银行如何才能“拥有”自己的人工智能？

Fintelligent 旨在解决的核心挑战是银行内部人工智能采用的碎片化。随着各部门独立开发人工智能代理，在跟踪成本、确保代理使用当前政策以及防止重复工作方面出现了问题。华为数字金融 BU 首席执行官 Jason Cao 所阐述的华为方法，其核心是让银行通过保留对架构、模型以及随着时间推移改进能力的控制权来“拥有自己的人工智能”。

Fintelligent 的架构包括一个开放的混合人工智能框架，由三个“工厂”支持：代理工厂（Agent Factory）、令牌工厂（Token Factory）和数据知识工厂（Data-Knowledge Factory）。代理工厂建立在开源平台 openJiuwen 之上，旨在促进代理的开发、管理和治理，包括一个用于共享和重用代理的内部市场。这符合监管机构的期望，例如新加坡金融管理局，该局要求金融机构对其服务中使用的人工智能负责，即使这些人工智能是由外部供应商提供的。

成本管理和知识对齐也是关键组成部分。令牌工厂通过其 TokeNexus 解决方案，旨在通过管理令牌规划和调度来优化人工智能运营成本和性能。鉴于剑桥大学 2026 年的研究发现，76% 受访的大型金融机构难以衡量人工智能部署的价值，这一点尤为重要。此外，数据知识工厂确保代理获得最新的机构数据和规则，这对于随着银行政策的演变保持合规性和准确性至关重要。

该解决方案还解决了遗留系统中嵌入的业务规则的保存问题。华为的人工智能编码解决方案被描述为一种工具，可以将这些规则提取为结构化知识，然后用于替换软件。这种机制旨在帮助银行在现代化工作中保留关键业务逻辑，即使新应用程序仍需要验证。