2025年7月1日，首场「AI for Process」系列活动圆满落幕，本次活动聚焦于AIGC在典型金融业务场景中的探索与实践。多位金融科技专家分享了银行落地案例与行业技术趋势，深入探讨了人工智能如何重塑金融业务流程与核心竞争力。
AIGC对金融软件研发工艺的变革
AIGC技术正在深刻改变金融软件的研发模式，通过人机协同推动研发范式的创新。
智能体驱动代码生成
神州信息技术总监温涛指出，通过智能体（Agent）实现业务功能代码、单元测试代码及功能测试用例的自动生成，能显著提升研发质量与效率。
B端场景的差异化挑战
OpenCSG CTO王伟强调，B端场景具有复杂度高、流程整合度高和容错率低的特点，不能简单复制C端经验。OpenCSG与神州信息合作，聚焦AI Coding Agent，并计划从AI Agent横向扩展到AI Process，实现全流程工艺进化。
研发工艺的全周期延伸
神州信息新动力研究院副院长薛春雨表示，AIGC不仅是人工替代，更推动研发工艺和流程的重塑与升级。目前，AIGC在金融场景的应用正从代码生成、知识问答等领域向全生命周期延伸。
AIGC赋能银行信贷业务创新
AIGC技术从流程优化、风险研判和交互智能三个方面深度赋能银行信贷业务。
流程智能化
在授信调查环节，AIGC突破数据孤岛，整合企业财报、交易流水和舆情等多源数据，自动生成逻辑严密的调查报告，大幅提升调查效率。智能填单功能可依据客户信息自动填充表单，规避人工误差，提升办理效率。
风险智能研判
依托大模型构建的智能风控体系，实现信贷业务全流程的动态风控闭环：
- 贷前：基于多维数据精准识别高风险客群，从源头把控风险。
- 贷中：实时分析非结构化新闻数据，监测企业经营波动与信用异动，快速预警潜在风险。
- 贷后：持续追踪资产与信用变化，动态调整风控策略，精准触发授信调整动作。
个性化交互服务
大模型根据客户信用评分、行业风险等级与银行政策，提供个性化信贷方案，动态调整沟通策略，提升客户智能化体验。
解决贷前调查痛点
神州信息信贷解决方案技术总监徐世强提到，针对非标数据解析、报告生成与交易真实性验证等痛点，通过RAG、多源引擎融合与智能体任务编排等技术，提升核验准确性与覆盖率。
AI构建金融科技核心竞争力的路径
AI技术正通过多元化发展渗透到金融业务的各个环节，形成数据积累与场景创新的良性循环。
业务经验与数据沉淀
OpenCSG王伟认为，将业务经验和数据沉淀转化为AI Agent能力，并深度重构业务流程，是企业实现颠覆式革新的关键。
技术趋势与数据资产积累
神州信息温涛指出，AI技术从上层应用到基础研发逐渐渗透各流程，形成数据资产积累，助力垂直领域大模型的构建，赋能业务创新。
多模态大模型与智能体应用
神州信息AI研发部副总经理吴乾坤表示，多模态大模型正迎来突破性进展，通过大量智能体推动技术与业务融合，加速金融机构数智化转型与业务模式革新。
AI服务平台的集成化趋势
徐世强预测，头部AI科技公司将发力研发集成化AI服务平台，客户无需自行搭建复杂系统或训练模型，即可轻松调用AI功能。
未来竞争焦点
薛春雨总结道，Agent与业务知识、产品数据的深度融合是当前竞争重点，而AI for Process将是主要方向。最终竞争力体现在数据积累与生产力转化上，金融机构需构建行业特色Agent智能体，推动AI for Process理念落地。
行业应用拓展与未来展望
本次直播活动拉开了「AI for Process」系列序幕，后续将聚焦供应链运营、政务服务及汽车制造等核心业务流程的实战经验，直击行业痛点，解码AI助力各行业场景的破局密钥。通过前沿洞察、技术突破与跨行业实践，推动企业数智化转型迈向更高阶的「流程智能」时代。
常见问题
1. AIGC在金融软件开发中的主要作用是什么？
AIGC通过智能体自动生成代码、测试用例和报告，提升研发效率与质量，推动人机协同的研发范式创新。
2. 银行信贷业务如何受益于AIGC技术？
AIGC优化信贷流程，实现智能风控闭环，并提供个性化交互服务，全面提升效率与客户体验。
3. AI如何帮助金融机构构建核心竞争力？
通过将业务经验转化为AI Agent能力，重构业务流程，积累数据资产，并依托多模态大模型加速创新。
4. B端与C端场景的AIGC应用有何差异？
B端场景复杂度高、容错率低，需定制化解决方案，不能简单复制C端经验。
5. 未来AIGC在金融行业的发展趋势是什么？
聚焦Agent与业务深度融合、AI for Process流程优化，以及集成化AI服务平台的普及。
6. 企业如何开始实施AIGC转型？
可从特定场景试点入手，结合业务需求引入智能体技术，逐步积累数据与经验，推动全流程优化。