尊敬的各位领导、各位嘉宾，大家上午好！今天我分享的话题是 “加速 AI 应用深度创造价值”。近年来，大模型蓬勃发展、快速迭代，通用模型性能得到显著提升。尤其是今年 DeepSeek 横空出世后，大幅降低了众多企业和金融机构的创新门槛。金融行业的 AI 创新已从以往宽泛的行业大模型创新，转向聚焦应用层的创新，行业内几乎都在各个业务环节尝试开发各类 agent。一时间，大模型应用呈现百花齐放的态势，但我们也发现，要实现应用的优质体验，满足金融行业对精准度的高要求，仍面临诸多挑战。在多个环节中，通用模型在专业金融业务场景和环节中的准确率不足，需要针对不同场景训练领域模型，而高质量精准数据及训练数据集的准备存在较高的技术和积累门槛，且开发 AI 应用对工程和工具的要求也极高。目前，虽有机构尝试市面上的开源工具，但更需要商用化工具平台及可持续迭代的技术能力来支撑 AI 应用的发展。针对这些痛点，我们提出了云数模应用整体飞轮模型。其中，云为模型训练和推理提供智算底座；新一代大数据湖为领域模型训练提供关键原料；智能体开发平台及相关工具生态为 AI 应用开发提供能力。这四大板块共同驱动 AI 跨越数据及场景鸿沟，深度创造价值，形成良性发展的飞轮。腾讯在大模型方向的战略是 “all in AI”，即把 AI 的原子能力全面嵌入 To B 产品矩阵，以及微信、QQ、会议、文档等上千种 C 端互联网产品应用中，通过场景打磨迭代产品及模型。在金融行业，我们也形成了全方位的解决方案。在 B 端，底层提供与通算统一管理的 TCE 智算平台，以及大数据平台 TBDS、数据治理产品 VDATA；大模型训推平台为 TaiOne，应用开发平台为 TC ADP；上层支持丰富的金融应用能力，全方位支撑金融机构的 AI 创新。在 C 端，我们重点发力 AI 原生应用。如超级应用 “元保” 迭代迅速，广受好评，且已开始与头部金融机构开展权威性合作；“元气” 作为 agent 市场，支持企业和个人上传 agent 及能力插件，金融机构可通过协议接口使用这些插件丰富自身 agent 能力；个人知识库工作平台 “艾玛（Emma）” 体验优良，今年 3 月开放的 “知识广场” 在三个多月内积累了超过 1000 万篇各领域专业知识材料，覆盖理财、产业金融、金融市场等众多领域，众多头部券商研究机构也在贡献内容。我们认为，未来大模型时代 “内容即流量”，用户通过内容搜索可关联至金融机构的知识库及业务板块，形成类似搜索 SEO 的流量导入场景，AI 原生应用与 agent 应用的生态将愈发繁荣。一、B 端四大板块详解：大模型与工具平台架构（一）大模型与工具平台整体架构业界在大模型及工具平台层面不断推陈出新。我们在大模型方面坚持全链路自研，混元大模型持续演进，今年初推出深度思考的 T-one 模型，陆续推出快速思考的 Turbo S，上个月又推出小尺寸大能量的 A13B。在上个月的 Chatbot Arena 权威盲测排行榜中，我们位列世界第八，国内仅次于 DeepSeek。同时，我们也开放拥抱 DeepSeek 及第三方主流开源模型。训推平台方面，TaiOne 覆盖数据准备、模型训练精调、模型评测及推理部署等全流程支持。智能体开发平台 TC ADP 提供丰富的应用框架，包括标准的 RAG 工作流、agent、多 agent 等开发模式，还专门集成了 MCP 丰富的工具插件。平台预置了腾讯特色的原子能力，如文档解析、多人改写、文档拆分、OCR 等，以及金融场景特色插件，如舆情分析、财务数据提取分析等，快速支持金融机构的 AI agent 创新。（二）大模型发展阶段与腾讯实践大模型及领域模型创新方向在过去一年发生较大变化，已从以预训练 scaling law 为主线的模式，进入后训练和推理比重日益增加的精细化提升阶段，许多仍在进行预训练大模型的机构，其后训练比重已超过 50%。究其原因，当前模型已纳入市面上互联网主流内容，若要进一步提升性能，必须通过专业领域（如理科、各学科）的高质量数据集，借助监督、精调等后训练模式实现。同时，随着深度思考能力的快速提升，应用对推理效率的要求也显著提高。腾讯内部在大模型及领域模型训练方面有广泛实践，如微信支付的业务风险审核、广告智能推荐、信贷尽调领域的报告生成等。通过自身标注的专业数据进行后训练，所得模型的性能和准确率远高于通用模型，且训练后的小参数模型能显著降低推理成本。这些训练均基于 TaiOne 一站式训推平台，该平台在后训练方面能力突出，在监督精调、模型蒸馏、强化学习等后训练环节做得极为细致。此外，平台内置混元开发的 engine 推理加速框架，可大幅降低推理时延，提升推理吞吐率；在 GPU 算力调度上，TaiOne 平台支持不同训推任务的整体潮汐调度，通过错峰方式提高资源利用率。（三）智能体发展阶段与腾讯智能体开发平台今年被广泛认为是智能体元年，AI 应用开发模式从早期基于标准 RAG 的简单知识库场景尝试，到借助工作流实现 AI 完成固定任务（缺乏思考能力），再演进至当前可自主规划、多 agent 互相协同的阶段，进入越来越智能的 agent 自主规划及多 agent 协同时代。在此过程中，可调用丰富的能力插件完成整体动作，业界的 deep research 便是一种高阶 agent。金融行业对智能应用的专业性和精准性要求极高，往往需要不同环节的 agent 及能力协同完成工作，因此多 agent 协同及开放的插件生态是金融 AI 应用发展的关键能力。我们的智能体开发平台 TC AIDP 重点加强多 agent 开发应用框架，首创零代码转交协同，通过主 agent 的意图识别能力调度各个不同 agent，在协议中传递 agent 的上下文信息，同时全面支持 MCP 协议，平台预置了丰富的插件能力，如会员搜索、OCR 识别、支付能力，以及外部的搜狗搜索、表格处理等 MCP 插件。以车主助手 agent 为例，某财险公司开发的车主助手主 agent，可根据客户问题领域进行调度：汽车相关问题交由汽车服务智能体，车险相关问题交由车险报价智能体，主 agent 通过意图理解和任务拆解，协同多个 agent 矩阵完成任务。金融行业对大模型服务的安全性要求极高，需符合《生成式人工智能服务管理暂行办法》及相关互联网法规。大模型面临的攻击涉及 100 多个路径，如热门的提示词攻击（通过特殊提示词突破安全边界）、不良内容攻击等。我们借鉴运营元保的最佳实践，采用 “以大模型对抗大模型” 的 “魔法对抗魔法” 策略，在用户输入输出与大模型服务之间设置以大模型安全引擎为驱动的安全管控平台，实现对输入输出内容的敏感词及多模态敏感内容过滤、防对抗题词污染、数据脱敏防泄露等完善的安全防护。二、金融行业 AI 应用场景实践我们围绕银行、消金、券商、资管、保险及金融行业通用场景，形成全方位解决方案，累计实践超过 100 种应用场景，已在中国银行、农行、泰康保险、招行等众多机构得到深入应用。我们既提供特色优势应用（如信贷尽调助手、舆情分析、代码助手、客服助手、会议助手等），也提供工具平台支持金融机构和行业 ISV 共同开展应用创新。（一）企业知识库金融行业对知识库私有化部署需求旺盛，我们的乐享产品是开箱即用的私有化企业知识库（相当于 B 端的艾玛），支持混元和 DeepSeek 双模型驱动，具备灵活的知识域划分及完善的权限管理，支持 30 多种格式的多模态文件输入和管理，以及灵活的分级分类管理，在知识查询准确率方面有大幅优化。乐享支持 MCP 插件模式，可嵌入企业的多种流程，如企微客服、企微营销、SCM 营销等场景。正如 COBY 在致辞中提到，我们在长城人寿等保险客户处，基于乐享 AI 知识库上线了企业知识库、客服 AI 小助手、AI 陪练等丰富的智能应用场景。（二）大模型信贷尽调该应用聚焦银行对公信贷业务提效，价值显著。对公信贷经理撰写信贷尽调报告通常需 2-3 周，涉及大量繁杂工作：输入端包含公司财报、经营情况、流水、行业及公司分析等多种格式的复杂文档，处理这些文档耗时巨大，存在文档切分预处理繁琐、OCR 识别准确率低、文档含专业术语、复杂表格及盖章水印干扰等问题。我们的尽调助手依托一站式大模型能力，可覆盖 95% 的场景工作内容。输入端支持多种原始文件格式输入，及从互联网拉取行业和公司信息；在尽调分析层，我们特色化地精调了意图识别模型及专业领域的 KV 提取模型，这是提高输入文档格式化、向量化成功率的关键一步。该助手全链路覆盖工作流程，最终人工审核采纳率达 93%，报告生成在人工大半核验下，一天内即可完成，相较于以往效率提升 10 倍以上（原需人工 3 天核验，现整体一天内完成，报告生成仅需 1 小时）。（三）保险寿险代理人助手寿险代理人团队智能化是当前热门方向，大模型在此领域大有可为。借助智能代理人助手，代理人可高效安排工作：早上：针对已有铺垫的客户，结合其收入、健康、既往投保保障等信息，分析保障缺口，生成针对性的保障计划、保险产品推荐（含保费、保额等），形成一目了然的保险建议书。中午：通过个性化内容生成功能，制作个人朋友圈海报，发送给目标客户。晚上：利用代理人知识库学习新的保险场景和产品。（四）大模型舆情服务我们与深交所联创的大模型舆情服务，针对舆情多为文本非结构化数据（少量为视频等多模态内容）的特点，发挥大模型优势，采用微信公众号等生态独特数据及外部主流媒体信源，基于混元模型精调（部分领域使用 DeepSeek），提供舆情推送、大模型舆情问答、舆情报告自动生成等服务，风险发现效率较以往专家模型提升 30 倍。该场景今年获得监管高度认可，目前已通过 API 和插件方式向券商、基金等市场机构输出，广泛应用于投研、风控、财富管理等领域，成为分析和决策的重要数据源。（五）金融风控大模型金融风控多采用以往的专家决策模型，如何用好大模型是行业研究的课题。我们的做法是：基于在风控场景与黑产对抗中积累的丰富数据（如全知识、多场景模型 —— 贷前、贷中、客户回捞、信用模型等，及大量特征数据），对这些数据知识进行挖掘并向量化；同时，以以往积累的专家模型为老师，对大模型进行自监督及半监督学习，形成全新的金融风控大模型。该大模型效果显著：一是可基于少量样本训练新场景模型；二是模型区分度高，在支持某头部互联网金融的贷前和贷中客户回捞场景中，每年可回捞超过 2 万高质量客户；三是高效支持新场景，如在某头部商业银行新互联网渠道开通场景中，一两天内即可完成支持。三、云基础设施进展：国产化与智能化双轮驱动云已成为金融行业首选技术底座，国产化和智能化是金融云领域的发展主脉。今年 5 月，行业信创进入第二期，主题为 “全面覆盖，全面信创”，此阶段面临软件供应链安全、私有化软件生命周期持续性、核心系统信创改造难度大、新旧系统并跑替换压力大、信创软件从可用到好用的跨越（系统兼容性、工具完善度）等挑战。腾讯云持续迭代进步，定位为国产云软件主力军。主力专有云数据库等产品不仅通过国策认证，今年还通过了软件供应链安全最高等级认证；在信创生态适配方面不断迭代，兼容最新的海光四代及多种 GPU；与行业主流核心系统应用厂家合作开发众多联合方案；持续增强和迭代不同技术架构、产品的运维工具和软件，提升运维效率，致力于将产品做到真正好用。其中，典型信创产品 TTSQL 已成为金融行业交易型数据库首选：支持超过 100 家金融机构的核心系统场景；合作的 1000 多家金融机构在私有化部署方面的物理机台数超过 2 万节点，行业领先。取得这一领先地位的原因在于：经过公有云几十万实例及私有云头部客户的深度打磨；内核持续调优提升，陆续打破交易型 TPCC、分析型 TPCDS 的全球性能记录；应用工具不断优化，如 DB brain 智能运维平台支撑数据库优化及运维。自今年初拿下工行核心数据库项目后，我们已实现四大行主力数据库的全面覆盖；央行也陆续在国库、外汇管理局、清算中心等涉及国计民生的重要应用中上线我们的产品。以农业银行为例，去年 11 月，农行将所有主机应用迁移至 TTSQL 分布式架构，并切换备用数据库链路，今年初举行主机下电仪式，标志着自主创新新时代的到来。当前，金融数字金融及智能金融场景增长迅速，以往基于虚拟化的全站云搭建分布式架构在敏捷性、资源效率及智能化方面渐显不足。我们认为，金融机构核心系统架构的演进方向是云原生，其特点包括云原生化、智能化、单元化及自主可控。基于在金融机构核心分布式领域的多年实践，我们今日推出保险核心分布式转型白皮书，并更新银行分布式架构转型白皮书。新白皮书提出：保险白皮书强调 “AI 重塑核心系统”，将精算模型实时嵌入实时理赔环节，使风险定价从事后走向事中；保险和银行新架构通过云原生和单元化架构，多维度保障系统稳健性。在智算方面，TCE 可统一管理通算和智算，智算集群提供一站式异构算力资源整合，底层算力支持英伟达硬件生态及丰富的国产 GPU 生态。计算集群技术有多项自研创新，如自然集群中的高性能芯迈网络支持超过 10 万卡的集群，集群内提供高性能文件存储 Turbo S，QGPU 能力在操作系统层面调度 GPU，提升 60% 的 GPU 使用率。在某头部商业银行的智算平台落地项目中，我们统一管控英伟达卡及昆仑芯、木犀等多种国产卡，高效支撑了该银行超过 100 种场景的应用创新及训推场景。四、大数据与 AI 的结合：打破割裂，实现一体化大数据体系发展较早，数据平台建设起步也早，但大模型出现后，普遍存在大数据与 AI 体系相互割裂、大数据难以便捷应用于 AI 训练的问题。我们认为，需整体规划数据治理体系和 AI 开发体系，端到端建设平台。data + AI 方向存在三大趋势：智能化管理：通过 AI data agent 挖掘数据全生命周期能力，执行自主规划任务，进行数据分析、优化和资质管理。一体化：将传统面向数据工程的大数据与面向 AI 训练的科学数据，通过统一数据湖进行一体化存储（含结构化、多模态、向量化数据），打破数据孤岛。高质量数据创造高价值：将金融机构私域数据在业务场景应用中用于领域模型训练，产生巨大价值，这是跨越场景应用鸿沟的关键，如智能客服调用实时数据、智能决策结合大模型与传统决策模型（如叉积、Boost 等）、实时千人千面内容生成等均具有重要业务价值。我们的腾讯金融云 data + AI 解决方案，在存储层面采用 lakehouse 架构，支持结构化、非结构化及向量数据的统一存储；中间通过元数据层面支持不同计算引擎使用，避免数据膨胀，保证数据一致性。我们在元数据管理领域积累多年，稳定性高，这是区别于市面其他厂家的关键。方案中特别提到 UDF（用户自定义函数）模块，可通过 SQL 语句让大模型混合调度底层的多模态数据及语言数据，是大模型应用底层数据的关键路径。往上可支持 chat BI、混合分析、data agent 等丰富业务板块场景。以下为两个 data + AI 应用案例：Emma 智能工作台：因访问量和搜索量大，采用 Elastic search + RAG 融合架构，构建从检索到阅读、创造到协作的全流程知识体系，并通过熔断限流、多级数据均衡等技术增强，支撑突发访问量，优化访问性能和存储。智能问数（ChatBI 产品）：该场景探索较多但做好不易，存在准确率不高的问题，主要难点在于意图理解（AI 对口语化问题理解不足）及企业内部运营语言体系（大模型难以理解）。我们的 ChatBI 产品攻克了诸多技术难题，如对提问口语化问题进行深入后训练，解决生成 SQL 语句完整性及不同 SQL 方言问题等；针对不同企业，需结合其自身运营语言体系进行定制化精调以达良好效果。目前，该产品在 7 月份的权威国际测评 Bordbench 中斩获国内第一、全球第三的佳绩。以上是本次分享的全部内容，感谢大家的聆听！注：本文根据演讲者逐字稿整理数说123之算力大模型是北京数说政通科技有限公司旗下自媒体矩阵“数说123”的子账号，通过公开市场数据、官网信息、社群互动、头部企业生态合作、财报、投研、招股说明书、访谈为大模型及算力公司、运营商、央国企、行业和区域头部提供人工智能领域的媒体宣传、数据支撑、洞察分析、商机研判、生态构建、算力销售、大模型落地服务。

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