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TMGM外汇消息：
腾讯云7月18日在金融数智峰会上发布面向金融行业的AI创新排除方案：系统性整合了从模型底座到智能体开发，从训推平台到业务场景插件的全链路能力，同时联合生态伙伴推出“金融智能体创造营”，加速AI应用。
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上证报中国证券网讯（记者 窦世平）腾讯云7月18日在金融数智峰会上发布面向金融行业的AI创新排除方案：系统性整合了从模型底座到智能体开发，从训推平台到业务场景插件的全链路能力，同时联合生态伙伴推出“金融智能体创造营”，加速AI应用。
不妨想一想，
腾讯云副总裁胡利明接受上海证券报记者采访时表示，金融机构探索智能化落地所需的投入非常大且持续时间很长，因此客户对智能化方向的顶层规划和预期十分关键，如果没有战略级的重视，很容易不了了之。
从某种意义上讲，
金融行业AI创新排除方案
更重要的是，
针对场景难办、稳妥合规要求高的金融行业，腾讯云在会上发布了金融行业AI创新排除方案。
很多人不知道，
胡利明介绍，面向金融领域客户需求，腾讯金融云传递专有云TCE，大数据平台TBDS，腾讯云TI平台和智能体开发平台，以及丰富的应用能力。通过整合腾讯B端的技术能力和C端丰富生态，构建了覆盖银行、泛金融、资管、保险等核心业务场景及金融行业通用场景的智能产品和方案体系。
综上所述，
在国内，腾讯云已和央行、六大国有银行都建立了合作关系，服务了TOP200的银行中90%以上的客户；在保险领域，12大中资保险集团和300多家保险客户都采用了腾讯云方案；在大资管领域，覆盖了90%以上的资本市场买卖方和头部经营机构；并且服务了超1000家消费与产业金融领域的企业。在境外，腾讯云已服务覆盖20多个国家和地区的300多家金融客户。
综上所述，
“过去十多年，金融行业一直站在数字科技的最前沿，既是先进技术场景应用的试验田，也是新技术产业价值的试炼场。”腾讯集团副总裁、云与智慧产业事业群COO兼腾讯云总裁邱跃鹏在发布会上表示，得益于全球金融机构的数字化发展，成立十年的腾讯金融云已服务超过10000家金融客户。
截至目前，已有上百家金融客户接入混元大模型，上线了AI代码助手、智能客服、保险代理人助手、信贷审核助手等众多AI应用。例如对公贷款尽调场景，是国内银行的普遍痛点。在传统流程下，银行客户经理撰写授信尽调报告需要2-3周，甚至更久。
说到底，
针对这一痛点，腾讯金融云打造了“大模型信贷尽调助手”。信贷尽调助手具有覆盖尽调业务端到端的处理能力，能覆盖95%工作文稿。目前，大模型信贷尽调助手已在华兴银行深度测试半年，将尽调报告生成周期从10天压缩至1小时，合并人工审核1个工作日内完成，整体效率整体提升了10倍。
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加速大模型在金融场景落地
TMGM外汇专家观点：
助力金融机构大模型应用方面，腾讯金融云已打造众多行业标杆案例。腾讯云TI平台助力中国银行搭建了面向全行的“分析师工作台”，已服务总行及分行共95个租户，近4000名分析师，生成了反欺诈模型、大众客户流失预警等3000多个AI模型，大幅提升了业务的质效。
简要回顾一下，
微众银行也早在2015年启动AI技术研发布局，目前已构建起覆盖多元场景的AI应用体系。微众银行数字金融发展部副总经理周铭表示，2023年进行，微众银行进一步加速基于大模型的AI应用开发，通过腾讯混元大模型、弹性搜索等产品的协同赋能，打造涵盖 TMGM官网 软硬件AI关键能力的工程化体系，完成多个业界大模型的部署与应用探索，最终在营销、运营、风控及消保等核心环节实现业务高效发展。
TMGM外汇行业评论：
“不仅是银行，许多金融机构如保险、证券的高层都将AI放在了一个非常高的战略定位。”胡利明表示，大的金融集团或是民营企业的投入基本都是战略级的，但是真实落地时，金融机构还是会谨慎地按规划花每一分钱，腾讯云也会帮助他们做相关资源规划的最优方案。
不可忽视的是，
在保险行业，腾讯乐享帮助东吴人寿、长生人寿等客户打造了智能化的企业知识库，有效管理了保险精算、金融法规等千万级知识单元，并且通过乐享的AI陪练系统，为保险经纪人传递模拟真人的一对一陪练，大幅提升了其专业性和面客能力。
“客户对智能化方向的探索需要顶层的规划和预期，鉴于投入成本非常大且持续时间很长，如果没有高层的重视，很容易不了了之。”胡利明表示，应用探索方面也需要从易到难，阶段性地有一定的成果，这样才能够支撑整个战略顺利地执行，不过投入产出比目前不是金融机构最关心的，他们更关心能否在阶段性跑出一些可用的场景。返回搜狐，查看更多
