Zhang Zhan, COO de Caiyue Xingtian: En 2025, la AI accesible romperá barreras, y la aplicación de agentes inteligentes en el cliente será clave para la transformación financiera.
El 24 de mayo, según el "Diario del Mercado de Innovación", (reportero Chen Mei) "Después del Año Nuevo Chino de este año, he observado en ciudades de tercer y cuarto nivel que incluso los gerentes de pequeñas empresas están comenzando a utilizar herramientas de IA para generar contratos, la eficiencia supera con creces a la manual; esto indica que la aplicación de la IA ha superado las barreras de la industria."
En la reciente celebración de la 14ª Conferencia de Usuarios de TI de Doble Estado 2025, el COO de Caiyue Xingchen, Zhang Zhan, expresó que, con la evolución de tecnologías como DeepSeek, la ola de "AI+" está acelerándose y la inclusión de la IA ha penetrado profundamente desde el ámbito tecnológico hacia las industrias tradicionales.
En cuanto a la aplicación de la tecnología AI en la industria financiera, Zhang Zhan expresó que el servicio al cliente es el tema central. Cuando los usuarios se acostumbran a utilizar AI para manejar asuntos cotidianos, los servicios financieros deben integrarse proactivamente en esta tendencia. Por ejemplo, en el escenario de finanzas para jubilados, muchos usuarios mayores encuentran difícil utilizar las aplicaciones debido a la complejidad de sus funciones. Sin embargo, si se logra la interacción en dialectos como el Wu a través de AI, se puede reducir significativamente la barrera de uso. Esta tecnología ya tiene una viabilidad madura.
En este contexto, las instituciones financieras deben aprovechar la oportunidad de la fusión "AI+APP", tomando como punto de partida la optimización de la experiencia del cliente, integrando sin problemas los servicios profesionales en la vida diaria del usuario.
El brote de agentes del extremo C también ha impulsado la actualización ecológica de la potencia informática doméstica. En opinión de Zhang, los escenarios de usuarios masivos proporcionan datos de entrenamiento enriquecidos para modelos grandes, lo que puede acelerar la iteración del modelo. Al mismo tiempo, la demanda de potencia informática a gran escala abrirá un espacio de mercado para la sustitución de chips domésticos. "Tomando Shanghái como ejemplo, basándose en el diseño de la integración de la potencia informática a nivel de política, Caiyue Xingchen ha construido una base de potencia informática basada en la plataforma Ascend de Huawei desde el año pasado, y ha cooperado estratégicamente con la correduría principal Guotai Haitong para construir un gran modelo de los 100 mil millones de parámetros de Junhong Lingxi, proporcionando servicios inteligentes en línea para una gran cantidad de usuarios, que está en el nivel líder en China".
Pero en desarrollo, la aplicación de grandes modelos necesita romper con la "orientación conceptual" y pasar a una "orientación a resultados", es decir, tener como objetivo central resolver problemas reales. Zhang Zhan analizó más a fondo y afirmó que la aplicación de grandes modelos debe integrarse profundamente en los escenarios empresariales, teniendo como principio la "amigabilidad con el cliente", y a través de optimizaciones específicas, mejorar la capacidad de aplicación del usuario y maximizar el valor tecnológico.
Al mismo tiempo, en el ámbito del entrenamiento de modelos, coexisten desafíos y demandas de habilidades, lo que resalta cada vez más la importancia de las soluciones integradas. "Las instituciones financieras enfrentan numerosos problemas en el proceso de aplicación de grandes modelos y transformación de habilidades, como la complejidad de la integración tecnológica y la falta de habilidades del personal. Si los proveedores pueden ofrecer soluciones integradas que sean simples de usar y con una alta relación costo-beneficio, se incrementará significativamente la eficiencia en la aplicación y desarrollo de modelos, se reducirán efectivamente las barreras de entrada tecnológica y se impulsará el rápido desarrollo e innovación de la aplicación de grandes modelos en la industria financiera."
Para mejorar la eficiencia, Zhang Zhan propuso el concepto de “empleados digitales de IA”. Es decir, acortar el ciclo de capacitación del personal y reducir los costos laborales a través de herramientas inteligentes. Al mismo tiempo, debido a que el modelo de división tradicional provoca una desconexión entre la arquitectura técnica y las necesidades comerciales, el principal desafío para la implementación de grandes modelos radica en la profunda integración de la lógica comercial y la capacidad técnica, lo que requiere aprovechar la colaboración de talentos y expertos de diferentes campos para romper la barrera de "tecnología y negocio como dos entidades separadas".
Zhang Zhan considera que el modelo ideal es la colaboración profunda entre la potencia de cálculo, los modelos y las necesidades del cliente, pasando de "vender potencia de cálculo y modelos" a "vender soluciones contextualizadas".
Con la construcción de un ecosistema inclusivo de "infraestructura de IA e implementación de escenarios", 2025 será un año crítico para que la industria nacional de IA "practique las habilidades internas y fortalezca la producción". "Solo cuando la base de potencia de cómputo, la optimización del modelo y los escenarios comerciales estén perfectamente conectados, la lógica de compras y gestión de las instituciones financieras experimentará una transformación fundamental: ya no se trata de adquisiciones de tecnología dispersas, sino de soluciones personalizadas en torno a objetivos comerciales específicos. Este tipo de colaboración ecológica no solo mejorará la eficiencia de la transformación tecnológica, sino que también promoverá que la IA pase de ser 'exclusiva del círculo tecnológico' a 'inclusiva en la industria' y, en última instancia, hacer que los servicios financieros sean más inteligentes e inclusivos". Dijo finalmente Zhang Zhan.
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Zhang Zhan, COO de Caiyue Xingtian: En 2025, la AI accesible romperá barreras, y la aplicación de agentes inteligentes en el cliente será clave para la transformación financiera.
El 24 de mayo, según el "Diario del Mercado de Innovación", (reportero Chen Mei) "Después del Año Nuevo Chino de este año, he observado en ciudades de tercer y cuarto nivel que incluso los gerentes de pequeñas empresas están comenzando a utilizar herramientas de IA para generar contratos, la eficiencia supera con creces a la manual; esto indica que la aplicación de la IA ha superado las barreras de la industria."
En la reciente celebración de la 14ª Conferencia de Usuarios de TI de Doble Estado 2025, el COO de Caiyue Xingchen, Zhang Zhan, expresó que, con la evolución de tecnologías como DeepSeek, la ola de "AI+" está acelerándose y la inclusión de la IA ha penetrado profundamente desde el ámbito tecnológico hacia las industrias tradicionales.
En cuanto a la aplicación de la tecnología AI en la industria financiera, Zhang Zhan expresó que el servicio al cliente es el tema central. Cuando los usuarios se acostumbran a utilizar AI para manejar asuntos cotidianos, los servicios financieros deben integrarse proactivamente en esta tendencia. Por ejemplo, en el escenario de finanzas para jubilados, muchos usuarios mayores encuentran difícil utilizar las aplicaciones debido a la complejidad de sus funciones. Sin embargo, si se logra la interacción en dialectos como el Wu a través de AI, se puede reducir significativamente la barrera de uso. Esta tecnología ya tiene una viabilidad madura.
En este contexto, las instituciones financieras deben aprovechar la oportunidad de la fusión "AI+APP", tomando como punto de partida la optimización de la experiencia del cliente, integrando sin problemas los servicios profesionales en la vida diaria del usuario.
El brote de agentes del extremo C también ha impulsado la actualización ecológica de la potencia informática doméstica. En opinión de Zhang, los escenarios de usuarios masivos proporcionan datos de entrenamiento enriquecidos para modelos grandes, lo que puede acelerar la iteración del modelo. Al mismo tiempo, la demanda de potencia informática a gran escala abrirá un espacio de mercado para la sustitución de chips domésticos. "Tomando Shanghái como ejemplo, basándose en el diseño de la integración de la potencia informática a nivel de política, Caiyue Xingchen ha construido una base de potencia informática basada en la plataforma Ascend de Huawei desde el año pasado, y ha cooperado estratégicamente con la correduría principal Guotai Haitong para construir un gran modelo de los 100 mil millones de parámetros de Junhong Lingxi, proporcionando servicios inteligentes en línea para una gran cantidad de usuarios, que está en el nivel líder en China".
Pero en desarrollo, la aplicación de grandes modelos necesita romper con la "orientación conceptual" y pasar a una "orientación a resultados", es decir, tener como objetivo central resolver problemas reales. Zhang Zhan analizó más a fondo y afirmó que la aplicación de grandes modelos debe integrarse profundamente en los escenarios empresariales, teniendo como principio la "amigabilidad con el cliente", y a través de optimizaciones específicas, mejorar la capacidad de aplicación del usuario y maximizar el valor tecnológico.
Al mismo tiempo, en el ámbito del entrenamiento de modelos, coexisten desafíos y demandas de habilidades, lo que resalta cada vez más la importancia de las soluciones integradas. "Las instituciones financieras enfrentan numerosos problemas en el proceso de aplicación de grandes modelos y transformación de habilidades, como la complejidad de la integración tecnológica y la falta de habilidades del personal. Si los proveedores pueden ofrecer soluciones integradas que sean simples de usar y con una alta relación costo-beneficio, se incrementará significativamente la eficiencia en la aplicación y desarrollo de modelos, se reducirán efectivamente las barreras de entrada tecnológica y se impulsará el rápido desarrollo e innovación de la aplicación de grandes modelos en la industria financiera."
Para mejorar la eficiencia, Zhang Zhan propuso el concepto de “empleados digitales de IA”. Es decir, acortar el ciclo de capacitación del personal y reducir los costos laborales a través de herramientas inteligentes. Al mismo tiempo, debido a que el modelo de división tradicional provoca una desconexión entre la arquitectura técnica y las necesidades comerciales, el principal desafío para la implementación de grandes modelos radica en la profunda integración de la lógica comercial y la capacidad técnica, lo que requiere aprovechar la colaboración de talentos y expertos de diferentes campos para romper la barrera de "tecnología y negocio como dos entidades separadas".
Zhang Zhan considera que el modelo ideal es la colaboración profunda entre la potencia de cálculo, los modelos y las necesidades del cliente, pasando de "vender potencia de cálculo y modelos" a "vender soluciones contextualizadas".
Con la construcción de un ecosistema inclusivo de "infraestructura de IA e implementación de escenarios", 2025 será un año crítico para que la industria nacional de IA "practique las habilidades internas y fortalezca la producción". "Solo cuando la base de potencia de cómputo, la optimización del modelo y los escenarios comerciales estén perfectamente conectados, la lógica de compras y gestión de las instituciones financieras experimentará una transformación fundamental: ya no se trata de adquisiciones de tecnología dispersas, sino de soluciones personalizadas en torno a objetivos comerciales específicos. Este tipo de colaboración ecológica no solo mejorará la eficiencia de la transformación tecnológica, sino que también promoverá que la IA pase de ser 'exclusiva del círculo tecnológico' a 'inclusiva en la industria' y, en última instancia, hacer que los servicios financieros sean más inteligentes e inclusivos". Dijo finalmente Zhang Zhan.
Fuente: Diario del Mercado de Innovación
Autor: Diario del Mercado de Innovación