各位同事：
数字化浪潮下，人工智能已成为驱动金融行业转型的核心动力。为进一步夯实业务优势、赋能客户价值提升，高伟达软件股份有限公司明确 2026 年核心业务目标 —— 在信贷类、运维、ECIF、汽车金融等 9 大核心业务领域，全面推进 AI 场景项目在客户侧的落地应用。
以下为各业务领域 AI 落地的具体应用场景与核心方向，清晰呈现公司未来发展蓝图，方便团队协同推进与客户精准对接：
一、信贷类：AI 全流程赋能，提升风控与效率
围绕信贷业务全生命周期，以 AI 技术为基础，破解效率低、风控难、覆盖窄等痛点，实现AI原生应用：
· 智能授信审批：融合大模型 + 知识图谱 + 规则引擎，尽调报告自动智能生成，自动核验材料、生成授信建议，大幅缩短审批时效；
· 贷后风险预警：依托时序分析 + 异常检测技术，实时监控资金流向与客户行为波动，提前识别违约征兆；
· 智能催收策略：基于多模态 NLP 与强化学习，为不同客户群体定制催收话术与时机，提升回款效率；
· 小微企业信用评估：运用替代数据与联邦学习，破解小微企业无抵押、无征信难题，助力覆盖 “首贷户”。
二、运维：运维：智能运维升级，保障稳定高效运行
用 AI 技术重构 IDC 运维体系，从 “被动响应” 转向 “主动预判”，降低运维成本、提升服务质量：
· 运维助手 Copilot：基于大模型与运维知识库，支持自然语言生成脚本、执行变更操作，提升运维效率。
· 异常根因定位：依托日志 NLP 与知识图谱，快速定位故障根源，将诊断时间从小时级压缩至分钟级；
· 智能容量调度：通过强化学习与能耗模型，动态分配算力资源，降低 PUE 值，实现绿色运维；
· 预测性维护：结合时序预测与物联网感知，提前预警系统故障，减少非计划停机；
三、ECIF+CRM：精准洞察需求，优化客户体验
要应用AI 驱动客户关系管理数字化升级，实现客户需求精准捕捉与服务高效匹配：
· 客户 360° 动态画像：融合多源数据与大模型技术，实时更新客户偏好与需求，提升交叉销售转化率；
· 智能服务路由：通过意图识别与技能匹配，将客户需求精准分配至对应服务人员，提升问题一次解决率；
· 流失预警与挽留：构建客户倾向性模型，精准识别高流失风险客户并推送定制化挽留策略；
· 销售机会挖掘：借助文本挖掘与事件触发技术，自动识别潜在销售商机并推送跟进方案。
四、票据：智能核验管控，提升流转效率
重点聚焦票据业务的核心痛点，以 AI 技术实现票据处理的自动化、精准化与安全化：
· 智能验真与录入：融合 OCR、大模型与区块链存证技术，毫秒级完成票据要素提取与真伪校验；
· 自动托收提示：通过规则引擎与日历事件关联，在票据到期前自动发起托收流程，降低逾期率；
· 票据池智能管理：结合优化算法与风险评估，动态匹配质押与贴现需求，提升资金周转率；
· 异常交易监测：运用图神经网络与时序分析，精准识别克隆票、回头票等欺诈模式。
五、供应链金融：穿透信用壁垒，赋能产业链协同
将以 AI 技术破解供应链金融中的信息不对称问题，延伸服务覆盖范围，降低链上风险：
· 多级信用穿透：依托知识图谱与核心企业数据，将核心企业信用延伸至 N+1 级供应商，覆盖长尾客户；
· 货物质押动态监控：结合 IoT 与图像识别技术，实时追踪质押货物库存与状态，降低押品风险；
· 智能贸易背景核验：通过多模态 NLP 与交叉验证，自动审核合同、发票、物流单等材料，提升核验准确率；
· 供应链风险预警：融合舆情分析与网络动力学，提前预警链上企业经营异动。
六、营销：精准触达转化，提升营销效能
要以 AI 技术重构营销体系，实现从 “广撒网” 到 “精准滴灌” 的转变，提升营销 ROI：
· 个性化产品推荐：结合协同过滤与实时特征分析，为客户精准推送适配产品，提升推荐点击率；
· 内容自动生成：依托大模型与合规校验技术，一键产出海报文案、短视频脚本等营销素材，提升产能；
· 渠道智能投放：通过强化学习与归因模型，动态优化营销预算分配，提升投放回报率；
· 活动效果实时优化：结合 A/B 测试与反馈学习，动态调整营销策略，提升活动转化率。
七、风控：全维度智能风控，筑牢安全防线
力求构建覆盖多维度风险的智能防控体系，提升风险识别、预警与处置能力：
· 反欺诈实时拦截：融合多模态生物识别与行为序列分析，精准识别欺诈行为，降低欺诈损失；
· 市场风险压力测试：运用生成式 AI 与蒙特卡洛方法，快速模拟极端市场情景，提升资本充足率测算时效；
· 操作风险智能稽核：通过流程挖掘与异常检测，自动发现违规操作，实现稽核全覆盖；
· 合规智能审查：构建法规图谱与文本比对系统，提升合同、报告等材料的合规校验效率。
八、金融数据服务：智能数据治理，释放数据价值
将以 AI 技术提升数据治理效率与质量，推动数据资产化运营：
· 数据质量智能治理：融合大模型与规则引擎，自动发现并修复数据问题，保障数据准确性；
· 语义化数据服务：依托知识图谱与自然语言查询技术，支持业务人员自助获取数据，提升数据使用效率；
· 隐私计算平台：运用联邦学习与差分隐私技术，实现数据安全共享，降低合规成本；
· 数据资产价值评估：通过贡献度模型与市场对标，量化数据资产收益，支撑数据定价与交易。
九、汽车金融：场景化 AI 赋能，优化全生命周期服务
聚焦汽车金融业务特性，运用 AI 技术提升审批效率、精准定价与客户服务质量：
· 智能风控审批：融合车联网数据与行为评分模型，大幅缩短授信审批时间；
· 个性化保险定价：通过驾驶行为分析与风险模型，实现 UBI 保费精准定价，提升客户留存率；
· 智能理赔定损：运用图像识别与大模型技术，自动完成定损核算，缩短理赔周期；
· 车主生命周期管理：结合事件预测与服务推荐，精准推送保养提醒、续保通知等服务，提升客户价值。
2026 年，高伟达将以 “AI 场景落地” 为核心抓手，深耕各业务领域的技术创新与客户需求适配，持续为团队搭建清晰的发展路径，为客户提供更具价值的产品与解决方案。
致全体高伟达同仁
AI 场景的落地攻坚，是一场需要跨部门、跨领域协同作战的硬仗。
技术团队将以九大业务领域的 AI 需求为导向，加速技术攻关与方案打磨，让前沿 AI 技术真正适配金融业务场景；业务团队，将深入客户一线，精准挖掘需求痛点，为 AI 场景落地提供最真实的业务指引；支持团队，请做好资源协调与保障，为项目推进扫清障碍。
每一个领域的突破，每一个场景的落地，都离不开我们的并肩作战。让我们以目标为帆，以协同为桨，在 AI 赋能金融数字化转型的浪潮中，凝聚合力、奋勇争先，共同铸就高伟达新的发展高度！
期待与团队伙伴协同共进，与客户携手共赢，在人工智能赋能金融数字化转型的浪潮中再创佳绩！
