信托公司接入AI开启金融智能化新征程

在金融科技蓬勃发展的当下，信托行业正积极拥抱人工智能。近日，华能信托、外贸信托等信托公司已将DeepSeek等AI大模型融入智能投研系统，在业务转型升级方面取得显著成效，为行业智能化发展提供了示范。

用益信托研究员喻智表示，部分信托公司积极布局AI大模型，期望在技术、服务和创新方面保持领先，进而赋能信托业务转型。华能信托的实践，正是这一趋势的有力体现。多家信托公司都在探索智能模型的应用，尝试通过技术创新提升业务能力。

喻智指出，信托行业拓展大模型应用边界时，可能会面临合规、数据安全和技术瓶颈三方面限制。合规上，金融行业安全合规要求极高，AI大模型应用需符合法律法规和监管要求；数据安全方面，信托业务涉及大量敏感信息和资金数据，AI大模型训练和应用需大量数据支持，防止数据泄露和滥用是重要挑战，未来信托公司可能需通过私有化部署AI大模型实现数据安全闭环；技术瓶颈在于，AI大模型需结合信托公司特点用大量专业数据定向训练，需要专业团队和强大算力支持，成本投入极大。

外贸信托首席战略官陶斐斐围绕信托数智化转型发表观点时表示，数字金融包括并超越了金融科技的内涵，是数字经济时代的金融形态。在此背景下，金融机构的数智化转型不仅是技术层面的革新，更是业务模式、组织架构和思维方式的全面变革。他强调，数据资产化与人工智能应用的充分结合，将加快培育金融领域的新质生产力。

对外贸信托而言，把握技术演进趋势、加强数智架构融合是实现未来转型的关键。陶斐斐介绍，外贸信托坚持企业级架构，基于云原生以“中台思维”打造数据、技术和业务的能力体系，“以点成面”建设数智化核心平台，围绕信托“三分类”业务域建设系统群，链接“客群、渠道、员工、信托产品/服务”，赋能C端、F端、G端和B端的业务创新和客户体验的提升。

记者了解到，华能信托在智能投研系统接入DeepSeek大模型后，凭借大模型强大的自然语言处理、知识图谱和推理能力，系统在金融文本理解、市场趋势识别、风险预测和投资建议生成等方面表现出色。系统对接金融资讯平台整合数据，利用NLP技术深度分析文本，挖掘投资机会。接入大模型后，系统在研报智能解读、行业趋势预测、风险事件预警、投资组合优化等功能上大幅提升。同时，基于大模型的OCR发票识别与合同对比功能，有效提升财务效率，降低运营风险。

在人工智能应用方面，陶斐斐认为，人工智能目前应用价值主要体现在4C领域，即客户互动、内容生成、内容提炼、编程加速等。然而，他也坦言，目前人工智能相应技术开发与应用效能提升可能还达不到预期水平。因此，如何更有效地将人工智能融入金融机构的业务流程，形成有效的处理流程编排，是当前的难点之一。

针对这一难点，陶斐斐提出了从“嵌入式、原生应用”“LLM+外部资源的静态编排范式”到“Agent架构”智能体应用的发展方向。他认为，未来基于大模型的自主智能体，其能力和功能将在主动感知、意图理解、任务分解及长短期记忆机制等方面进一步突破，将为金融机构带来广阔的想象空间。

记者了解到，华能信托还在基于DeepSeek大模型开发智慧投资顾问助手，能实时获取市场资讯、分析投资产品并生成个性化投资建议，助力投资顾问提升咨询效率和专业性。未来，华能信托计划在智能风控、智能营销、智能客服以及区块链应用等方面持续发力，提升风险管理水平、营销效率和客服服务质效。

用益信托研究员帅国让称，数据资产有非实体、零成本复制、价值易变等特点，相比传统有形资产，在估值、定价及入表上更复杂。人工智能与大模型发展能提升数据资产管理效率，赋能数据资产信托业务，如提升数据处理分析、优化流程、增强合规性、创新产品服务。但目前国家层面缺乏数据确权、登记统一规则，估值体系尚在探索，定价困难。

在推进数智化转型与人工智能垂直领域落地过程中，也有不少挑战，其中最关注的是与现有业务流程、科技架构的融合以及大模型场景挖掘、对任务的拆解与适配等。为解决这些问题，外贸信托在数字化转型架构中特别关注探索一个功能全面、敏捷迭代的AI能力体系，横向与其他中台相互支撑，纵向以服务的形式赋能创新。

一位业内人士向记者表示，当前，人工智能在国内金融业的应用不断深入。从银行智能客服、智能风控，到证券智能投研、智能交易，AI技术正重塑金融服务模式。信托公司接入AI，顺应了这一发展趋势。一方面，能提升服务效率和质量，为客户提供更便捷、个性化的服务；另一方面，有助于加强风险管控，在复杂多变的金融市场中保障资产安全。

上述业内人士预测，随着AI技术的不断发展，未来信托行业有望在智能化道路上取得更多突破。或许会出现更精准的智能投顾服务，满足不同客户的投资需求；风险管控将更加智能高效，提前化解潜在风险。但在发展过程中，信托公司也需应对数据隐私保护、模型可靠性等挑战。未来信托行业在AI技术加持下将如何发展，中国网财经将持续关注。