探索模型价值机遇 • 融入运营模式 • 建立早期人工智能护栏 • 投资增强人工智能素养 • 迅速启动初期项目 • 制定生态系统战略 • 构建生态系统价值 • 重塑商业模式 • 设立全天候可信人工智能平台 • 利用合作伙伴人力资源 • 协调生态系统变革 赋能 赋能员工 融合 实现工作与人工智能的融合 演进 推动银行发展演变 • 实施职能用例 • 测试、学习和完善 • 提升员工的人工智能应用技能 求，以及用于缓解风险和遵从道德标准的治理框架不足。 此外，通过展示人工智能的变革性潜力争取管理层和员工的支持参与也极为重要。需 要重点关注的领域包括： 缺乏可信度的问题 随着人工智能融入各种流程，银行日益面临着在内外部保持透明度和可信度的压力。 在缺乏健全的问责制和可解释性框架的情况下扩大人工智能的应用，可能会受到员 工、客户和监管机构的质疑。 对战略实施进行管理 在银行整体大规模融 的意外偏差，尤其应针对信贷决策或欺诈检测等敏 感应用。这需要多样化且具有代表性的训练数据 集、定期模型测试以及定义了可接受模型结果的清 晰指引。与独立审计师或道德委员会合作可有助加 强监督并提高可信度。 • 通过设计优先满足隐私要求 由于银行需要处理大量客户数据，因此将隐私考虑纳 入人工智能应用的每个阶段至关重要。采用“设计隐 私”的方法是指将数据加密、匿名化和安全作为数据 共享的标准。这有助于确保遵守数据保护法律，并赢

的多利益相关者对话。 全球关于人工智能治理的讨论已从建立以人为中心的方法原则转向采用基于风险的框 架来管理前沿人工智能系统。这伴随着对行业利益相关者更加积极作用的日益增长的 需求。公司需要确保开发出安全、可信赖的人工智能，并在人工智能生命周期中更加 注重透明度和问责制。将此类承诺转化为实际、有影响力的成果需要建立共同标准和 有效的实施机制。 治理已转向基于 风险的方法；安 全、可靠、透明 和可问责的人工 使用具有通用标准的互联和互操作存储库可以增强全球知识库 ，并通过确保质量和安全的可信中心提高获取途径。 全球枢纽——一个以人工智能为中心的中心和网络，模仿联合 国气候变化技术与网络中心，可以作为构建人工智能能力的全 球枢纽，促进技术转让，并协调对发展中国家的技术援助。 开放式创新模型可 以实现知识的民主 化，促进包容性的 AI创新，并且全球 协调可以通过可信 赖的中心来提升获 取、质量和安全性 。 南南合作——加

等多系统数据流，并在 诸多行业沉淀出标准化流程资产库。 未来技术供应商的核心竞争力将体现在三个方面。一是基于大模型的流程理解与生成能力，如通过 自然语言交互实现低代码流程设计。二是跨行业知识图谱的构建。三是可信 AI 体系的建立，特别是 在涉及敏感数据的金融、医疗等流程中，需融合区块链技术实现审计溯源。 技术革新与供给侧变革的协同效应，正在重塑行业价值链条。同时，流程智能化将从效率工具进化 为战略

• 智能算力GPU集群 • HPC • 边缘算力 平台调度层 ｜ • 异构资源管理 • 弹性调度系统 • 数据湖仓 • 绿色节能控制 • 安全可信框架 硬件设施层 ｜ • AI服务器 • 存储阵列 • 高速网络 • 边缘节点 • 液冷机柜 芯片器件层 ｜ • CPU/GPU/NPU/TPU

企业需同监管机构共同探讨监管合规的可能。  模型可解释性和可信度 基于 AI 的药物发现过程中，制药企业需要给出数据与预测结果间明确的逻辑关系，而 非仅简单算出药物。英矽智能在治疗间皮瘤的孤儿药研发中，曾被监管要求解释 AI 模 型的建立原理和药物疗效、安全性的确定过程，意味着企业必须尝试解释算法逻辑，提 29 升模型可信性。  模型持续学习和更新 AI 模型需通过持续学习、更 表现优异于旧模型。更新模型过程需考虑运算能力、准确性等多个参数，并非简单换种 方法。因此，如何持续学习和更新 AI 模型是一个仍在摸索的问题。 综上所述，AI 在药物研发及临床应用中面临数据质量与多样性、监管合规、模型可解释 性和可信度、模型持续学习等多方面的挑战。这些挑战需要行业、监管机构和企业共同 努力，通过不断学习和创新逐步克服困难。 2.4 讨论：颇具规模的 AI 产品矩阵，能够破解商业化难题吗？ 回顾影像 AI、信息化

命周期安全防护要求和操作规程，配套建设数据安全风险监测 技术手段，加强数据安全风险的分析、研判、预警和处置能力。 3. 强化产业链供应链安全。加强产业链协同联动，逐步形 成自主可控解决方案，鼓励算力基础设施采用安全可信的基础 软硬件进行建设，保障供应链安全。加强关键技术研发和创新， 提升软硬件协同和安全保障能力。依托一体化算力应用安全保 11 障体系，形成“云网边端”安全态势感知和网络协同防护能力。 推

Matter作为AIoT应用层 Matter定义了一个应用层——位于网络层传输之上的一种连接“fabric”。Matter fabric 有两个独特的组成部分： 1. 安全和隐私——用于确保设备可信、管理安全的设备连接，以及对所有消息进行端 到端加密的方法 2. 语义（数据模型）——一种在该fabric上实现高效设备通信的通用语言 Matter是一种虚拟的设备连接延伸——构建于

年来，我们提供有研究支持和技术支持的战 略洞察，帮助领导者做出更明智的业务决 策。凭借 IBM 在商业、技术和社会交叉领 域的独特地位，我们每年都会针对成千上 万高管、消费者和专家展开调研、访谈和互 动，将他们的观点综合成可信赖的、振奋人 心和切实可行的洞察。需要 IBV 最新研究成 果，请在 ibm.com/ibv 上注册以接收 IBV 的 电子邮件通讯。您可以通过 https://ibm.co/ ibv-linkedin

使用AI人口超过美国总人口，且直接用上最先进的DeepSeek-R1 DeepSeek颠覆式创新——开源 33 政企、创业者必读 新时代下的集中力量办大事  每个企业都可以直接使用DeepSeek，因为开源透明可信任，企业和 政府可做大量私有化部署  一个开源产品获得突破之后，全世界都能分享成果，结束中国百模大 战，节省大量成本  很多公司参与开源，帮助改进产品，很多人基于DS生态开发应用产 品，增加影响力，人人为我，我为人人

，或以任何侵犯本公司版权的其他方式使用。经过书面授权的引用、刊发，需注明出处为“国金证券股份有限 公司”，且不得对本报告进行任何有悖原意的删节和修改。 本报告的产生基于国金证券及其研究人员认为可信的公开资料或实地调研资料，但国金证券及其研究人员对这些信息的准确性和完整性不作任何保证。本报告 反映撰写研究人员的不同设想、见解及分析方法，故本报告所载观点可能与其他类似研究报告的观点及市场实际情