐步嵌入银行核心业务流程的亮眼成果之一。

　　回看过去，传统金融模式在效率、成本、风险把控、客户体验上，面临着前所未有的挑战。

　　通常贷款审批流程冗长，动辄数天甚至数周，影响业务效率。又或是，人工客服高峰期响应慢。

　　再加上，客户需求日益个性化，传统的「一刀切」服务，难以精准满足，客户黏性低、流失率高。

　　另外，金融行业数据体量庞大且分散，跨部门整合难，客户数据未打通，便会导致营销和风控决策的滞后。

　　更难以应对的是，金融欺诈和洗钱活动日益复杂，传统风控系统难以应对新型威胁，导致高误报/漏报率。

　　自ChatGPT掀起「百模大战」之后，超强进化的AI成为了这些挑战的破局者。

　　对于企业来说，AI还将有效优化内部工作流，助力开发新品，如智能投顾、数字银行等，提升市场竞争力。

　　那么，就一家金融企业来说，如何为业务创新与增长，找到强大的技术底座支撑？

　　去年，Epoch AI观察到顶尖AI模型的训练算力，正以每年4-5倍的速度激增。

　　（3）政策挑战：各国开始将大模型训练算力纳入战略资源管控（如美国芯片禁令、欧盟AI法案）。

　　采用自主创新算力，也给未来留下了更大的发展空间。要做到这一点离不开华为在芯片、计算、存储和网络等领域的技术积累。

　　联合创新实验室的主要目标之一是基于全栈自主创新的算力集群，打造高效灵活的人工智能大模型平台。

　　为了帮助全球金融机构开展智能化变革，依托昇腾AI算力底座，华为持续加大在智能体平台、模型与场景能力的投入，并与生态伙伴深度协同，从AI平台、模型到应用层共同构建繁荣生态。

　　通过联合创新，华为与客户共同提升在算力底座、大模型、知识工程、平台工具、架构设计、场景应用、人才发展与生态建设等方面的全面能力，助力客户稳步推进AI变革落地。

　　在2025全联接大会期间，华为正式发布「金融智能体加速器FAB」（FinAgent Booster）。

　　它的诞生，专为金融机构提供助力，解决其AI在核心业务场景中，商业落地的难题，让AI业务变革更稳推进。

　　这一次，华为整合了AI创新方案、生态实践、与伙伴的联合方案、工程化经验，围绕智能体全面升级华为金融数据智能方案5.5，推出了全新知识湖方案，以昇腾加速大规模图计算与多模态知识分析；DataArts Studio知识管理平台，一站式开展知识治理、萃取和本体建模；联合Top伙伴，不断丰富知识应用创新，通过数据到知识升级，让AI更懂金融业务。

　　开箱易用：结合金融AI智能体落地最佳实践，打造了50+创新场景工作流与样板间，帮助金融机构快速实现业务创新构想。

　　开箱随用：联合伙伴积累了150多个金融MCP，沉淀了丰富的领域知识，支撑金融机构灵活组装内部、外部MCP，更简单高效地搭建智能体应用。

　　开箱畅用：结合全新的昇腾算力和ModelArts Versatile智能体平台，进一步沉淀智能体工程工艺，解决复杂的工程化难题，如AI面客90%以上意图识别准确率和毫秒级时延，让智能体应用工程化繁为简。

　　华为与全球Top金融机构持续深化AI创新，在运营、营销及对客领域落地数百个应用场景，实现从增效到增值，从内部运营到对客服务，从单点应用迈向综合解决方案的全面升级。

　　为了加快大模型在金融行业最后一公里落地，华为还构建了蒸馏、微调、增训、强化学习等能力。

　　优化推理效率，也是华为的一个独特的强项。从底层的芯片到系统架构层面的创新，华为软硬协同提升优化，做到了从底层到应用的全流程优化与开发。

　　银行将社会效益、战略契合度纳入AI项目评价标准，项目不仅「能落地」，还要「有价值、有意义」。

　　在数据治理上，华为以LakeSearch打造了全行企业级知识底座，助力合作伙伴构建了从全语义的知识建模到知识应用的全旅程方案，实现「模型+知识」的精准决策。

　　过去，银行可能只是查询表格数据等结构化数据；现在，银行可以统一处理文字、图像等半结构化、非结构化数据。

　　大会期间，华为联合交通银行、太平洋保险和国泰海通证券，发布「数智金融三大全球样板点」，为全球金融机构的数智化转型提供参考蓝图和路径。

　　交通银行与华为深化合作，共同推动金融AI建设走深向实，探索金融AI应用的新范式，共同培养金融AI人才。

　　太保科技与华为成功落地，业内首个「算-网-存-云」协同的大规模训推算力平台方案。目前，该方案已支持保险业务上线+AI应用场景。

　　此外，国泰海通与华为通过联合创新，打造全栈自主创新的分布式证券核心交易系统，全面提升系统性能与业务敏捷性。

　　28岁的艾琪（化名），是一位北漂的自由插画师，一直梦想着在北京开一家自己的创意工作室。

　　每次，当她看着卡上躺着少得可怜的数字，又瞬间打消了念头。想要贷款，工资流水又不稳定，传统信用评估并不友好。

　　她在某平台上的数字插画月销上万，社交媒体账号10万+粉丝，线上课程订阅也小有收入。

　　它就像个超级侦探，依托大模型能力，迅速从海量数据中挖掘出用户个人信用画像。

　　智能陪伴助手24小时在线问答，保证每一个问题都有回应，知识问答、操作指引、房产估值、行业洞察报告等全部拿捏。

　　比如，提供客户姓名、身份证号、个人征信报告编号等信息，AI助理即生成了一份可下载的报告。

　　在办公方面，他们携手推出的代码助手，简化了代码生成流程，AI Coding也在交行深入系统。

　　还有会议纪要生成AI，一键生成要点，方便内部回顾与存档，大幅节省了人力资源。

　　在风险管控领域，有反洗钱AI模型，反电诈实时预警AI；在零售普惠中，有远程视频核实、贷款智能外呼等。

　　通过构建开放生态，将场景验证、安全试验、人才培养串联，实现「科技-产业-金融」良性循环。

　　这种全方位的AI合作正重新定义这银行服务的边界，从底层算力支撑到顶层应用创新，提供了可复制的标杆样本。

　　银行拥抱AI的成功实践，是华为在智能时代，助力金融高质量发展的生动例证。

　　过去16年，华为携手金融行业，构建起了数字化和智能化双飞轮，用「数智」技术为行业创新发展注入新动能。

　　2024年9月，华为启动的「融海计划」以开放生态为依托，从出海、场景精筑、创新孵化三大方向全面赋能金融行业。

　　通过华为智慧金融伙伴出海计划FPGGP，华为携手中国伙伴，服务了80多个国家和地区的5,600多家金融客户，包括53家TOP 100银行。

　　最重要的是，基于AI大模型和鸿蒙技术生态，金融企业可以实现多场景的智能应用孵化。

　　未来，华为+伙伴+金融机构将继续深化合作，探索前沿技术，持续拓展金融AI的场景边界。

　　不仅如此，从艾琪的故事中，我们也能看到「AI+金融」可以为普通人带来实实在在的改变。

　　无论是自由职业者、创业者，还是中小企业，AI正让金融服务变得更加高效、更加公平、更加触手可及。

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