日期：2025-06-13 01:03:21
字节跳动旗下的豆包大模型家族再度宣布多个重磅消息！中金汇融配资
6月11日，在2025火山引擎原动力大会上，字节跳动发布豆包大模型1.6、视频生成模型Seedance 1.0 pro等新模型。模型能力方面，在复杂推理、竞赛级数学、多轮对话和指令遵循等测试集上，豆包1.6的表现已跻身全球前列。价格上，此次豆包1.6首创按"输入长度"区间定价，客户使用成本降至豆包1.5深度思考模型或DeepSeek R1的三分之一。
▲火山引擎总裁谭待
在模型能力大幅跨越的同时，过去一年豆包大模型的调用量呈现爆发式增长。会上披露，截至目前豆包大模型日均tokens（表示和传递信息的单位）调用量已超过16.4万亿，较去年5月首次发布时增长137倍。另据IDC报告，豆包大模型在中国公有云大模型市场份额排名第一，占比高达46.4%。
AI大模型浪潮席卷、重塑千行百业的进程中，金融业已成为规模化落地应用的先锋行业。火山引擎透露，该公司已服务招商银行、民生银行、北京银行等70%的系统重要性银行，华泰证券、国信证券、国泰海通证券、华林证券等数十家券商和基金公司，为金融机构提供AI App、数字员工、智能展业、投顾、投研等大模型应用方案。
金融数字化转型，AI应用落地是关键。火山引擎金融行业总经理刘俊认为，金融行业的AI战略落地过程中，AI原生应用的建设已经成为必选项，尤其是服务即产品的“财富管理3.0时代”，银行、保险、券商等金融机构通过AI提升服务质量已是市场竞争的热点之一。
金融业AI原生应用需求爆发
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，金融行业正经历着一场前所未有的变革。从年初至今，金融机构对AI大模型的布局呈现出井喷之势。
据今年5月英伟达发布的一份基于全球600位（约一半中国数据）金融服务专业人士的调查报告，在AI基础设施的投资方面，98%的受访金融机构管理层人员表示将在2025年进一步增加相关支出。该报告指出，超过40%的中国受访者表示，运营效率提升是AI的最大优势，竞争优势和新的业务机会也被视为关键优势。
据不完全统计，今年已有包括建设银行、招商银行、浙商银行、北京银行等在内的多家银行公开发布了大模型技术开发与应用的信息。与此同时，部分银行还在积极搭建各自的新一代人工智能创新平台或中心，探索大模型在金融领域的落地应用场景。
在证券行业，年内至少已有十余家券商宣布接入DeepSeek、豆包大模型等AI大模型，用于提升投研分析、财富管理、客户服务和智能办公等工作的效率。在保险领域，众安保险、国任保险等机构上线基于大模型的AI应用工具，以优化理赔、客服咨询等服务。
6月11日，在2025火山引擎原动力大会金融行业论坛上，多家金融机构分享了各自在AI原生应用的创新实践。国信证券将在豆包App上推出一款“会思考”的国信股市助手智能体，该AI应用是基于火山引擎豆包大模型、智能体构建平台等能力，结合内部经验量身打造的一款智能体，可帮助普通投资者处理海量资讯、追踪热点、解读市场。
当日在同一论坛上，另一家券商——华林证券旗下的“海豚”App有关负责人崔玉岩表示，公司将“All in AI”打造AI原生App应用，通过豆包大模型和满血版DeepSeek双模驱动，打造“好用的AI理财助手”，实现低门槛对话式输入和智能个性化输出，让“理财就像聊天一样简单”。
从AI原生应用快速发展的技术背景来看中金汇融配资，当前多模态技术持续进步和深度推理与逻辑能力持续突破，有望出现更多创新应用；另一方面，智能体正从单一任务向复杂交互场景快速拓展。
火山引擎金融行业总经理刘俊认为，与传统应用产品相比，AI原生应用主要基于智能分析和决策，依靠自然语言和多模态交互，实现经营模式的重构、决策逻辑“跃迁”、更自然的交互、更个性化的服务，以及助力组织能力的进化。他比喻，AI原生应用就像是一位会观察、能思考的“导演”，结合实际情况和数据，不断进化打磨剧本和表演。
▲火山引擎金融行业总经理刘俊
刘俊还强调，AI原生应用并非简单叠加AI技术，而是从经营理念、产品设计、技术架构到组织能力的深度AI化。它要求以AI思维重构业务逻辑，让智能渗透产品全生命周期设计，搭建适配AI的弹性技术底座，并通过组织流程再造释放数据价值，实现从决策到执行的智能化闭环，最终形成区别于传统模式的全新商业形态。
多场景落地，构筑金融服务“数字护城河”
事实上，AI原生应用正以前所未有的速度渗透至金融服务的各个角落，不仅重塑了金融机构面向用户的体验，还深刻改变了投资研究、财富管理等场景，满足了千人千面的客户需求。
从AI原生应用在金融行业的具体落地场景来看，火山引擎在实践中总结出“BCDE”的四大方向。
其中B是指代对公业务中，例如投研分析、尽职调查；C表示面向零售客群的智能客服、财富管理等服务；D则主要是指帮助金融机构内部开发者进行产品研发和数据分析等；E是面向员工群体赋能的办公助手、企业级知识库等场景。总结而言，B、C场景一般是助力金融机构对外服务，D、E场景更多是对内提效。
去年以来，以券商为代表的金融机构App相继往AI客户端进化，成为一个新的入口。6月11日，火山引擎金融行业解决方案负责人王建军在原动力大会上也发布了以AI App为代表的数个AI原生应用解决方案。
▲火山引擎金融行业解决方案负责人王建军
“AI原生应用在金融行业正在由内向外拓展中，从内部效率工作到用户体验进化，对内对外都是金融数字化转型的必选项。”刘俊表示，以证券行业为例，未来AI原生应用很可能会重新定义券商的服务形态，机构可通过AI挖掘新的服务溢价。他强调，每家机构都有自己的特色策略，这才是金融机构的核心竞争力，是金融机构应该做到“自主可控”的护城河。
具体落地方面，国信证券财富管理业务在人工智能应用方面走在了行业前面。该机构即将推出的“国信股市助手”是基于火山引擎的大模型和智能体能力打造的“会思考的投资助手”，像真人一样在“深思熟虑”和“快问快答”两种模式之间切换。
在重塑用户体验方面，华林证券即将发布的AI应用新“海豚APP”，通过三个核心来打造自身“服务护城河”。一是大模型驱动的对话即服务，只需要在一个入口像聊天一样表达需求，即可获得专业金融服务；二是围绕不同用户群体，主动提供个性化服务和信息；三是陪伴式服务，内置投资教练Agent、模拟炒股Agent等多个投资智能体，不仅是完成交易，更是伴随用户认知、策略提升、心态成熟，实现真正的全程陪伴。
“从用户接受度来看，新的人机交互带来陪伴和情感连接的设计十分重要，让用户从‘被动质疑’到‘主动体验’。”刘俊表示，从长期来看，更重要的是让用户可以感受到安全高效专业的金融服务。
火山引擎：AI应用“技术拼图”日臻完善
作为率先布局大模型的行业之一，金融业内普遍对AI原生应用的商业潜力和对业务价值的赋能持有信心。然而将大模型的潜力转化为实际业务效益的过程中也充满挑战，诸多金融业内人士普遍认为，AI应用仍存在模型幻觉、内部数据利用、模型能力匹配、潜在安全性和合规性等诸多痛点。
对此，火山引擎有关负责人表示，无论是金融机构在AI应用过程的落地成本、落地实施难，还是模型幻觉、安全挑战以及组织创新机制，都有针对性的解决方案帮助金融机构顺利落地。
对于解决大模型场景落地成本的问题，火山引擎认为，要从模型选择与价格策略、推理方案优化，以及技术功能支持等多个角度进行考量。例如，优先选择具有良好性能和价格优势的模型，确保在满足业务需求的同时降低预算压力；采用灵活的批量推理方案；利用上下文缓存技术等。
值得一提的是，当前火山引擎在助力金融机构建设金融大模型方面已形成覆盖应用层、模型层、平台层和算力等多维度的综合解决方案。
以当前金融机构日益聚焦的AI原生应用建设为例，火山引擎已提供“产品技术+运营方法论”的“双轮”赋能方案。
一是产品技术上的合作和赋能，提供从底层的AI算力、豆包大模型、模型的训练推理一体平台、智能体构建平台，以及应用层产品打磨的服务。
二是基于字节跳动内部超过50个业务场景积累的运营方法论和经验，包括基于数据驱动的数据飞轮的先进经验，帮助金融机构做好用户运营、产品经营以及获客留客，帮助新应用更好发展。
作为注重数据安全和风险控制的金融机构，应该如何更安全地建设AI原生应用？刘俊介绍称，火山引擎在为企业部署的过程中，在模型、平台、算力和应用等层面均提供了私有化的解决方案，并且在金融机构落地大模型技术时，优先推进风险低的场景，风险相对更高的场景则推荐做业务人员的智能助手，以提升效率。
据介绍，多家金融机构通过火山引擎搭建的AI应用，已在业务中发挥重要作用。其中，杭州银行借助豆包大模型构建了电商供应链金融新模式，为电商商家搭建智能客服助手，在流程指引、数据获取、信息检索、账户管理等问题上，高效便捷地帮助商家解决生意难题。
北京银行则通过豆包大模型打造了智能协呼功能，为180位远程银行接线员1:1复刻声音，将呆板机械音变成更加逼真自然的人声，使电话接通率、满意度大幅提升。此外，在公司内部提效方面，该行搭建了大模型会议纪要平台及声纹识别系统，会议纪要文件的整理工作缩短至3分钟，用时减少了90%。
事实上，火山引擎在产业端的大模型落地，已呈现陡峭的增长曲线。IDC报告显示，2024年火山引擎在中国公有云大模型服务调用量上稳居第一，市场份额46.4%。而AI 智能体应用开发平台及项目的中标数量上，火山引擎在去年下半年呈现爆发式增长，2024年末在金融行业稳居第一。今年上半年持续发力，5月份以来，该公司已经中标多个金融行业大模型，智能体以及一体机项目，涉及机构包括国信证券、青岛银行、民生银行、信达资产、红塔证券等。
深度思考、多模态等模型能力的持续提升，叠加AI云原生工具箱不断迭代进化，大幅降低AI原生应用的开发门槛，提升开发效率。伴随银行、保险、证券等机构近年来在大模型和AI原生应用投入占比逐年提升，未来将有望持续加速其在智能风控、精准营销、自动决策等业务领域的深度应用和价值创造。
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