案例名称:【基于大数据技术推动普惠金融服务数字化】
公司名称:【苏州银行股份有限公司(002966)】
案例简述:
面对信息技术的飞速更新和行业内外部环境的多重挑战,中小银行一直赖以发展的传统业务模式正受到严峻考验。2020年起,苏州银行从董事会层面提出了全面数字化转型要求,聚焦应用场景的落地建设,开展覆盖营销、产品、渠道、经营、风控等多个领域的40多个项目(群)建设。

本案例应用前后端分离技术,打造全流程线上化;运用智能生物识别和语音解析,确保业务真 实有效;依靠云端大数据,建立智能分析模型,在提升风险防控的同时简化业务流程。本案例是苏州银行在产品领域的数字化实践,通过打通全行21个系统,借助外部房地产评估平台、腾讯云等服务和技术,实现了从客户贷款申请、数据授权、模型审批、电子合同签约、自主用款还款的全流程线上化。此外,配合中长期贷款期限、信用叠加、无感知年审和无还本续贷等优势条件强化产品竞争力。

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摩根士丹利最新分析显示,到2030年欧洲银行业可能削减超过20万个工作岗位,约占35家主要银行员工总数的10%。裁员主要集中在后台运营、风险管理和合规等领域,银行预期通过AI技术实现30%的效率提升。荷兰银行ABN Amro计划到2028年裁员五分之一,法国兴业银行CEO宣称"没有什么是神圣不可触碰的"。高盛也警告美国员工将实施裁员和招聘冻结。
瑞士ETH苏黎世联邦理工学院等机构联合开发的WUSH技术,首次从数学理论层面推导出AI大模型量化压缩的最优解。该技术能根据数据特征自适应调整压缩策略,相比传统方法减少60-70%的压缩损失,实现接近零损失的模型压缩,为大模型在普通设备上的高效部署开辟了新路径。
Safe软件CEO唐·默里认为,AI作为助手不可或缺,但绝非权威。他指出,在工程等高精度领域,AI准确率仅达80-90%,远低于99.999%的要求,因此必须保持"人在回路中"模式。默里担心企业过度依赖AI而不培养初级员工,当资深专家退休后将面临人才断层。他强调AI应用于提升团队整体水平,帮助初级员工快速成长,协助资深员工提高效率,但人类专业判断不可替代。
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