作为金融科技领域可信 AI 技术的深耕者，无限光年（以下简称“INF”）聚焦金融行业智能化转型需求，在 WAIC 大会集中展示四大金融可信 AI 解决方案及标杆案例——股票指数动态定制，AI赋能金融专业培训、智能信贷分析、AI 投研助手。这些方案以“效率提升+合规可控”成为焦点，彰显金融 AI 领域的技术深耕与场景落地能力，呈现AI渗透金融关键场景、破解行业痛点的实践路径，为金融机构智能转型提供可借鉴的实践范例。
AI动态指数定制产品：重构金融市场“晴雨表”
指数化投资已成为资管行业的核心趋势，作为金融市场定价体系的关键基础设施，指数编制的效率与精度对于资产配置效能至关重要。然而传统模式受限于人工处理机制，存在覆盖不足、调仓周期滞后等瓶颈，难以动态捕捉市场结构演变，倒逼AI驱动的实时指数引擎需求激增。
2024年，恒生银行、恒生指数公司联合数码港发起“恒生指数创新挑战赛”，依托Kaggle（全球知名机器学习竞赛平台），发布“生成式AI计算自由流通调整因子”的核心任务。INF团队凭借“INF Index Co - Pilot”（INF 指数协同引擎）生成式AI解决方案，从200 多位全球参赛者中突围夺冠。
INF的创新解决方案，在四大维度实现突破：广度上，将成分股覆盖从 600 只拓展至 2600 只，覆盖全市场，范围较之前提升 3 倍；深度上，AI 处理数据的数量、质量与精度远超人工，为精准分析奠定基础；在速度上实现颠覆，依托分钟级计算引擎，调仓周期可从季度压缩至实时响应；在颗粒度上达成定制化，支持多维度策略适配，可灵活生成市场和行业多种主题指数，满足差异化需求。
该方案斩获2024香港金融科技周创新奖项，以透明化推理机制满足严谨的计算要求，已成功应用于实际指数编制场景。从赛事突围到商业落地，“技术创新+数据量化+权威认证”的闭环，既解决了传统模式痛点，也验证了AI在升级金融基础设施中的核心价值，为行业提供了从“痛点破解”到“效能跃升”的可复制路径。
金融专业培训：破解合规与效能“双重难题”
金融服务业对人才要求很高，合格的员工需要从宏观经济、金融市场、行业动态、法律法规、到财务分析，具备扎实功底，并且习惯资讯爆炸，快速和主动学习。动态培训作为保障合规运营、提升人才效能的核心环节，面临双重挑战：全球金融监管动态演变，对培训内容的及时性、精准性要求极高；传统面授模式受限于资源与效率，难以覆盖多元岗位需求及个性化成长路径。在此背景下，金融机构对智能化、规模化培训解决方案的需求迫切。
为此，INF 将生成式 AI 与国际金融机构客户核心需求深度融合，构建智能化人才培养体系，打造客户经理的个人导师：合规实时同步，依托实时数据抓取与自然语言处理技术，24 小时内同步监管新规，自动生成培训和测试模块，保障员工“学即所用、考即合规”；全周期个性培养，通过 7×24 小时 AI 导师、自适应学习路径，覆盖新员工到资深员工全周期培训，精准适配岗位需求；游戏化激励机制，将合规知识与业务技能转化为闯关任务，在实际落地中，员工参与度和知识掌握情况得到大幅提升。
实践数据显示，INF AI 学习平台推动金融专业培训效能显著提升：客户经理知识掌握率显著提高，不同知识模块（如金融产品与服务、监管政策等）整体知识掌握率高达 98.7%，学习耗时缩短、答题准确率提升。同时，大规模提升培训效能，有效赋能业务增长，为金融机构提供了AI人才培养范式。
智能信贷风控全流程系统：激活中小银行普惠金融效能
而在普惠金融领域，中小银行作为服务中小企业的主力军，持续探索更高效的服务模式。当前，受信贷客户本身数据数字化程度影响，多源信息整合存在挑战，信贷分析环节一致存在人力依赖，导致服务时效、风险响应速度难以匹配小微企业融资需求。
为解决这一痛点，INF 推出 AI 驱动中小企业银行业务全流程解决方案，通过 “数据整合—自动化风控—智能决策”全流程体系，重塑普惠金融服务模式：数据整合筑基，统一采集金融报表、交易流水、税务数据等多源信息，构建企业全息数据资产；自动化风控提效，借助 AI 自动化处理财务报表、识别风险点，实时生成风险警报、预测评分与信贷建议；智能决策赋能，输出动态财务健康报告、行业对标分析，为银行科学决策提供依据，推动从“被动响应”转向“主动经营”。
中小银行可通过该方案实现运营效率显著提升，人工流程占比降低，数据处理时效缩短；风险管控更精准，滞后性改善，推动业务增长与普惠服务质效协同进阶，实现从“人力驱动”向“数据智能驱动”转型，成为破解中小银行普惠金融难题的可复制方案。
INF AI投研工具：一键式年报分析，5 分钟重塑投研效率
在证券投研领域，近年来资本市场持续扩容，A 股上市公司数量稳步增长，2024 年至 2025 年上半年新增多家上市企业，市场规模不断壮大。注册制全面推进更加速企业上市进程，使可研究标的数量大幅增加，对投研速度与精准度提出严苛要求，传统人工解读年报的模式已难以适配市场节奏。
在此背景下，2023年10月，INF 为头部券商打造一键式年报分析系统，引领投研效率革新。该系统支持 5 分钟内完成单份财报全维度分析，效率较人工提升超 90%；覆盖 A 股 5364 家上市公司，财务指标计算零误差，保障数据质量。更为重要的是，系统整合了财报、公告、研报等多元信息，为分析师输出结构化、可定制的专业分析报告，助力分析师迅速挖掘关键价值信息，识别潜在风险。经过2年持续打磨，该系统已成为分析师信任的AI工具。
该方案精准适配注册制下券商投研需求，为投研决策提供高效、精准的技术支撑，助力券商在激烈市场竞争中把握先机 。
可信筑基 聚焦金融智能化
作为专注于可信生成式AI创新的科技公司，INF依托领先的可信AI全栈技术体系，横向打通“算力—工具链—模型—应用”平台服务能力，纵向深耕金融与科学智能两大核心领域。
INF在金融 AI 领域的不断探索创新，打造可信AI技术体系——创新性融合神经符号计算（擅长逻辑规则推理）与大模型（从海量数据学习概率预测）的双引擎优势，结合金融领域海量专业数据与知识，构建“精准计算-可控推理-透明决策”闭环能力，为金融智能化升级提供核心支撑。
此次推出的GenAI金融产品及解决方案，正是该技术优势的集中体现：不仅通过 AI 技术提升金融业务效率，更凭借 “合规可控” 的技术特性（如透明化推理机制、可控推理流程），破解行业 “创新与风险平衡” 的长期难题。从金融人才合规培训到资本市场的指数编制，再到普惠金融的信贷审批，技术与方案均实现 “效率提升与合规达标” 的双重目标，印证了可信生成式 AI 在金融场景的落地价值，也为金融机构数字化转型提供了兼具实用性与适配性的实践范本。
INF创始人漆远强调，可信AI正成为突破行业发展瓶颈的关键支撑。INF始终围绕“技术筑基- 平台支撑- 场景落地- 价值创造”路径为各行业赋能，未来将继续深化可信AI全栈技术在金融场景的落地，同步探索科学智能领域创新，为产业智能化变革注入持久动力。
