银行抢滩智能经济

　　更广泛的变化，发生在被AI渗透的千行百业身上。 　　在广东这样的制造业大省，这种变化更加可感。那些把AI应用到生产流程改造和产品里的企业，大多本就是银行的存量客户。存量客户在变，银行就必须看得懂、跟得上。 　　惠州企业九联科技成立于2001年，从传统广电智能设备起步，2021年成为惠州首家科创板上市企业，如今持续加码5G通信、鸿蒙生态与人工智能。 　　在九联科技解决方案中心总经理何强看来，公司将智能化改造概括为十个字：“由点到面，先工具后流程”。九联科技先从研发设计、代码编写、文档整理等能够快速落地的场景入手，让员工先“用起来”；随着部分AI能力逐渐成熟，再将其嵌入CRM、OA、财务、生产检测等业务流程，让AI从辅助工具进一步融入生产经营。 　　为什么选择转型？何强给出的理由很实在。 　　一是外部环境具备，“当前大模型发展迅速，已经从几年前的‘能用’状态发展到了‘好用’状态，技术拐点已经到了”。二是行业压力，“生产制造相关的成本上升，产品生命周期缩短，客户对交期和质量要求越来越高”，传统依赖人力堆积和经验驱动的模式难以支撑。三是内部条件，公司已积累较为完整的研发、生产、供应链基础数据，研发人员占比高，管理层认可度高。 　　企业的转型需要魄力，也需要大量的资金投入。这类企业过去本就在银行成熟的信贷管理体系之内；如今企业搭上转型快车，银行的眼光也得跟着换。 　　“AI时代企业价值不再只看抵押物和传统财报。”当地一家国有银行有关负责人表示，对于这类从传统制造向AI、智能终端转型的企业，银行跳出传统信贷思维，重点看赛道、看技术、看专利、看研发能力、看团队实力，从重资产、重抵押，转变为重科创、重成长、重未来潜力。在这一过程中，Token与算力消耗开始具备“经营数据”的意义。 　　中信银行广州分行有关业务人士也向记者表示，随着AI技术进入制造、营销、内容生产等领域，相关企业的经营活动同样会沉淀出可观测的数据痕迹，例如API调用量、算力消耗水平、AI工具使用强度等。“这与长期用于制造业授信参考的用电量指标在逻辑上是一致的。”中信银行也针对代缴电费推出了“信福充电宝”融资产品。 　　也就是说，Token，对银行来说正在成为“水电费”，被纳入银行的评估体系中。 　　不过中信银行上述人士也向记者表示，在适用范围上，他们更倾向于分步推进，即在已深度应用AI的场景中，持续打磨风控模型和适配产品，待数据的可获取性、可验证性及行业口径标准化程度进一步提升后，再逐步向更广泛的传统行业延伸。