在人工智能技术飞速发展的当下，各行业对智能应用的需求正从“能用”迈向“好用”“精准用”。通用大语言模型虽在泛化任务中表现出色，但在特定领域场景下，常因缺乏深度行业知识，难以满足企业对精准性与效率的更高要求。领域特定模型应运而生，这类聚焦于垂直行业、业务职能或细分任务的智能模型，通过整合专属数据、领域知识与专家经验，为解决具体问题提供了更精准的支撑。
在2025年世界人工智能大会(WAIC)上，金融科技企业无限光年首次公开展示了其可信AI金融创新解决方案矩阵，涵盖股票指数动态定制、智能信贷分析、金融专业培训及AI投研助手四大领域。这些方案针对金融行业的核心痛点，旨在通过技术手段提升效率与合规性。
AI动态指数定制：从赛事夺冠到商业落地
当前，指数化投资已成为资管行业的核心趋势，作为金融市场定价体系的关键基础设施，指数编制的效率与精度对于资产配置效能至关重要。然而，传统模式受限于人工处理机制，存在覆盖不足、调仓周期滞后等瓶颈，难以动态捕捉市场结构演变，倒逼AI驱动的实时指数引擎需求激增。
2024年，恒生银行、恒生指数公司联合数码港发起“恒生指数创新挑战赛”，依托全球知名机器学习竞赛平台Kaggle，发布了“生成式AI计算自由流通调整因子”的核心任务。在这场激烈的竞争中，INF团队凭借“INF Index Co-Pilot”(INF指数协同引擎)生成式AI解决方案脱颖而出，从200多位全球参赛者中夺冠。
据无限光年CFO王艾华介绍，INF的创新解决方案在四大维度实现了突破。在广度上，该方案将成分股覆盖从600只拓展至2600只，覆盖全市场，范围较之前提升了3倍，为投资者提供了更全面的市场视角。在深度上，AI处理数据的数量、质量与精度远超人工，为精准分析奠定了坚实基础。例如，AI能够快速处理海量的财务数据、市场交易数据等，挖掘出传统人工分析难以发现的信息。
速度上的颠覆更是该方案的一大亮点。依托分钟级计算引擎，调仓周期可从季度压缩至实时响应。这意味着投资者能够更及时地根据市场变化调整投资组合，捕捉投资机会。在颗粒度上，该方案达成了定制化，支持多维度策略适配，可灵活生成市场和行业多种主题指数，满足差异化需求。无论是关注特定行业的投资者，还是追求特定投资策略的机构，都能在该方案中找到适合自己的指数产品。
该方案凭借其卓越的性能，斩获了2024香港金融科技周创新奖项。其透明化推理机制满足了严谨的计算要求，已成功应用于实际指数编制场景。从赛事突围到商业落地，“技术创新+数据量化+权威认证”的闭环，既解决了传统模式痛点，也验证了AI在升级金融基础设施中的核心价值，为行业提供了从“痛点破解”到“效能跃升”的可复制路径。
智能化人才培养，金融服务业的AI培训解决方案
金融服务业对人才要求很高，合格的员工需要从宏观经济、金融市场、行业动态、法律法规、到财务分析，具备扎实功底，并且习惯资讯爆炸，快速和主动学习。动态培训作为保障合规运营、提升人才效能的核心环节，面临双重挑战：全球金融监管动态演变，对培训内容的及时性、精准性要求极高；传统面授模式受限于资源与效率，难以覆盖多元岗位需求及个性化成长路径。在此背景下，金融机构对智能化、规模化培训解决方案的需求迫切。
为此，INF将生成式AI与国际金融机构客户核心需求深度融合，构建智能化人才培养体系，打造客户经理的个人导师：合规实时同步，依托实时数据抓取与自然语言处理技术，24小时内同步监管新规，自动生成培训和测试模块，保障员工“学即所用、考即合规”；全周期个性培养，通过7×24小时AI导师、自适应学习路径，覆盖新员工到资深员工全周期培训，精准适配岗位需求；游戏化激励机制，将合规知识与业务技能转化为闯关任务，在实际落地中，员工参与度和知识掌握情况得到大幅提升。
实践数据显示，INF AI学习平台推动金融专业培训效能显著提升：客户经理知识掌握率显著提高，不同知识模块(如金融产品与服务、监管政策等)整体知识掌握率高达98.7%，学习耗时缩短、答题准确率提升。同时，大规模提升培训效能，有效赋能业务增长，为金融机构提供了AI人才培养范式。
普惠金融解决方案，智能信贷风控全流程系统
而在普惠金融领域，中小银行作为服务中小企业的主力军，持续探索更高效的服务模式。当前，受信贷客户本身数据数字化程度影响，多源信息整合存在挑战，信贷分析环节一致存在人力依赖，导致服务时效、风险响应速度难以匹配小微企业融资需求。
为解决这一痛点，INF推出AI驱动中小企业银行业务全流程解决方案，通过“数据整合—自动化风控—智能决策”全流程体系，重塑普惠金融服务模式：数据整合筑基，统一采集金融报表、交易流水、税务数据等多源信息，构建企业全息数据资产；自动化风控提效，借助AI自动化处理财务报表、识别风险点，实时生成风险警报、预测评分与信贷建议；智能决策赋能，输出动态财务健康报告、行业对标分析，为银行科学决策提供依据，推动从“被动响应”转向“主动经营”。
中小银行可通过该方案实现运营效率显著提升，人工流程占比降低，数据处理时效缩短；风险管控更精准，滞后性改善，推动业务增长与普惠服务质效协同进阶，实现从“人力驱动”向“数据智能驱动”转型，成为破解中小银行普惠金融难题的可复制方案。
INF AI投研工具：5分钟可一键生成年报分析
在证券投研领域，近年来资本市场持续扩容，A股上市公司数量稳步增长，2024年至2025年上半年新增多家上市企业，市场规模不断壮大。注册制全面推进更加速企业上市进程，使可研究标的数量大幅增加，对投研速度与精准度提出严苛要求，传统人工解读年报的模式已难以适配市场节奏。
在此背景下，2023年10月，INF为头部券商打造一键式年报分析系统，引领投研效率革新。该系统支持5分钟内完成单份财报全维度分析，效率较人工提升超90%；覆盖A股5364家上市公司，财务指标计算零误差，保障数据质量。更为重要的是，系统整合了财报、公告、研报等多元信息，为分析师输出结构化、可定制的专业分析报告，助力分析师迅速挖掘关键价值信息，识别潜在风险。
经过2年持续打磨，该系统已成为分析师信任的AI工具，同时，该方案精准适配注册制下券商投研需求，为投研决策提供高效、精准的技术支撑，助力券商在激烈市场竞争中把握先机。
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