十五五规划开局之年保险科技、银行数字化建设驶入新周期大模型、智能体、AI‑Native 架构成为行业热议方向。但从一线落地实践看不少金融机构的 AI 项目遇到瓶颈瓶颈往往不在于底层模型能力而在于业务源头的需求工程能力不足。金融行业有自身的特殊性强监管约束、业务规则庞杂、跨系统链路繁多对文档可追溯、可审计、可复用上有硬性要求。通用大模型擅长文本生成但天然存在幻觉风险如果缺少企业内部高质量、结构化、持续保鲜的业务资产AI 输出很难直接满足金融生产级要求。vpsoft.cn结合十余年金融行业服务实践认为金融 AI 落地要避开两个误区❌误区一迷信 “一步到位”希望依靠大模型直接输出完整可用业务需求忽略传统需求工艺底座❌误区二只做一次性存量文档迁移资产沉淀完成之后缺少持续保鲜机制资产库慢慢沦为静态档案。真正可行的路径是传统标准化需求工艺作为底座分阶段引入大模型、Agent 智能体能力建设企业级需求资产库并且建立持续运营、持续保鲜的机制打通架构‑需求‑研发全链路把 AI 作为辅助工具而不是替代业务专家。面向 “十五五” 保险、银行科技高质量发展新周期维普时代将持续联合中科软等生态伙伴深耕 AI 需求工程、智能体落地、企业业务资产沉淀等领域以工程化工具降低金融机构数字化转型门槛。数智共生的时代技术是手段业务资产才是核心财富。把需求工程这块短板补齐才能真正释放大模型在金融行业的真实价值。互动关于金融 AI 需求工程你还希望了解哪些话题欢迎留言。 十五五新周期：重审需求工程，补齐金融 AI 落地的 “最短那块木板”
十五五规划开局之年保险科技、银行数字化建设驶入新周期大模型、智能体、AI‑Native 架构成为行业热议方向。但从一线落地实践看不少金融机构的 AI 项目遇到瓶颈瓶颈往往不在于底层模型能力而在于业务源头的需求工程能力不足。金融行业有自身的特殊性强监管约束、业务规则庞杂、跨系统链路繁多对文档可追溯、可审计、可复用上有硬性要求。通用大模型擅长文本生成但天然存在幻觉风险如果缺少企业内部高质量、结构化、持续保鲜的业务资产AI 输出很难直接满足金融生产级要求。vpsoft.cn结合十余年金融行业服务实践认为金融 AI 落地要避开两个误区❌误区一迷信 “一步到位”希望依靠大模型直接输出完整可用业务需求忽略传统需求工艺底座❌误区二只做一次性存量文档迁移资产沉淀完成之后缺少持续保鲜机制资产库慢慢沦为静态档案。真正可行的路径是传统标准化需求工艺作为底座分阶段引入大模型、Agent 智能体能力建设企业级需求资产库并且建立持续运营、持续保鲜的机制打通架构‑需求‑研发全链路把 AI 作为辅助工具而不是替代业务专家。面向 “十五五” 保险、银行科技高质量发展新周期维普时代将持续联合中科软等生态伙伴深耕 AI 需求工程、智能体落地、企业业务资产沉淀等领域以工程化工具降低金融机构数字化转型门槛。数智共生的时代技术是手段业务资产才是核心财富。把需求工程这块短板补齐才能真正释放大模型在金融行业的真实价值。互动关于金融 AI 需求工程你还希望了解哪些话题欢迎留言。 RELATED READING
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