唐兴才解读，三步构建金融大模型应用生产力引擎的实践之道

唐兴才指出，构建金融大模型应用的生产力引擎需要三步，建立强大的数据基础，收集并整合各类金融数据，运用先进的科技手段，如人工智能、机器学习等，对金融数据进行深度分析和挖掘，将分析结果应用于金融业务场景，提升金融服务的智能化水平，这三步是构建金融大模型应用的关键，有助于推动金融业的生产力发展。

容联云的唐兴才提出了一项策略,旨在通过三个步骤构建金融大模型应用的“生产力引擎”，精准识别金融场景的需求，确保解决方案的针对性；依托数据驱动，构建强大且灵活的大模型，以应对复杂多变的市场环境；借助云原生技术，实现大模型的产业化应用，从而推动金融行业的数字化转型，提高服务效率和智能化水平。 在即将到来的2025年QCon全球软件开发大会上，容联云大模型产品负责人唐兴才将发表一场主题为《垂直行业大模型应用从“技术Demo”到“生产力引擎”的跨越》的演讲，他将深入探讨当前大模型技术落地面临的难题，并结合银行、保险等行业的实战案例，详细解读“智能体价值变现”的实现路径。 随着AI技术从“产品能力驱动”向“最终用户需求驱动”的转变，许多大模型应用智能体仍然停留在“技术Demo”阶段，难以转化为实际的生产力，对此，唐兴才指出了三大核心矛盾：场景选择困境、技术适配难题以及组织协同断层。 针对场景选择，他强调了ROI思维的重要性，并提醒企业应当聚焦于那些能带来高回报的领域，他提出了一个筛选高价值场景的模型，该模型考虑了业务价值密度、数据可用性以及流程嵌入度等多个因素。 针对技术架构问题，唐兴才展示了容联云的“银行AI大模型总体建设框架”，这一框架以双引擎驱动、分层解耦和业务适配为核心，确保大模型能力与业务场景的深度融合，他还将探讨如何在组织适配和成本控制方面实现突破，包括实现“业务-IT 技术-数据”的三角协同以及通过轻量MVP验证来降低试错成本。 在演讲中，唐兴才将结合金融行业大模型技术落地的实际案例，详细阐述如何通过容联云的大模型应用提升行业生产力，他将以某银行和某寿险公司的合作案例为载体，展示大模型技术在效率提升、成本优化和服务体验优化方面的显著成果。 唐兴才的演讲还将分享容联云在大模型技术应用和发展方面的宝贵经验，为行业带来一场关于“智能体价值变现”的深刻启示，通过他的演讲，参会者将深入了解大模型技术在金融行业的应用前景和挑战，并获取宝贵的实践经验和策略建议。