「科創板日報」5月24日ニュース（記者 陳美）「今年の春節後、私は三四線都市で観察したところ、小企業の管理者ですらAIツールを使って契約を生成し始めており、その効率は人間をはるかに超えています——これはAIの応用が業界の境界を越えたことを示しています。」最近開催された2025年第14回双態ITユーザー会議で、財跃星辰のCOO張展は次のように述べました。彼は、DeepSeekなどの技術の進化に伴い、「AI+」の波が加速しており、AIの普及がテクノロジー界から伝統産業へと深く浸透していると考えています。AI技術の金融業界への応用について、張展は顧客サービスが核心的なテーマであると述べました。ユーザーが日常業務をAIで処理することに慣れている場合、金融サービスはこのトレンドに積極的に統合する必要があります。例えば、年金金融のシナリオでは、多くの高齢ユーザーがアプリの機能が複雑で使用が困難ですが、AIを通じて上海語などの方言でのインタラクションを実現すれば、使用のハードルを大幅に下げることができます。この種の技術はすでに成熟した実行可能性を持っています。この背景の下、金融機関は「AI+APP」の融合の機会を捉え、C端の体験最適化を切り口にして、専門的なサービスをユーザーの日常にシームレスに組み込むべきです。C末端エージェントの発生は、国内の計算能力のエコロジカルなアップグレードも推進しています。 Zhang氏の見解では、大規模なユーザーシナリオは、大規模なモデルに対して豊富なトレーニングデータを提供し、モデルの反復を加速することができます。 同時に、大規模なコンピューティングパワーの需要は、国内のチップ代替のための市場スペースを開きます。 「上海を例にとると、政策レベルでのコンピューティングパワー統合のレイアウトに依存して、Caiyue Xingchenは昨年からHuaweiのAscendプラットフォームに基づくコンピューティングパワーベースを構築し、ヘッドブローカーのGuotai Haitongと戦略的に協力してJunhong Lingxiの1000億パラメータの大規模モデルを構築し、多数のユーザーにインテリジェントなオンラインサービスを提供し、これは中国でトップレベルである。」しかし、発展する中で、大規模モデルの応用を実現するためには「概念指向」を突破し、「結果指向」に移行する必要があります。つまり、実際の問題を解決することを核心目標とするのです。張展はさらに分析し、大規模モデルの応用は業務シーンに深く統合されるべきであり、「顧客に優しい」を原則とし、ターゲットを絞った最適化を通じてユーザーの応用能力を向上させ、技術価値を最大化する必要があると述べました。同時に、モデルトレーニングの分野では、課題とスキル要件が共存しているため、オールインワンソリューションがますます重要になっています。 「金融機関は、大規模なモデルの適用とスキル変革のプロセスにおいて、複雑なテクノロジーの統合や人員のスキルギャップなど、多くの困難に直面しています。 サプライヤーが使いやすく費用対効果の高い統合ソリューションを提供できれば、モデルの適用と開発の効率が大幅に向上し、技術実装のしきい値が効果的に低下し、金融業界における大規模モデルアプリケーションの急速な開発と革新が促進されます。 ”効率の向上に関して、張展は「AIデジタル従業員」の概念を提案しました。これは、スマートツールを通じて人員のトレーニング期間を短縮し、人件費を削減することを目的としています。同時に、従来の分業モデルが技術アーキテクチャとビジネスニーズの分断を招いているため、大規模モデルの実現における重要な課題は、ビジネスロジックと技術能力の深い統合にあります。分野を超えた人材と専門家の協力を活用し、「技術とビジネスの二重構造」という壁を打破する必要があります。張展は、理想的なモデルは計算力、モデル、顧客のニーズの三者が深く協力することだと考えており、「計算力、モデルを売る」から「シーン別のソリューションを売る」へと移行するべきだと述べています。「AIインフラとシナリオ実装」の包括的なエコシステムの構築により、2025年は国内のAI業界が「内部スキルを実践し、アウトプットを強化する」ための重要な年になります。 「コンピューティング能力ベース、モデルの最適化、ビジネスシナリオがシームレスに接続されて初めて、金融機関の調達と管理のロジックは根本的に変化します。これは、もはや散在するテクノロジー調達ではなく、特定のビジネス目標を中心にカスタマイズされたソリューションです。 この種のエコロジカルなコラボレーションは、テクノロジー変革の効率を向上させるだけでなく、AIを「テクノロジーサークル専用」から「業界インクルーシブ」へと促進し、最終的には金融サービスをよりスマートで包括的なものにする」と語った。 張はついに言った。出典:Science and Technology Innovation Board Daily著者:Science and Technology Innovation Board Daily
財躍星辰のCOO、張展氏：2025年にAI普及が突破し、C端のインテリジェントエージェントの応用が金融の転換の鍵となる
「科創板日報」5月24日ニュース（記者 陳美）「今年の春節後、私は三四線都市で観察したところ、小企業の管理者ですらAIツールを使って契約を生成し始めており、その効率は人間をはるかに超えています——これはAIの応用が業界の境界を越えたことを示しています。」
最近開催された2025年第14回双態ITユーザー会議で、財跃星辰のCOO張展は次のように述べました。彼は、DeepSeekなどの技術の進化に伴い、「AI+」の波が加速しており、AIの普及がテクノロジー界から伝統産業へと深く浸透していると考えています。
AI技術の金融業界への応用について、張展は顧客サービスが核心的なテーマであると述べました。ユーザーが日常業務をAIで処理することに慣れている場合、金融サービスはこのトレンドに積極的に統合する必要があります。例えば、年金金融のシナリオでは、多くの高齢ユーザーがアプリの機能が複雑で使用が困難ですが、AIを通じて上海語などの方言でのインタラクションを実現すれば、使用のハードルを大幅に下げることができます。この種の技術はすでに成熟した実行可能性を持っています。
この背景の下、金融機関は「AI+APP」の融合の機会を捉え、C端の体験最適化を切り口にして、専門的なサービスをユーザーの日常にシームレスに組み込むべきです。
C末端エージェントの発生は、国内の計算能力のエコロジカルなアップグレードも推進しています。 Zhang氏の見解では、大規模なユーザーシナリオは、大規模なモデルに対して豊富なトレーニングデータを提供し、モデルの反復を加速することができます。 同時に、大規模なコンピューティングパワーの需要は、国内のチップ代替のための市場スペースを開きます。 「上海を例にとると、政策レベルでのコンピューティングパワー統合のレイアウトに依存して、Caiyue Xingchenは昨年からHuaweiのAscendプラットフォームに基づくコンピューティングパワーベースを構築し、ヘッドブローカーのGuotai Haitongと戦略的に協力してJunhong Lingxiの1000億パラメータの大規模モデルを構築し、多数のユーザーにインテリジェントなオンラインサービスを提供し、これは中国でトップレベルである。」
しかし、発展する中で、大規模モデルの応用を実現するためには「概念指向」を突破し、「結果指向」に移行する必要があります。つまり、実際の問題を解決することを核心目標とするのです。張展はさらに分析し、大規模モデルの応用は業務シーンに深く統合されるべきであり、「顧客に優しい」を原則とし、ターゲットを絞った最適化を通じてユーザーの応用能力を向上させ、技術価値を最大化する必要があると述べました。
同時に、モデルトレーニングの分野では、課題とスキル要件が共存しているため、オールインワンソリューションがますます重要になっています。 「金融機関は、大規模なモデルの適用とスキル変革のプロセスにおいて、複雑なテクノロジーの統合や人員のスキルギャップなど、多くの困難に直面しています。 サプライヤーが使いやすく費用対効果の高い統合ソリューションを提供できれば、モデルの適用と開発の効率が大幅に向上し、技術実装のしきい値が効果的に低下し、金融業界における大規模モデルアプリケーションの急速な開発と革新が促進されます。 ”
効率の向上に関して、張展は「AIデジタル従業員」の概念を提案しました。これは、スマートツールを通じて人員のトレーニング期間を短縮し、人件費を削減することを目的としています。同時に、従来の分業モデルが技術アーキテクチャとビジネスニーズの分断を招いているため、大規模モデルの実現における重要な課題は、ビジネスロジックと技術能力の深い統合にあります。分野を超えた人材と専門家の協力を活用し、「技術とビジネスの二重構造」という壁を打破する必要があります。
張展は、理想的なモデルは計算力、モデル、顧客のニーズの三者が深く協力することだと考えており、「計算力、モデルを売る」から「シーン別のソリューションを売る」へと移行するべきだと述べています。
「AIインフラとシナリオ実装」の包括的なエコシステムの構築により、2025年は国内のAI業界が「内部スキルを実践し、アウトプットを強化する」ための重要な年になります。 「コンピューティング能力ベース、モデルの最適化、ビジネスシナリオがシームレスに接続されて初めて、金融機関の調達と管理のロジックは根本的に変化します。これは、もはや散在するテクノロジー調達ではなく、特定のビジネス目標を中心にカスタマイズされたソリューションです。 この種のエコロジカルなコラボレーションは、テクノロジー変革の効率を向上させるだけでなく、AIを「テクノロジーサークル専用」から「業界インクルーシブ」へと促進し、最終的には金融サービスをよりスマートで包括的なものにする」と語った。 張はついに言った。
出典:Science and Technology Innovation Board Daily
著者:Science and Technology Innovation Board Daily