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神州信息:打造金融软件领域黑灯工厂

加入日期:2025-6-5 1:12:15 闂傚倸鍊风欢姘缚瑜嶈灋婵炲棙鎸哥粈澶嬬箾閸℃ɑ灏潻婵囩節閻㈤潧孝閻庢凹浜幃鐐寸節閸ャ劎鍘搁悗骞垮劚妤犲憡鏅堕鈧弻娑氣偓锝庝簽鑲栫紓浣介哺閹稿骞忛崨鏉戜紶闁靛/灞芥暯缂傚倸鍊搁崐鍝ョ矓閹绢啟鍥垂椤愶紕绠氶梺鍦檸閸犳寮查幖浣圭叆闁绘洖鍊圭€氾拷



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  顶尖财经网(www.58188.com)2025-6-5 1:12:15讯:

    本报记者 桂小笋

    当前,数字化转型已成为各大企业重塑竞争力的关键,AI技术的突破也在加速金融软件行业的变革与升级。

    当软件研发全流程实现类似制造业的自动化生产,金融软件行业将迎来怎样的变革?AI技术的爆发又给行业和相关企业带来了哪些机遇。

    带着这些疑问,《证券日报》记者日前走进神州数码信息服务集团股份有限公司(以下简称“神州信息”),并与公司多位高管进行了交流。记者了解到,神州信息正在打造“金融软件领域黑灯工厂”,这是一个由AI Agent(智能体)驱动需求设计、开发、测试、运维全链条的智能化生态。

    响应金融数字化需求

    神州信息致力于通过科技创新,快速响应金融数字化需求。神州信息技术升级的先手棋落子在10年前。彼时,公司已洞察到分布式技术的潜力。“当时行业内只有少数银行尝试核心系统分布式改造,我们提前三年启动预研,就是预判了行业发展的趋势。”在接受《证券日报》记者采访时,神州信息常务副总裁于宏志回忆。这一布局随后显露出战略价值。2019年后,随着金融行业对技术要求的升级,神州信息基于分布式架构的核心系统解决方案迅速占领市场。

    将时间的指针回拨至2020年,针对当时的新技术焦点,神州信息推进了“技术中台+业务中台”建设,使系统迭代效率提升。

    更具突破性的是AI编码技术的应用,神州信息早在2022年就启动了相关平台的规模化应用,其关键产品的平均开发周期缩短,代码准确率也让人有意外惊喜。

    这种效率提升源于双重技术突破,一方面通过金融行业知识库训练垂直模型,让大模型融入更多金融业务场景,如信贷、支付等;另一方面,根据不同银行的规范要求,将开发规范、架构约束等内置为大模型的“上下文”,确保生成代码符合银行技术标准。

    “就像给AI配备了一本‘金融开发手册’,它不仅能写代码,还能理解银行业务规则。”神州信息新动力数字金融研究院副院长薛春雨如是说。

    向“模型驱动”转变

    在制造企业里,“黑灯工厂”也被称为智慧工厂,指生产工作中由智能机器人或自动化设备按指令自行完成相关生产工作。而神州信息希望打造出“金融软件领域的黑灯工厂”。

    所谓“金融软件领域的黑灯工厂”,在这里,业务人员通过自然语言描述需求,AI自动生成业务模型,继而转化为可执行代码,测试平台则同步自动化完成验证。

    不过,这一路径的关键突破点在于“双模型驱动”——前端通过NLP解析需求生成业务模型,后端利用行业大模型将业务模型映射为技术模型。

    从流程数字化到数字资产化,传统银行的业务逻辑散落于各部门中,数字化转型的核心障碍在于“业务模型碎片化”。神州信息提出“业务资产化”理念,通过IM(集成建模)体系将银行信贷、风控、清算等流程转化为标准化数据模型。

    这种从“代码开发”到“模型驱动”的转变,正是通往“黑灯工厂”的关键一跃。

    神州信息的愿景是实现三个维度的突破。第一是全流程自动化。从需求到运维的闭环重构,在传统软件开发流程中,存在需求设计与代码实现的天然鸿沟。神州信息的解决方案是“双模型驱动”,前端通过技术解析业务需求,生成形式化的业务模型,后端基于行业大模型将业务模型转化为可执行代码。第二是智能体生态。让每个系统具备“思考能力”,在短时间内生成个性化方案;第三是人机协同新范式。从“代码生产者”到“价值设计者”技术革命带来的不是人员替代,而是角色重构,让开发人员向“AI训练师”和“业务架构师”转型。

    事实上,当多数企业还在客服、营销等边缘场景试水AI时,神州信息已将智能体(Agent)植入核心业务系统。

    “商业银行的核心痛点不是缺乏工具,而是如何让AI进入业务处理的‘主战场’。”神州信息副总裁、新动力数字金融研究院院长徐启昌以开户场景为例介绍,传统模式下,客户经理需根据客户需求手动配置账户属性,而神州信息的智能系统可自动解析细化意图,调用风控、计息等模块生成定制化方案,处理效率提升5倍。

    数据、场景与生态不同于通用大模型的“广而泛”,神州信息聚焦“垂直领域的精与深”。

    “我们的行业大模型训练数据大多来自服务银行的真实场景,这是任何通用模型都无法替代的‘金山银山’。”徐启昌坦言,相较效率提升,更重要的是生态构建能力。神州信息结合DeepSeek等国内优秀的开源大模型,将金融行业特性注入基础模型,形成“通用模型+行业插件”的解决方案。

    终极竞争是生态效率竞争

    神州信息在注重技术积累的同时,也从未放松安全与防护。

    金融数据的敏感性决定了不能“照搬开源模型”,神州信息采用了“联邦学习+隐私计算”技术。譬如,公司在某个合作的智能风控项目中,实现了跨机构数据联合建模,同时确保客户信息“可用不可见”。

    随着技术积累丰厚、安全和防护有保障,神州信息的目光也瞄向了“出海”。据相关负责人介绍,公司以东南亚地区为战略起点,积极寻求与当地市场的深度合作机会,同时逐步向全球其他潜力市场延伸。公司在新加坡设立海外业务总部,全面统筹国际化战略的实施,组建了专业的海外业务团队,为全球化布局提供强有力的支持。

    援引公开信息可知,在新加坡,神州信息中标某新设数字银行科技整体解决方案项目,帮助客户从零建设完整数字银行业务系统并顺利开业。此外,公司在马来西亚等多个国家中标银行数字化转型项目,为客户提供信贷、数字支付、电子渠道等多种数字化解决方案。

    神州信息更深远的布局在于场景输出。从单一产品到体系化输出区别于传统IT厂商的“项目制”模式,神州信息正在构建“技术+业务”的生态体系。例如,针对东南亚市场的独特需求,提供“开箱即用”的一体化金融解决方案,进一步提升了产品的本地化适配能力,后续也将持续研发升级产品,打造跨平台、跨业务、跨产品的“解决方案全家桶”。

    神州信息“金融软件领域的黑灯工厂”的愿景折射出中国科技企业的转型逻辑——以技术积累应对行业变革,以场景创新定义未来标准,以全球化视野重构竞争格局。

    “金融科技的终极竞争,是生态效率的竞争,谁能率先建立‘需求、设计、开发、运营’的智能闭环,谁就能在下一代金融基础设施竞赛中占据先机。”于宏志告诉记者。

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