前段时间,我们发布了文章《从FT到FI:金融科技的智能化进化之路》,解析了金融科技迈向金融智能FI的演进、金融智能FI的关键技术节点剖析以及金融智能FI下一步的发展趋势,作为续篇,本文将进一步解读AIKC在金融智能服务方面的工作机理。

金融科技(Financial Technology,简称FT)作为纯正技术驱动的金融创新,正与新一代人工智能技术深度融合并赋能金融场景应用,其发展已深入金融智能(Financial Intelligence,简称FI)阶段。从金融科技FT向金融智能FI的演进是智能技术与金融场景的升级迭代:早期金融科技以大数据与机器学习为核心筑牢数据基座,如今则在生成式AI大模型、AI智能体的赋能下,进入以智能决策为核心的FI时代,行业也从单纯的数据驱动,升级为“数据+知识”双轮驱动的高阶形态。AIKC(基于专项知识的智能内容生成)新范式,不仅满足了FI时代对金融服务精准性、合规性的严苛要求,更在风险管控、服务创新、效率提升等核心场景深化价值,推动行业从“技术赋能”向“智能原生”持续升华。

01“泛而不深”:现有AIGC系统的应用困局

在金融行业迈向FI(金融智能)的过程中,AIGC(生成式人工智能)系统基于海量公开数据(多为通用领域静态数据)进行预训练,具备文本、图像等内容生成能力,为行业带来了显著价值:其常被用于信息检索、基础文档生成、客户初步交互等通用场景,发挥提升基础运营效率的作用。

但金融行业对精准性、合规性的极致要求,现有AIGC系统也存在一定的局限性:

数据层面:现有AIGC系统往往是基于业务系统内部的系列知识库(如业务数据、用户基本信息等),往往缺乏业务系统对外实时信息数据的捕捉(静态数据,以下同),以及针对特定任务的人类知识经验的记录与应用(动态数据,以下同)。使得现有AIGC系统在业务使用中精准度不够。

输出层面:生成内容呈现“泛而不深”的特点。因知识更新滞后导致金融场景洞察存在“滞后性”(无法同步政策调整、市场波动等动态变化),又因缺乏专属知识支撑导致洞察“浅层化”(仅能输出通用结论,无法触及业务核心逻辑),更易出现“幻觉”问题(生成与金融规则、业务实际相悖的错误内容),难以适配金融业务“实时风控、精准决策、合规可控”的核心诉求。

对此,Palantir公司联合创始人Alex Karp的观点恰好切中行业痛点。他提出人工智能发展存在两条核心路径:一条是传统数据驱动路径,即当前AIGC的主流应用模式,依赖海量数据进行模式识别与统计学习,却因局限难以适配金融专项场景;另一条是知识与推理驱动路径,通过将人类专家经验、逻辑规则编码到系统中,以符号推理模拟理性思维,具备天然的可解释性。Karp进一步强调,人工智能的未来在于融合AI Agent与本体论(Ontology)——本体论提供的结构化知识框架,能让AI Agent理解金融业务上下文、进行复杂推理并执行任务调度,从而突破纯数据驱动的局限,将AI从对话交互推向生产环境中的自主决策,真正适配金融行业的严苛要求。

可见,要突破现有AIGC系统局限的关键在于要实现传统AIGC系统单纯基于“数据驱动”的模式向“数据+知识”双轮驱动的模式转变。

02AIKC:金融专项问题的破局密钥

本文提出的“AIKC”(AI Knowledge-based Contents)为此而生。AIKC(基于专项知识的智能内容生成)正是“数据+知识”双轮驱动的新范式,它依托特定领域知识库与专项数据训练,专用模型聚焦单一场景,解决具体问题时更精准高效、实用可靠。

具体来说,AIKC作为融合专项数据、专项知识库与专属技术的“定制化的集成解决方案包”,其核心逻辑是通过“数据-知识-技术”深度协同,针对具体金融业务需求整合专项数据与技术模块,结合人机协同机制确保输出结果可靠。它不仅基于金融场景应用的历史静态数据,还融合了场景应用相关的实时动态数据,以及针对特定专项任务的人类经验知识。因而,基于AIKC范式建立起来的AIGC系统将是“数据+知识”双轮驱动新模式。

正是依赖上述三类关键数据与知识的协同支撑,基于AIKC范式建立起来的AIGC系统将具有更好的精准性与适配性,其中:

第一类是静态数据,即固定结构化的信息库,如客户档案、企业工商信息、户口簿、征信报告等,是AIKC构建基础认知的“事实锚点”,提供稳定可信赖的基础支撑,确保模型决策有明确初始依据。

第二类是动态数据,源于持续运行的业务流程,如银行每日交易记录、客户支付行为、市场实时行情等,核心作用是实时反馈业务变化,驱动AIKC范式动态优化,适配金融场景动态性特征,避免模型固化导致决策偏差。

第三类是经验知识库,由金融行业各类行为深度分析提炼而成,例如从优秀风控员审批流程中提取决策逻辑、从顶尖销售团队服务视频中提炼沟通话术与肢体语言等最佳实践,是嵌入“行业智慧”的关键,让方案既具备数据处理能力,更拥有类专家决策思维,并且该经验数据通过机制或者知识编织进行动态的更新迭代,以适应新知新经验的出现,以此大幅提升对复杂非标金融场景的适配能力。参见附图一。

附图一 AIKC范式下的三类关键数据与知识

以上三类数据并非孤立存在,而是通过AIKC的专项数据治理和知识编制(知识抽取和知识融合),形成由知识图谱、向量数据和关系数据共同组成的统一语义规范下的知识体系。基于统一的知识体系,通过知识检索和知识组合,为算法大模型提供智能推理服务,从而驱动各场景应用智能体的动态感知、自主决策和主动执行,为金融领域场景应用提供更好的人机协同智能决策。参见附图二。

附图二 AIKC的构建逻辑

AIKC范式聚焦特定金融任务,深度嵌入专项领域知识,能精准匹配金融行业对高精度、强合规的核心诉求,在历史静态数据的基础上,由于又有专属知识的支撑,因而能够显著提升现有AIGC系统在风控、反欺诈等强专业场景的精准性。AIKC将成为行业发展的核心引擎,推动金融智能实现精准化、可控化与可持续化发展,为FI时代的金融行业注入持久动力。

03应用实践:AIKC范式在金融行业的应用

国内外众多金融机构与科技企业已主动聚焦金融核心痛点场景,积极探索AIKC方案应用与落地,覆盖信贷风控、智能投顾、风控管控、跨境支付等多个关键领域,均取得显著成效,既实现决策准确率、风险识别效率的大幅提升,也达成合规成本降低、业务覆盖范围扩大的核心目标,印证了AIKC范式的落地可行性与实用价值。

(一)信贷风控场景应用

Palantir语义驱动的金融风险防控方案。作为专注垂直领域的AI解决方案提供商,Palantir2025年营收显著增长,核心是其方案遵循AIKC“专项数据+经验知识结构化沉淀”逻辑,拒绝通用大模型泛化训练,深度整合金融机构静态数据、动态业务流与专家经验,破解了通用大模型风控准确率不足的痛点,提供高准确率、强合规性的定制化风控方案。

其技术架构与AIKC理念高度契合,通过统一语义操作系统整合异构数据与领域知识。在信贷风控场景中,搭建三大核心模块:静态基础数据库整合客户档案、征信记录等构建“事实锚点”;动态数据反馈系统实时接入交易流水、设备指纹等数据,生成衍生特征驱动模型动态优化;专家经验知识库将风控员审批逻辑、监管规则及ISO31000等国际标准转化为可执行规则。技术上,搭载定制化决策与图计算引擎,采用“加权训练+两阶段优化”模式攻克欺诈识别难题;协同层面,通过“AI预判-专家复核-模型优化”闭环及可解释AI技术,既满足监管透明度要求,又持续优化模型与知识库。

摩根大通(JP Morgan Chase)的COIN系统赋能信贷文档处理与风控。摩根大通推出的COIN(Contract Intelligence)系统,通过整合信贷业务专项数据与知识库,破解传统信贷文档处理效率低、风险点遗漏多的痛点。信贷文档处理时间从数小时缩短至几分钟,风险识别准确率提升30%,大幅降低人工操作风险与合规成本。

宁波银行的智能信贷审批平台,整合企业工商信息、纳税数据、流水数据、征信记录等静态数据,以及实时交易数据、供应链上下游数据等动态数据,嵌入中小微企业风控专家经验、行业风险评级标准、监管合规规则等结构化知识。通过“AI初审-专家复核-模型优化”闭环,该平台将小微企业信贷审批时效从平均3个工作日压缩至1个工作日,不良贷款率控制在行业较低水平,同时扩大了普惠金融服务覆盖面。

(二)智能投顾服务应用

高盛(Goldman Sachs)专属AI助手赋能投行服务。针对投研、合规、交易等场景“信息检索难、文档处理繁、专业门槛高”的痛点,高盛推出“高盛AI助手”平台,这一深度契合AIKC理念的定制化方案,已覆盖全公司数万名员工,实现对复杂投行场景的精准支撑。

其AIKC核心架构明确:专项数据层面,整合数十年积累的跨境并购合规案例、衍生品定价参数、内部操作手册等专属数据,形成结构化投行数据基座;知识库层面,构建专属知识图谱,将跨境并购税务合规、尽职调查要点等专家规则与监管要求转化为可调用知识;技术与协同层面,结合NLP与知识推理技术,建立“AI生成-专家校验”机制,保障输出结果精准合规。

摩根士丹利(Morgan Stanley)的AI分析师平台提升投研效率。AI分析师平台,整合全球市场历史数据、企业财报、行业研究报告、政策文件等专属数据;嵌入投研分析框架、财务指标解读规则、行业估值标准等结构化知识;通过多模态大模型与知识推理技术,自动生成行业研究报告、企业估值分析、市场风险预判等内容,并支持分析师实时调取数据与知识进行验证。应用后,投研报告生成效率提升40%,分析师可聚焦更高价值的策略制定工作。

中金公司的智能投顾与投行一体化服务平台。中金公司构建的智能投顾与投行一体化平台,整合企业融资历史、股权结构、经营数据、行业竞争格局等数据;在知识库层面,构建投行服务知识图谱,嵌入IPO申报规则、再融资流程、并购重组操作规范等专家知识;通过定制化AI引擎,为企业自动匹配融资方案、推送政策红利、预警合规风险。该平台已服务多家上市公司及拟上市企业,实现投行服务响应速度提升50%,方案适配准确率显著提高。

(三)风险管控场景应用

平安银行“智能风控平台”专项数据驱动的风险防控。平安银行自主研发“慧小喵”内控一体化系统,聚焦信贷风控场景搭建基于AIKC理念的智能风控平台,破解“风险识别不精准、专家经验难复用、动态风险难捕捉”的行业痛点。

其AIKC核心逻辑清晰:专项数据层面,涵盖客户征信报告、资产证明、企业工商信息等结构化基础信息,构建风险评估的“事实锚点”;动态数据实时接入银行每日交易流水、客户支付行为、市场行业动态、监管政策更新等信息,确保模型能及时适配外部变化;经验数据层面,引入“知识树+RAG+RE2G”混合架构,整合风控专家审批逻辑与识别技巧,形成可复用经验知识库;技术与知识库层面,构建信贷风控专属知识图谱,嵌入专家规则与监管要求,采用定制化专用模型实现风险精准识别与实时预警。同时建立人机协同机制,系统生成评估报告与审批建议,经专家复核校准后反向优化模型与知识库,形成完整风险闭环管理体系。实施后,平安银行信贷审批风险识别准确率、虚假交易拦截率显著提升,坏账率下降,实现效率提升与风险防控的双重价值。

万事达卡(Master card)的智能反欺诈系统。万事达卡推出的智能反欺诈系统,整合全球交易数据、欺诈案例库、商户信息、持卡人行为数据等专属数据;融合不同地区反欺诈规则、交易风险评级标准、欺诈模式识别知识等结构化内容;通过实时数据分析引擎与知识推理技术,秒级识别“异常交易地点、高频小额交易、跨设备支付”等欺诈特征,自动触发风控拦截或二次验证。

招商银行的“天秤风控系统”全场景风险管控平台。覆盖零售信贷、公司金融、财富管理等全业务线风险管控。接入央行征信、税务、社保等18类数据源,整合客户账户数据、交易流水、征信信息、外部舆情数据等静态与动态数据,构建2000+风险特征维度;知识库层面,沉淀风控专家经验、监管政策要求、行业风险特征等结构化知识,将专家经验转化为可执行的AI规则;实现风险的精准识别、实时预警与智能处置。平台上线后,信用卡盗刷交易拦截准确率达99.97%;2025年三季度,该行AI审批的小微贷款笔数占比达82%,户均授信额度提升至53万元,有效支撑了业务快速发展。

(四)支付场景应用

dLocal:专项解决方案破解跨境支付痛点。纳斯达克上市金融科技公司dLocal,聚焦“跨国企业接入新兴市场支付体系”的专项痛点,为亚马逊、Uber等企业提供一站式支付解决方案,破解了新兴市场支付“方式碎片化、监管差异化、结算复杂化”的难题,而这正是通用支付方案因缺乏本地化知识与数据难以适配的。

dLocal的解决方案深度践行AIKC“专项数据+专项知识库”的核心逻辑:专项数据层面,整合35个新兴市场的支付接口参数、结算规则、欺诈特征等数据,形成覆盖700多种支付方式的专属数据集;构建专属知识库,将各国支付监管、税务规则、风控要求转化为标准化知识;通过一站式API平台整合专属技术模块,实现本地化支付全流程智能适配与风控。跨国企业接入后,无需单独搭建本地化支付体系,即可触达亿级消费者,大幅降低运营成本与合规风险。目前其业务覆盖亚非拉多个新兴市场,服务450余家企业客户,成为新兴市场跨境支付标杆,印证了AIKC在垂直场景的精准赋能价值。

支付宝国际版(Alipay+)本地化支付解决方案,为全球商户提供跨境支付与本地收单一体化服务,破解不同国家支付场景适配难题。专项数据层面,整合20多个国家和地区的本地支付方式数据、用户支付行为数据、清算结算规则数据等;构建本地化支付知识图谱,将各国支付监管政策、税务规则、风控要求转化为标准化知识;技术上,通过统一API接口与智能适配引擎,实现商户快速接入本地支付网络,自动适配不同地区支付流程与合规要求。目前Alipay+已覆盖全球超10亿用户,服务数百万商户,成为跨境零售支付领域的核心解决方案。

以上案例在各业务场景的应用和取得成效,进一步印证了“专项数据+专属知识+定制技术”的AIKC模式,适配金融行业精准性和合规性要求。

04未来所向:AIKC掌舵金融智能化深水区

总结实践案例可见,AIKC解决方案的落地可拆解为“专项数据治理—专属知识库构建—技术模块适配—人机协同迭代”四步核心路径,每一步都紧扣金融场景的精准性与严谨性要求:第一步专项数据治理,聚焦具体金融业务场景,筛选整合机构内部业务数据、行业合规数据、客户精准数据等专属数据,通过清洗、标准化处理剔除冗余与错误数据,筑牢数据精准基础;第二步专属知识库构建,将金融领域监管规则、行业经验、专家决策逻辑等转化为结构化知识,搭建包含知识图谱、规则引擎的专属知识库,实现知识的可复用与可调用;第三步技术模块适配,根据场景需求选择适配的AI技术(如NLP、推理引擎、OCR等),与专项数据、专属知识库深度融合,构建定制化模型,而非采用通用技术框架;第四步人机协同迭代,通过“AI生成结果—专家校验优化—模型吸收反馈”的闭环,持续提升方案的精准度与合规性,确保输出结果符合金融行业严苛要求。

附图三 AIKC的产品框架

零点有数作为专注数据智能与决策支持的机构,其AIKC解决方案的实践逻辑,是先通过“多源异构数据治理”打破企业数据孤岛,再以“垂直知识编码”将人类决策经验(如专项知识库中的事规决策库、解决方案库)动态转化为结构化知识,同时融合“静态数据”“动态数据”“经验数据”的加工能力实现“数据-知识”有机联动,在此基础上,通过“动态感知”提取业务关键特征、“自主决策”复用沉淀的经验知识、“主动执行”落地决策结果,最终将这套链路贯穿企业(如金融机构)的研发、风控、营销、合规等全业务环节,形成以“稳定化数据”为中心、以“信息内容”为纽带的智能网络,构建起持续学习、动态优化、具备创造性适应能力的价值创造闭环。

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