每經(jīng)記者｜張祎    每經(jīng)編輯｜張益銘    

一個(gè)陽光明媚的下午，《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者抵達(dá)成都新希望金融科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱“新希望金融科技”）總部大樓，恰好遇見公司CEO徐志華攜其團(tuán)隊(duì)成員下樓送別來訪的客人。

“這段時(shí)間接待了不少銀行，基本每天要做兩場(chǎng)路演。”客人離開后，徐志華匆匆返回辦公室，稍作整理，便快步來到會(huì)議室，與每經(jīng)記者面對(duì)面進(jìn)行了交流。

成立于2018年的新希望金融科技是新希望集團(tuán)旗下致力于為持牌金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供技術(shù)服務(wù)的專業(yè)機(jī)構(gòu)。作為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的銀行零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)服務(wù)商，該公司成立近7年來，其核心產(chǎn)品天翔CROS（智慧零售平臺(tái)）通過全面采用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，已助力數(shù)百家商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，位列細(xì)分賽道市場(chǎng)第一。

作為新希望金融科技的領(lǐng)頭人，徐志華近期的忙碌多與公司的最新動(dòng)作有關(guān)。今年3月下旬，這家金融科技公司正式發(fā)布了其自主研發(fā)的DeepSeek本地部署一體機(jī)。作為銀行業(yè)AI應(yīng)用解決方案，這臺(tái)機(jī)器內(nèi)置了DeepSeek R1/V3滿血版大模型，將硬件、軟件、算力、應(yīng)用一體化封裝，通過預(yù)配置的本地化部署方案，擁有“插電即上線”的易用性，一經(jīng)推出便迅速吸引眾多銀行關(guān)注，咨詢與洽談接踵而來。

對(duì)于徐志華而言，這是他職業(yè)生涯中的又一次重要探索。在跨越了傳統(tǒng)銀行、互聯(lián)網(wǎng)銀行以及金融科技公司等多個(gè)領(lǐng)域，積累了豐富的風(fēng)控與業(yè)務(wù)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)并拓展了科技創(chuàng)新視野后，如今他正主導(dǎo)新希望金融科技借助AI、大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)，服務(wù)銀行業(yè)從“全流程優(yōu)化重構(gòu)”邁向“全智能生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)”。

近日，新希望金融科技CEO徐志華接受了《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者的專訪，就AI（人工智能）與DeepSeek等話題展開深入交流。

新希望金融科技CEO 徐志華 受訪者供圖

率先配置AI技術(shù)底座

“我們要求所有員工使用DeepSeek，全員開啟人機(jī)協(xié)同模式”

2025年全國(guó)兩會(huì)召開前夕，全國(guó)政協(xié)委員、新希望集團(tuán)董事長(zhǎng)劉永好在媒體溝通會(huì)上曾談到科技轉(zhuǎn)型，并表達(dá)了對(duì)于AI大模型的擁抱態(tài)度。會(huì)上，他透露，新希望集團(tuán)旗下的新希望金融科技要求600多名員工在半個(gè)月之內(nèi)全部上線學(xué)習(xí)，三個(gè)月內(nèi)將主要業(yè)務(wù)接入DeepSeek。

“實(shí)際上，并沒用到三個(gè)月的時(shí)間，我們就實(shí)現(xiàn)了DeepSeek輔助編程開發(fā)工作，速度是超過預(yù)期的?！毙熘救A說，DeepSeek面世后，新希望金融科技快速開發(fā)并推出了DeepSeek本地部署一體機(jī)，通過API接口，將DeepSeek應(yīng)用于智能辦公、數(shù)據(jù)分析、系統(tǒng)開發(fā)、智能運(yùn)營(yíng)、合規(guī)與風(fēng)控、智能客服與營(yíng)銷等多種銀行內(nèi)外場(chǎng)景。

這個(gè)外形像個(gè)小冰柜且一開機(jī)就轟鳴聲十足的機(jī)器，被率先放在了新希望金融科技內(nèi)部試用，成為支撐該公司發(fā)揮全棧式AI生產(chǎn)力最重要的“底座”。自今年3月份起，在兩臺(tái)DeepSeek本地部署一體機(jī)的支持下，新希望金融科技從事開發(fā)、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)學(xué)建模等工作的同事們就將日常工作和DeepSeek深度結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了常態(tài)化、大規(guī)模的應(yīng)用。

“如今，我們的開發(fā)人員只需要向DeepSeek明確開發(fā)需求，系統(tǒng)便能基本實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化編程。數(shù)據(jù)分析也是一樣，平時(shí)服務(wù)銀行，我們的團(tuán)隊(duì)要做大量的數(shù)據(jù)分析，現(xiàn)在整個(gè)過程也是由團(tuán)隊(duì)與DeepSeek協(xié)同推進(jìn)完成的。”徐志華說，DeepSeek不止用于開發(fā)流程，在公司的鼓勵(lì)和帶動(dòng)下，全員在工作中都開啟了人機(jī)協(xié)同模式。

交流間隙，新希望金融科技的一位大數(shù)據(jù)專家以設(shè)計(jì)開發(fā)一家銀行網(wǎng)站首頁為例，現(xiàn)場(chǎng)演示了員工如何在DeepSeek輔助下高效編寫代碼——輸入“使用HTML編寫”“符合銀行風(fēng)格”“主頁功能簡(jiǎn)潔”“整體設(shè)計(jì)大方”等幾組簡(jiǎn)單的提示詞，不到2分鐘，DeepSeek便完成了推理和編程，一個(gè)符合提示詞要求的網(wǎng)站首頁便呈現(xiàn)在了大家面前。

不僅在程序開發(fā)和數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，DeepSeek在新希望金融科技的應(yīng)用已普及到了方方面面。比如，在智能辦公方面，升級(jí)后的Word平臺(tái)可快速完成文案生成、排版、校對(duì)、潤(rùn)色；Excel通過AI自動(dòng)讀取和理解表格內(nèi)容，解析上萬條數(shù)據(jù)，并在自然語言交互下就能生成符合需要的新Excel文件。在智能運(yùn)營(yíng)方面，新希望金融科技已實(shí)時(shí)接入員工的考勤、績(jī)效、差旅等信息，從而優(yōu)化人力資源管理，提升企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率。在2024年的公司年會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，徐志華親手頒發(fā)的“聚精會(huì)神工作獎(jiǎng)”，其獲獎(jiǎng)人員正是基于一年內(nèi)各項(xiàng)內(nèi)部數(shù)據(jù)，在沒有人工干預(yù)、不摻雜人工情緒的情況下，由AI評(píng)選出來的，挖掘出了一批平日里相對(duì)“低調(diào)”但努力工作的員工。

如今，走進(jìn)新希望金融科技公司辦公區(qū)，可以看到，每位員工的電腦屏保都統(tǒng)一顯示著“DeepSeek”。

“這能時(shí)刻提醒我們的員工，有什么問題，都可以跟DeepSeek交流。”談及這個(gè)細(xì)節(jié)，徐志華說，公司十分鼓勵(lì)大家在工作中高頻使用大模型，為員工外接了DeepSeek這個(gè)助手后，產(chǎn)出不但更加專業(yè)，更有質(zhì)量，而且錯(cuò)誤也少了，“DeepSeek的智力水平很高，這相當(dāng)于為每個(gè)人配了一個(gè)什么都懂的專家級(jí)‘助手’在身邊，給它一個(gè)問題，能迅速獲得參考答案?！?/p>

就這樣，在公司高層的鼓勵(lì)和引導(dǎo)下，從營(yíng)銷畫像到程序開發(fā)，從數(shù)據(jù)處理到策略挖掘，從行政到審計(jì)??新希望金融科技各個(gè)條線都已積極應(yīng)用人工智能技術(shù)?！拔覀兊膬膳_(tái)DeepSeek本地部署一體機(jī)，現(xiàn)在每天幾乎都處于滿負(fù)荷運(yùn)行狀態(tài)，說明員工們對(duì)大模型的使用量極高?！毙熘救A說，目前，團(tuán)隊(duì)正在研究光纖設(shè)備等技術(shù)改造問題，為進(jìn)一步增設(shè)本地部署一體機(jī)做準(zhǔn)備。

從數(shù)字化邁向智能化

“多元化的大模型部署模式正呈現(xiàn)出鮮明的業(yè)務(wù)價(jià)值”

此前，新希望金融科技推出DeepSeek本地部署一體機(jī)，底層驅(qū)動(dòng)力源于商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“雙重剛需”——既要突破大部分中小銀行有限資源投入的瓶頸，又要滿足所有銀行對(duì)數(shù)據(jù)安全與應(yīng)用的嚴(yán)苛要求。

據(jù)《中小銀行數(shù)字金融發(fā)展研究報(bào)告（2024）》（以下簡(jiǎn)稱《報(bào)告》），中小銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)整體從金融科技的技術(shù)突破逐步邁向數(shù)字金融全新階段，84.29%的受訪銀行已經(jīng)開始部署實(shí)施全行層面數(shù)字金融發(fā)展戰(zhàn)略。

在人工智能等技術(shù)驅(qū)動(dòng)下，銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型向縱深推進(jìn)。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2024年，僅國(guó)有六大行，在金融科技上的投入就超過1254億元，同比增長(zhǎng)2.15%。

徐志華將銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型歸納為三個(gè)階段：從1.0階段的“流程線上化”（如紙質(zhì)單據(jù)的數(shù)字化），到2.0階段的“決策自動(dòng)化”（如風(fēng)控模型實(shí)現(xiàn)自動(dòng)審批），當(dāng)前正邁向3.0階段的“生產(chǎn)智能化”——即通過大模型等新技術(shù)實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)輸入到業(yè)務(wù)輸出的端到端全鏈條智能化”。

在徐志華看來，目前銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正處于從數(shù)字化邁向智能化的階段?！皵?shù)字化轉(zhuǎn)型不僅僅是將非數(shù)字化內(nèi)容數(shù)字化，還包括要將已經(jīng)可以數(shù)字化操作的內(nèi)容變得更智能化，這也是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新方向。”

在此背景下，他認(rèn)為，對(duì)于銀行而言，大模型主要在兩個(gè)方面呈現(xiàn)出鮮明的價(jià)值：一是對(duì)個(gè)人能力的提升；二則是對(duì)組織智能化的提升。

“銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)技術(shù)的要求極高?！彼硎?，從現(xiàn)階段看，銀行員工的專業(yè)知識(shí)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需知識(shí)之間普遍還存在較大差距，如果缺乏專業(yè)的工具來幫助銀行員工提升專業(yè)知識(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型很難成功，如今有了大模型的幫助，可以快速縮小這種差距。

而且，大模型不僅可以解決員工層面的問題，還可以解決過去應(yīng)用中的短板。在大模型出現(xiàn)之前，新希望金融科技在服務(wù)各大銀行時(shí)，已經(jīng)構(gòu)建了大量基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型，這種廣義上的人工智能，大多是用某種算法解決某個(gè)精度要求很高問題的“小模型”，大模型出現(xiàn)后，才解決了更智能、更為廣泛的問題。徐志華以客服舉例稱，過去雖然有自動(dòng)語音呼叫系統(tǒng)，但智能程度還不夠，當(dāng)開源大模型出現(xiàn)后，客服的智能程度才真正提升到了更高水平。

但銀行在向智能化升級(jí)過程中，需要直面許多問題，如技術(shù)如何適配、項(xiàng)目管理怎么協(xié)調(diào)、成本怎么控制、人才是否能支撐、持續(xù)的迭代運(yùn)維等，都是不小的挑戰(zhàn)。

上述《報(bào)告》指出，相較大型銀行，中小銀行在研發(fā)資源和技術(shù)積累上都相對(duì)匱乏，導(dǎo)致它們難以高效接入和使用先進(jìn)的人工智能模型。即便有意進(jìn)行內(nèi)部研發(fā)，由于缺乏專業(yè)團(tuán)隊(duì)和相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，開發(fā)進(jìn)程也往往緩慢且不順利。

徐志華說，新希望金融科技作為一家服務(wù)了數(shù)百家銀行、在銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型細(xì)分領(lǐng)域市場(chǎng)占有率居前的企業(yè)，對(duì)銀行機(jī)構(gòu)在大模型應(yīng)用上的需求與痛點(diǎn)有著深刻的理解。

比如，銀行在系統(tǒng)升級(jí)或安裝新設(shè)備時(shí)，因?yàn)檫^程通常比較復(fù)雜，得先立項(xiàng)，然后開發(fā)，接著改造機(jī)房，買硬件設(shè)備，調(diào)試硬件，安裝軟件，還得確保軟件硬件能協(xié)同工作，甚至后續(xù)持續(xù)做應(yīng)用開發(fā)。一連串步驟下來，不但時(shí)間長(zhǎng)，而且準(zhǔn)備工作也繁瑣，有時(shí)候銀行方面可能會(huì)覺得這系統(tǒng)太復(fù)雜，以至于對(duì)系統(tǒng)的先進(jìn)性和易用性產(chǎn)生懷疑，甚至抵觸和放棄。

鑒于種種痛點(diǎn)，以“整裝生產(chǎn)力”的方式，形成一個(gè)對(duì)于銀行尤其是中小銀行來說更簡(jiǎn)單的人工智能應(yīng)用方案，成為徐志華帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)主攻的方向。

在之前打造天翔（CROS）智慧零售平臺(tái)的成功經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上，從2024年開始，新希望金融科技將研發(fā)大模型集成應(yīng)用提上日程，打破傳統(tǒng)IT基礎(chǔ)設(shè)施思路，研制出將硬件、軟件、算力、應(yīng)用封裝在一臺(tái)機(jī)器里的DeepSeek本地部署一體機(jī)產(chǎn)品。此外，新希望金融科技還與浪潮企業(yè)云建立了戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，通過算力、算法、平臺(tái)、應(yīng)用、市場(chǎng)等多方資源的創(chuàng)新整合，攜手打造以銀行業(yè)為代表的金融數(shù)智化轉(zhuǎn)型服務(wù)新范式。

“這是一款由我們?nèi)珬Ｗ匝屑軜?gòu)的機(jī)器，運(yùn)回去，電線插上，網(wǎng)線插上，一個(gè)大模型的門戶就能上線?！毙熘救A在介紹本地部署一體機(jī)時(shí)說，這種“整車交付”和“開箱即用”的解決方案，簡(jiǎn)化了銀行大模型本地部署的流程，也避免了內(nèi)部數(shù)據(jù)外泄的風(fēng)險(xiǎn)。

“DeepSeek是目前非常領(lǐng)先的通用人工智能大模型?！毙熘救A表示，之所以堅(jiān)定選擇DeepSeek，是因?yàn)檠芯咳蜷_源模型，可以發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)團(tuán)隊(duì)得出的結(jié)論是DeepSeek與ChatGPT處于同一梯隊(duì)。但DeepSeek在兩個(gè)方面更勝一籌。

徐志華進(jìn)一步指出，一是DeepSeek具有開源優(yōu)勢(shì)，可以直接在本地部署和使用，相比之下，ChatGPT雖然推出了自定義GPT和API，試圖解決行業(yè)應(yīng)用問題，但由于沒有開源，許多涉及商業(yè)秘密的內(nèi)容無法完全依賴ChatGPT來替代。

二是在能源消耗方面，DeepSeek耗能更少，“比如，我們的DeepSeek本地部署一體機(jī)，只需要相當(dāng)于8臺(tái)空調(diào)的電量就可以運(yùn)行，但在DeepSeek誕生之前，要達(dá)到類似的智慧水平，估計(jì)需要消耗70～100臺(tái)空調(diào)的電量。”

在本地部署一體機(jī)之外，通過和浪潮的創(chuàng)新合作，雙方還將打造基于應(yīng)用和生產(chǎn)力為目標(biāo)的大模型行業(yè)云服務(wù)，在基礎(chǔ)硬件適配、云計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化、大模型技術(shù)攻堅(jiān)，以及場(chǎng)景化創(chuàng)新應(yīng)用等關(guān)鍵領(lǐng)域，開展深層次的探索，目前已經(jīng)取得了一些進(jìn)展。

而最關(guān)鍵的是，高質(zhì)量的大模型更能保障服務(wù)的專業(yè)度和可靠性，而這種技術(shù)代差也會(huì)直接關(guān)系到應(yīng)用企業(yè)的生產(chǎn)。對(duì)于這一點(diǎn)，徐志華尤為看重。

以機(jī)制設(shè)計(jì)消除應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)

“不盲目追求AI泛化使用，要建立監(jiān)控體系”

無論是過去依托天翔（CROS）智慧零售平臺(tái)提供的服務(wù)，還是如今以DeepSeek本地部署一體機(jī)服務(wù)銀行智能化，徐志華認(rèn)為，公司在兩者的實(shí)施路徑上有一個(gè)共同點(diǎn)：均以“標(biāo)準(zhǔn)化”的方式打造。

此前，新希望金融科技打造的天翔（CROS）智慧零售平臺(tái)已協(xié)助全國(guó)數(shù)百家銀行開發(fā)了上千款自主品牌、自主風(fēng)控、自主運(yùn)營(yíng)、自主獲客的數(shù)字化金融產(chǎn)品及服務(wù)。2024年，憑借AIOps（智能運(yùn)維）等技術(shù)底座，公司已助力銀行信貸產(chǎn)品從人工審批流程化向產(chǎn)品智能生產(chǎn)模塊化轉(zhuǎn)變。

標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化、集約化，這是徐志華一直倡導(dǎo)的理念。2024年8月，在新希望金融科技發(fā)起并主辦的“未來銀行大會(huì)”現(xiàn)場(chǎng)，面對(duì)來自全國(guó)各地的600多位銀行高層，徐志華就曾直言“銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)系統(tǒng)性工程”——并非僅靠幾個(gè)IT系統(tǒng)、風(fēng)險(xiǎn)模型或大數(shù)據(jù)就能完成，而是要借助IT系統(tǒng)將過去非標(biāo)準(zhǔn)化的業(yè)務(wù)流程固化并簡(jiǎn)化，同時(shí)利用大數(shù)據(jù)和人工智能提升決策的精準(zhǔn)度和效果。

在技術(shù)創(chuàng)新和效率提升背后，安全性和可靠性同樣被重視。因此，在應(yīng)用AI的同時(shí)，新希望金融科技極為強(qiáng)調(diào)“馴化AI”。

“所謂‘馴化AI’，本質(zhì)上是一個(gè)讓技術(shù)應(yīng)用變得更加‘絲滑’的過程?！毙熘救A表示，AI其實(shí)是一個(gè)非常廣泛的概念，涵蓋許多技術(shù)方向，公司從成立以來，就針對(duì)銀行業(yè)務(wù)深度探索AI應(yīng)用，但同時(shí)也清楚地認(rèn)識(shí)到，并非所有的場(chǎng)景都適合直接應(yīng)用AI，特別是在金融領(lǐng)域，必須兼顧創(chuàng)新與安全，因?yàn)橐粋€(gè)錯(cuò)誤的決策就可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的后果。

比如，公司利用人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)一個(gè)銀行預(yù)測(cè)貸款違約概率的模型?！罢Ｇ闆r下，模型開發(fā)完成測(cè)試后，就可以把它投入實(shí)際使用。但我們同時(shí)也會(huì)服務(wù)銀行建立一套監(jiān)控體系，用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模型的表現(xiàn)，而且會(huì)更重視事前監(jiān)督，來防范潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)?！?/p>

又比如，大語言模型可能產(chǎn)生“幻覺”，在自動(dòng)生成代碼時(shí)，如果缺乏監(jiān)督、校驗(yàn)機(jī)制，幻覺導(dǎo)致的錯(cuò)誤代碼若直接部署到金融系統(tǒng)，也將帶來風(fēng)險(xiǎn)。

徐志華主張，“馴化AI”的核心，是通過機(jī)制設(shè)計(jì)來消除應(yīng)用中的潛在危險(xiǎn)，讓人工智能應(yīng)用更安全、更流暢地落地，“我們不是要去盲目地追求AI的泛化使用，而是要強(qiáng)調(diào)在實(shí)戰(zhàn)中建立監(jiān)控體系，確保AI真正地服務(wù)于銀行的業(yè)務(wù)需求，所以這種監(jiān)控機(jī)制是我們一直以來都在做的工作，而且是必須做的工作?！?/p>

實(shí)際上，隨著大模型技術(shù)日益成熟，AI一體機(jī)市場(chǎng)在2025年迎來了快速發(fā)展契機(jī)，多家科技公司紛紛入局，針對(duì)政務(wù)、醫(yī)療、科研等不同細(xì)分行業(yè)加快研發(fā)大模型一體機(jī)。目前，市場(chǎng)上已經(jīng)出現(xiàn)了多種類型的AI一體機(jī)，這些產(chǎn)品在硬件配置、軟件集成和應(yīng)用場(chǎng)景上各有側(cè)重，滿足了不同行業(yè)對(duì)高效算力和智能化解決方案的需求。

面對(duì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，徐志華保持著不回避也不畏懼的積極心態(tài)。他表示，當(dāng)新技術(shù)出現(xiàn)時(shí)，必然會(huì)形成新的競(jìng)爭(zhēng)格局，而要在這種變革中保持競(jìng)爭(zhēng)力，唯一的途徑就是持續(xù)緊跟技術(shù)前沿。

在他看來，在金融科技領(lǐng)域，所有的企業(yè)都同樣面臨著新技術(shù)帶來的競(jìng)爭(zhēng)壓力，關(guān)鍵在于企業(yè)是否能保持著謙遜的學(xué)習(xí)姿態(tài)，是否能夠持續(xù)跟蹤技術(shù)發(fā)展動(dòng)態(tài)，并且通過深度理解將其轉(zhuǎn)化為自身優(yōu)勢(shì)?！拔覀儓?jiān)信，即使面對(duì)競(jìng)爭(zhēng)，公司也敢去迎接挑戰(zhàn)，因?yàn)閷?duì)新技術(shù)，我們是堅(jiān)定地去擁抱，而不是保守和抗拒，未來有無限可能，一定還會(huì)呈現(xiàn)出更多充滿想象力的成果?！?/p>