12 月 13 日，一场聚焦 “人工智能赋能业务发展” 的 AICon 闭门研讨会圆满落幕。此次研讨会汇聚了来自金融、保险、汽车等多个行业的专家、企业代表及技术精英，共同深入探讨人工智能（AI）技术在各领域的应用现状、面临的挑战以及未来发展趋势，为推动 AI 技术与行业的深度融合提供了极具价值的思路与见解。
AI 技术在多行业的应用现状
在金融行业，AI 技术展现出广阔的应用前景。与会者强调，AI 在风险管理、客户服务等关键领域正发挥着日益重要的作用。通过大数据分析与智能算法，金融机构能够更精准地评估风险，提前预警潜在危机，为决策提供有力支持。在客户服务方面，智能客服系统已成为提升服务效率和质量的重要工具，能够快速响应客户咨询，提供个性化的金融解决方案。然而，数据安全和合规性问题成为金融行业应用 AI 的特殊挑战。金融数据的高度敏感性要求企业在运用 AI 技术时，必须建立严格的数据保护机制，确保数据的安全存储与合法使用，以符合监管要求。
保险行业也积极拥抱 AI 技术变革。知名金融科技企业资深专家李胜军分享了如何利用 AI 提升理赔效率和服务质量的实践经验。借助图像识别、自然语言处理等技术，理赔流程得以大幅简化，赔付速度显著加快，有效提升了客户满意度。但同时，监管要求对保险行业的 AI 应用形成了一定限制，特别是在客户服务和数据处理环节。保险公司需要在创新与合规之间找到平衡，确保 AI 应用符合行业规范和消费者权益保护原则。在人工智能落地实践方面，现在更多的困难是人才的匮乏， 尤其是对业务有理解能力的科技人才。
汽车行业则聚焦于智能座舱和自动驾驶技术的创新发展。随着消费者对驾驶体验的要求不断提高，智能座舱的人机交互和个性化体验成为关注焦点。蔚来座舱智能感知团队负责人牛建伟提到“汽车市场的竞争分上下半场，上半场是电动化，下半场是智能化，决胜是智能化。智能化才能带来差异化， 差异化才能避免价格战这种的恶性竞争。智能座舱是天然的带有差异化体验的，语音识别、手势控制等先进技术的应用，使驾驶者能够更加便捷地操作车辆功能，享受智能化出行服务。自动驾驶技术更是汽车行业的未来发展方向，尽管目前仍面临诸多挑战，但各大车企和科技公司持续加大研发投入，推动技术不断演进。车载摄像头和传感器数据处理的复杂性，以及大模型在车内外数字化中的应用潜力，成为讨论的热点话题。如何高效处理海量的传感器数据，实现精准的环境感知与决策判断，是自动驾驶技术发展的关键所在。
组织与管理：
推动 AI 项目成功的关键因素
高层领导的支持被普遍认为是 AI 项目成功的重要保障。在研讨会上，北银金科党委书记、副总经理赵瑞兰提到金融场景人工智能的实践一定是算法团队、工程团队和产品团队的双向奔赴，只有这样，才能让前沿的算法技术精准对接金融业务需求，工程团队得以高效构建稳定可靠的技术架构将算法落地实施，而产品团队则能从用户体验和市场需求出发，引导整个研发方向，确保最终呈现的产品既具创新性又贴合实际金融场景应用。与会者也强调了领导重视对于 AI 项目的资源调配、战略规划以及组织协调具有决定性影响，只有业技融合深度协作才能成功。然而，领导期望值过高也可能带来挑战，如对项目进度和成果的过度期待，可能导致项目团队面临巨大压力，影响项目的顺利推进。因此，有效的沟通与合理的期望管理成为 AI 项目实施过程中的重要环节。
不同的组织结构对 AI 项目的推动作用也各有差异。设立专门的 AI 创新部门能够集中专业人才和资源，专注于前沿技术研究与应用创新，加速 AI 技术在企业内部的落地。而由业务部门主导的 AI 项目，则更有利于将技术与业务需求紧密结合，确保 AI 应用能够切实解决业务痛点，提升业务效率。企业需要根据自身的规模、业务特点和战略目标，选择合适的组织结构来推动 AI 项目的开展。
场景选择是 AI 应用的重要策略。与会者建议从相对容易掌控的场景入手，逐步积累经验，降低项目风险。例如运维机器人和代码生成工具等场景，具有明确的业务需求和相对成熟的技术解决方案，能够在较短时间内取得可见的成果，为后续更复杂的 AI 应用奠定基础。
在金融行业，容错机制的重要性尤为突出。由于金融业务的高风险性和准确性要求，AI 应用中必须保持适当的人工干预，以避免因技术故障或数据偏差导致的重大风险。通过建立完善的容错机制，金融机构能够在充分发挥 AI 技术优势的同时，有效保障业务的稳定与安全。
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技术与基础设施：
支撑 AI 发展的基石
算力需求和硬件选择是 AI 项目实施的关键考量因素，尤其在金融和汽车行业等对数据处理能力要求极高的领域。强大的算力是支撑 AI 算法运行和模型训练的基础，企业需要根据业务规模和技术需求，合理配置硬件资源，包括高性能服务器、GPU 等计算设备。同时，数据安全在技术层面的重要性不言而喻。数据脱敏和隐私保护成为企业必须高度重视的环节，以防止数据泄露和滥用。与会者建议在公有云上进行数据训练，借助云服务提供商的专业技术和安全机制，提高数据处理效率和安全性。
技术栈的多样性和碎片化给 AI 项目带来了集成挑战。不同的 AI 技术框架、工具和平台各有优劣，企业在构建 AI 应用时往往需要整合多种技术资源。为应对这一挑战，与会者提出采用混合模式，先在公有云上进行技术验证和原型开发，充分利用公有云的灵活性和资源优势，降低前期投入成本。在技术成熟后，再根据企业的安全和管理需求进行私有部署，确保 AI 应用的稳定运行和数据安全。
未来展望：
AI 驱动行业变革的新征程
展望未来，智能座舱与自动驾驶技术将继续引领汽车行业的创新发展潮流。通过大模型技术的深度应用，车辆将能够实现更智能、更个性化的服务，如根据驾驶者的习惯和偏好自动调整座椅、空调、音乐等设置，提供更加贴心的驾驶环境。自动驾驶技术将逐步突破技术瓶颈，实现更高等级的自动驾驶功能，为人们带来更加便捷、高效和安全的出行方式。
在金融和保险行业，AI 技术的应用前景同样被广泛看好。AI 将进一步深入业务流程的各个环节，从客户获取、风险评估、产品设计到服务提供，全面提升业务效率和客户满意度。例如，在销售环节，AI 可以通过精准的客户画像和智能推荐系统，帮助销售人员更精准地定位潜在客户，提供个性化的金融产品推荐；在人机交互方面，智能客服将不断升级，实现更加自然流畅的对话，为客户提供更加优质的服务体验。
此次闭门研讨会全面展示了 AI 技术在多个行业的广泛应用和潜在价值，同时也深刻剖析了在实际应用中面临的数据安全、组织管理、技术集成等诸多挑战。参会者一致认为，高层领导的支持、合理的场景选择、灵活的技术方案以及完善的数据安全保障体系，将是推动 AI 项目成功落地并持续发展的关键所在。随着各行业对 AI 技术的不断探索与创新，人工智能必将在未来的经济社会发展中发挥更加重要的作用，为全球产业升级和数字化转型注入强大动力。各行业企业应积极把握 AI 发展机遇，加强合作与交流，共同攻克技术难题，携手迈向智能化未来的新征程！
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