近日发布的《2024年金融业生成式人工智能应用报告》（下称“报告”）指出，生成式AI技术在金融业中的应用尚处于技术探索和试点应用的并行期，预计1至2年内，首批大模型增强的金融机构会进入成熟应用期，3年后将会带动金融业生成式AI的规模化应用。
互融云依托AIGC强大功能，开发出一系列多场景商业应用：
1）AI低代码开发平台
互融云将AIGC与低代码开发平台融合，辅助普通人或者产品经理直接生成想要的应用系统。根据输入的应用名称，AI会生成结果；另一方面，也可以通过输入补充要求，用以强调AI对生成需求的理解。
支持AI生成应用的低代码平台精准实现了数字化人才从构想、测试、优化到落地的全流程参与。一方面，AI生成应用的多样性会带给数字化人才更大的启发创新，提升社会数字化创新力，另一方面，也在加速“人人都是开发者”的目标落实与数字化人才建设。
2）AI风控系统
互融云AI风控服务是利用人工智能技术对金融风险进行识别、分析、预测和控制的过程。利用机器学习、数据挖掘、模式识别等人工智能技术，结合风险管理的理论和方法，对金融领域中的风险进行预测和管理，从而降低金融风险、提高风险控制效率。互融云AI风控服务可覆盖包括AI风控可以应用于交易、信贷、投资、支付、借贷等各大业务场景，帮助金融机构更准确地评估和管理风险，提高业务效率和客户满意度，同时降低金融机构的风险成本。
3）AI量化系统
互融云AI量化交易系统覆盖了量化投资的全过程，从底层构造开始就专为 AI 而生，从数据处理到计算力支撑，再到模型的训练与验证，都为基于 AI 的量化投资提供了全方位的框架支持。用户可以通过该系统提供的多个工具模块，更加轻松地管理和使用自己的算法，特别是其 AI 算法，从而解决量化投资的各个关键问题，比如 Alpha 因子构建、风险预测、市场动态性建模等等。
技术架构：
技术特色：
- 全流程机器学习建模
打通机器学习各个环节，开发者可一站式完成机器的全流程学习建模。
- 多样开发环境
提供开发与调试工具，支持集成主流机器学习包和框架。
- 资源调度灵活
提供计算、存储等资源的弹性扩展，支持不同任务下的资源调度和分配，向下兼容多种处理器和其他异构计算芯片。
- 应用AutoML技术
支持自动完成模型选择、特征工程、超参调优、模型压缩等任务，多方面提升AI训练效率，让AI开发更简单。
- AI模型多样
可集成不断在行业经验中积累的实用模型，并支持第三方模型接入。
- Spring Could微服务架构
基础开发与服务平台采用微服务架构，可根据项目需要独立构建与部署功能服务。
- Lowcode低代码开发平台
可视化方式，无需或少量编写代码即可快速搭建各种应用系统的开发平台。
- 多维管理
提供任务管理、模型管理、版本管理、数据管理、应用管理等多维度管理功能。
互融云优势：
1）深厚的专业知识
互融云拥有深厚的金融、电商、交易撮合等领域的专业知识，对相关业务、产品和市场有深入的了解，能够为AIGC应用提供专业的技术支持和开发服务。
2）海量的数据和算法优势
公司拥有大量的业务相关数据和算法模型，能够为AIGC应用提供强大的数据支持和算法支持，从而提高应用的准确性和可靠性。
3）丰富的经验和案例
公司具有丰富的业务经验和案例，能够为客户提供优秀的开发和实施方案，帮助客户解决具体的业务问题，提升客户的竞争力。
4）充分提高时效性和效率
互融云具有高效的研发和交付能力，能够快速响应客户需求，提供高质量的AIGC开发服务和解决方案，缩短开发周期，提高开发效率，从而为客户创造更多价值。
生成式AI有望给金融业带来3万亿规模的增量商业价值，并可能将彻底改变交易的进行、投资的管理和风险的评估方式。开拓落地应用场景，不断提高客户采用率和大模型利用率，更好发挥大模型的潜在价值，将会是2024年生成式AI突破发展的重要内容。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能将会成为推动金融业务发展的重要力量。
