萨摩耶云林建明：词元经济构建可信、可计量的金融AI新范式2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议于7月17日至20日在上海举行。本届大会以“智能伙伴，共创未来”为主题，集中呈现人工智能在产业升级、场景落地和全球治理中的最新进展。

当AI从技术热词走向产业深水区，金融行业关注的重点也在变化：不是有没有大模型、调用量有多大，而是AI能否真正进入业务流程，成为可落地、可度量、可治理的新质生产力。

对金融行业而言，真正有价值的“智能伙伴”，不应只停留在“能对话”，更要走向“能办事”，并且做到可解释、可追踪、可负责。

从WAIC看金融AI新阶段：价值密度成为关键

随着大模型应用加速普及，词元（Token）正从技术计量单位，逐步演变为衡量AI服务成本、效率和价值的重要维度。

但金融行业不能只看模型调用规模，更要关注“单位词元价值”。

同样一次AI调用，是在提升风险识别精度、增强客户服务能力、优化运营效率，还是只生成了一段可有可无的文本？这背后体现的，是AI从“成本消耗”走向“价值创造”的关键分界线。

萨摩耶云科技集团董事长兼CEO林建明此前在《中国银行保险报》关于“词元经济”的专题报道中指出，金融行业具有强监管、强风控、强责任的天然属性，AI金融应用必须回答“如何解释结论、如何追踪责任”的问题。相比生成速度和模型能力，金融AI更需要实现可解释、可追责、可信赖。

换言之，金融AI的关键不只是更聪明，而是更可信。

企业级AI竞争，从模型能力走向体系能力

近期，围绕WAIC发布的金融机构AI实践内容释放出清晰信号：金融AI应用正在从单点工具走向企业级能力建设。

从企业级架构、知识资产体系，到智能运营、客服坐席、科技金融、普惠金融等场景，AI不再只是聊天问答或文本生成工具，而是逐步嵌入真实业务流程，成为可调度、可复制、可度量的生产力系统。

这对金融科技行业具有重要启发：未来金融AI的竞争，不只是模型参数、生成速度或调用规模的竞争，而是体系化落地能力的竞争。

谁能把数据、模型、规则、流程、风控、合规和责任机制打通，谁才能真正把AI变成业务增长和风险控制的有效工具。

萨摩耶云AI Native战略：让AI进入金融服务关键链路

面对AI产业化浪潮，萨摩耶云持续推进AI Native战略，探索人工智能在金融服务场景中的高质量落地。

AI Native不是简单地把AI外挂到原有业务系统上，而是围绕业务流程、产品体验、风险控制和运营效率进行系统重构，让AI成为金融服务能力的一部分。

在实践路径上，萨摩耶云探索“模型直觉+规则校验”的双引擎机制：一方面，让AI承担意图理解、智能生成、信息提取、流程辅助等任务，提升服务效率和响应速度；另一方面，在风控、合规、授信、运营等关键环节保留规则校验、人工复核和责任追踪机制，确保AI应用可控、可信、可审计。

这一机制的核心，是让AI发挥智能化优势，同时守住金融业务对稳定性、合规性和责任边界的要求。

金融AI落地，必须解决三件事

在萨摩耶云看来，金融AI要真正走向规模化应用，需要解决三件事。

第一，价值可衡量。

AI应用不能只看调用次数和生成内容数量，而要看是否真正带来业务价值：是否提升风险识别能力，是否降低运营成本，是否改善客户体验，是否增强服务小微企业和个人用户的效率。

第二，过程可解释。

金融服务涉及授信、风控、合规、运营等高敏感环节，AI不能成为“黑箱”。模型给出的建议、判断和结果，需要能够被业务人员理解、校验和复盘。

第三，责任可追踪。

金融AI不能只追求自动化，还必须建立清晰的责任链路。哪些环节由模型完成，哪些环节由规则校验，哪些环节需要人工复核，都应形成明确机制。

这也是萨摩耶云强调“可信AI”的原因。金融行业不缺智能化工具，真正稀缺的是能够经得起业务检验、合规检验和长期运营检验的可信能力。

从“+AI”到“AI+”，金融科技进入深水区

过去，很多AI应用属于“+AI”，即在原有业务流程中加入部分智能化工具，用于提升局部效率。

随着大模型、智能体和词元经济发展，金融行业正在进入“AI+”阶段：AI不再只是辅助工具，而是重新定义业务流程、服务方式和运营模式的重要变量。

在这一过程中，萨摩耶云将持续围绕金融云、产业云、海外云等业务方向，推动AI能力在智能风控、智能运营、数字化服务、跨境金融科技工具等场景中落地，帮助金融机构和产业客户提升服务效率、风险管理能力与数字化运营水平。

词元经济时代，金融AI比拼的不再是谁调用更多，而是谁能把每一次调用转化为更高的价值密度：更精准的风控、更高效的运营、更可靠的合规、更优质的客户服务。

对萨摩耶云而言，AI Native的目标不是追逐技术热词，而是让AI真正进入金融服务关键链路，成为可落地、可度量、可追责、可持续进化的新质生产力。

责任编辑：kj005

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