無限光年可信AI方案亮相WAIC，四大方案激活金融效能

【文/王力 編輯/周遠方】

在人工智能技術飛速發展的當下，各行業對智能應用的需求正從“能用”邁向“好用”“精準用”。通用大語言模型雖在泛化任務中表現出色，但在特定領域場景下，常因缺乏深度行業知識，難以滿足企業對精準性與效率的更高要求。領域特定模型應運而生，這類聚焦於垂直行業、業務職能或細分任務的智能模型，通過整合專屬數據、領域知識與專家經驗，為解決具體問題提供了更精準的支撐。

在2025年世界人工智能大會（WAIC）上，金融科技企業無限光年首次公開展示了其可信AI金融創新解決方案矩陣，涵蓋股票指數動態定製、智能信貸分析、金融專業培訓及AI投研助手四大領域。這些方案針對金融行業的核心痛點，旨在通過技術手段提升效率與合規性。

AI動態指數定製：從賽事奪冠到商業落地

當前，指數化投資已成為資管行業的核心趨勢，作為金融市場定價體系的關鍵基礎設施，指數編制的效率與精度對於資產配置效能至關重要。然而，傳統模式受限於人工處理機制，存在覆蓋不足、調倉週期滯後等瓶頸，難以動態捕捉市場結構演變，倒逼AI驅動的即時指數引擎需求激增。

2024年，恒生銀行、恒生指數公司聯合數碼港發起“恒生指數創新挑戰賽”，依託全球知名機器學習競賽平台Kaggle，發佈了“生成式AI計算自由流通調整因子”的核心任務。在這場激烈的競爭中，INF團隊憑藉“INF Index Co - Pilot”（INF指數協同引擎）生成式AI解決方案脱穎而出，從200多位全球參賽者中奪冠。

據無限光年CFO王艾華介紹，INF的創新解決方案在四大維度實現了突破。在廣度上，該方案將成分股覆蓋從600只拓展至2600只，覆蓋全市場，範圍較之前提升了3倍，為投資者提供了更全面的市場視角。在深度上，AI處理數據的數量、質量與精度遠超人工，為精準分析奠定了堅實基礎。例如，AI能夠快速處理海量的財務數據、市場交易數據等，挖掘出傳統人工分析難以發現的信息。

速度上的顛覆更是該方案的一大亮點。依託分鐘級計算引擎，調倉週期可從季度壓縮至即時響應。這意味着投資者能夠更及時地根據市場變化調整投資組合，捕捉投資機會。在顆粒度上，該方案達成了定製化，支持多維度策略適配，可靈活生成市場和行業多種主題指數，滿足差異化需求。無論是關注特定行業的投資者，還是追求特定投資策略的機構，都能在該方案中找到適合自己的指數產品。

該方案憑藉其卓越的性能，斬獲了2024香港金融科技周創新獎項。其透明化推理機制滿足了嚴謹的計算要求，已成功應用於實際指數編制場景。從賽事突圍到商業落地，“技術創新 + 數據量化 + 權威認證”的閉環，既解決了傳統模式痛點，也驗證了AI在升級金融基礎設施中的核心價值，為行業提供了從“痛點破解”到“效能躍升”的可複製路徑。

智能化人才培養，金融服務業的AI培訓解決方案

金融服務業對人才要求很高，合格的員工需要從宏觀經濟、金融市場、行業動態、法律法規、到財務分析，具備紮實功底，並且習慣資訊爆炸，快速和主動學習。動態培訓作為保障合規運營、提升人才效能的核心環節，面臨雙重挑戰：全球金融監管動態演變，對培訓內容的及時性、精準性要求極高；傳統面授模式受限於資源與效率，難以覆蓋多元崗位需求及個性化成長路徑。在此背景下，金融機構對智能化、規模化培訓解決方案的需求迫切。

為此，INF 將生成式 AI 與國際金融機構客户核心需求深度融合，構建智能化人才培養體系，打造客户經理的個人導師：合規即時同步，依託即時數據抓取與自然語言處理技術，24 小時內同步監管新規，自動生成培訓和測試模塊，保障員工“學即所用、考即合規”；全週期個性培養，通過 7×24 小時 AI 導師、自適應學習路徑，覆蓋新員工到資深員工全週期培訓，精準適配崗位需求；遊戲化激勵機制，將合規知識與業務技能轉化為闖關任務，在實際落地中，員工參與度和知識掌握情況得到大幅提升。

實踐數據顯示，INF AI 學習平台推動金融專業培訓效能顯著提升：客户經理知識掌握率顯著提高，不同知識模塊（如金融產品與服務、監管政策等）整體知識掌握率高達 98.7%，學習耗時縮短、答題準確率提升。同時，大規模提升培訓效能，有效賦能業務增長，為金融機構提供了AI人才培養範式。  

普惠金融解決方案，智能信貸風控全流程系統

而在普惠金融領域，中小銀行作為服務中小企業的主力軍，持續探索更高效的服務模式。當前，受信貸客户本身數據數字化程度影響，多源信息整合存在挑戰，信貸分析環節一致存在人力依賴，導致服務時效、風險響應速度難以匹配小微企業融資需求。

為解決這一痛點，INF 推出 AI 驅動中小企業銀行業務全流程解決方案，通過 “數據整合—自動化風控—智能決策”全流程體系，重塑普惠金融服務模式：數據整合築基，統一採集金融報表、交易流水、税務數據等多源信息，構建企業全息數據資產；自動化風控提效，藉助 AI 自動化處理財務報表、識別風險點，即時生成風險警報、預測評分與信貸建議；智能決策賦能，輸出動態財務健康報告、行業對標分析，為銀行科學決策提供依據，推動從“被動響應”轉向“主動經營”。

中小銀行可通過該方案實現運營效率顯著提升，人工流程佔比降低，數據處理時效縮短；風險管控更精準，滯後性改善，推動業務增長與普惠服務質效協同進階，實現從“人力驅動”向“數據智能驅動”轉型，成為破解中小銀行普惠金融難題的可複製方案。

INF AI投研工具：5 分鐘可一鍵生成年報分析

在證券投研領域，近年來資本市場持續擴容，A 股上市公司數量穩步增長，2024 年至 2025 年上半年新增多家上市企業，市場規模不斷壯大。註冊制全面推進更加速企業上市進程，使可研究標的數量大幅增加，對投研速度與精準度提出嚴苛要求，傳統人工解讀年報的模式已難以適配市場節奏。

在此背景下，2023年10月，INF 為頭部券商打造一鍵式年報分析系統，引領投研效率革新。該系統支持 5 分鐘內完成單份財報全維度分析，效率較人工提升超 90%；覆蓋 A 股 5364 家上市公司，財務指標計算零誤差，保障數據質量。更為重要的是，系統整合了財報、公告、研報等多元信息，為分析師輸出結構化、可定製的專業分析報告，助力分析師迅速挖掘關鍵價值信息，識別潛在風險。

經過2年持續打磨，該系統已成為分析師信任的AI工具，同時，該方案精準適配註冊制下券商投研需求，為投研決策提供高效、精準的技術支撐，助力券商在激烈市場競爭中把握先機 。