Китайската сцена на AI и FinTech се движат бързо, но не винаги, както се очаква от външни лица. В AFAC (Advanced Fintech AI конкуренция) тази година трима експерти с дълбоки прозрения в индустрията очертаха практична, по-ниска пътна карта за това как AI и FinTech иновациите в Китай могат да послужат като справка за световните пазари: третиране на AI като инфраструктура, проектиране на продукти за „AI-Maint“ и планиране за спазване и локално разпространение, преди да стартира. AFAC, съ-домакин от ANT Group, заедно с водещи университети като Пекинския университет, Университета Фудан, Университета в Хонконг, Технологичен университет в Нанянг, както и индустриални партньори, включително NVIDIA, бързо се превърна в витрина за продукти от ранен етап, които вече се преместват от демо за разгръщане.
„AI не е балон“, казва Ейли Луа, базиран в Сингапур лидер на сградата на рисковете, специализиран във Fintech и Regtech, който прецени, че тазгодишните стартиращи песни и прекарват голяма част от времето си, като съветват стартиращите фирми за влизане на пазара. „Мисля, че всеки бизнес лидер, включително основателите, трябва да приеме това много сериозно, защото AI ще прекрои основно парадигмата за успех. Особено ако вашата компания е по -голяма, предизвикателствата, с които се сблъсквате, ще бъдат по -значими.“
Въпреки че техническите пропуски се стесняват благодарение на глобалната мобилност на таланти, тя смята, че стратегическата комуникация и убеждаването на пазара остават ключови диференциатори. Тази перспектива също озвучава дизайна на конкуренцията на AFAC, който в своята стартираща песен поставя акцент не само върху техническата сила, но и върху това как се представят, инкубират и развиват проекти. Чрез комбиниране на програма за таланти с път на инкубация в ранен етап, AFAC подчертава, че технологията сама по себе си не е достатъчна-екипите също трябва да се научат да комуникират своята стойност и да се свързват с пазарите.
Луа също така подчерта регулаторното привеждане в съответствие като основен фактор за глобалното приемане на AI решения, особено във FinTech. „Съответствието не е само квадратче, а е основата на навлизането на всеки нов пазар“, отбеляза тя. Тя сподели пример за австралийска фирма Fintech, която подцени времето и разходите за придобиване на лиценз в Сингапур, като в крайна сметка видя двойни разходи. „Имате нужда от опитно местно ръководство за съответствие от първия ден, дори ако все още сте на месеци от генерирането на приходи.“
Този фокус върху навигацията на сложните регулаторни среди се отразява в реалните предизвикателства, поставени пред иноватори на състезания като AFAC. Стартиращата песен на тазгодишния AFAC, например, включва теми като „насърчаване на приобщаващите финанси“, което изисква участниците да проектират решения, които са не само технологично иновативни, но и адаптивни към разнообразни регулаторни пейзажи и местни финансови екосистеми. Това привеждане в съответствие между предизвикателствата на конкуренцията и точките на болката в индустрията е това, което според много наблюдатели дава на AFAC отличителния си предимство. Boxin Shi, доцент по компютърни науки в Пекинския университет в Пекин, подчерта, че силните корени на конкуренцията както в AI, така и в финансите дават силен практически фокус. „AFAC е изграден около истински индустриални нужди“, каза той. „Той разполага с внимателно проектирани песни, професионални резултати и демонстрации на живо, които всички в строг времеви рамка. Тази структура предлага стандартизирана платформа, която обединява проблеми в реалния свят, талантливи участници и експертни съдии.“
Това регулаторно предизвикателство, предположи Луа, е мястото, където трансграничното сътрудничество и смирение стават съществени-мисленето, все по-решаващо за следващото поколение строители на FinTech.
Джери Ян, рисков инвеститор, фокусиран върху Африка и Близкия изток, вижда силен потенциал за „AI-родни“ стартиращи компании, построени от самото начало с AI, интегрирани в техните продукти, а не по-стари фирми, добавящи AI като замислена. В AFAC той забеляза, че технологичните стартиращи компании в Китай са прегърнали напълно AI, казвайки, че вече не е незадължително, а основополагащ слой. Той вижда това въплътено в стартиращата писта на конкуренцията, която насърчава предложенията за „повишаване на производителността във финансовите услуги“ и „повишаването на използването на финансови данни“ – области, в които местната интеграция на AI може да доведе до трансформативни печалби.
Той е особено оптимист по отношение на приложимостта на AI на развиващите се пазари, особено в Африка, където вярва, че погрешните схващания за готовността изобилстват. „Много компании в Китай приемат, че африканските пазари не са подготвени за AI, често поради по -ниския БВП и възприемат желанието да плащат“, отбеляза Ян. И все пак той подчерта, че африканските предприятия са готови да използват AI за намаляване на разходите за развитие и ускоряване на цифровата трансформация. Решения, които дават възможност за ефективно разработване на продукти с ниска цена-като AI подпомагано програмиране и дизайн-са в търсене. Бариерата, обясни той, не е желание, а достъпност: „Те знаят, че решения като Alibaba Cloud са рентабилни, но често им липсва директен канал, за да ги използват.“
Този опит, казва Ян, отразява по -широка структурна пропаст. „Много от чужбина наистина искат да си сътрудничат с китайските строители на технологии, но нямат подходящ канал. Те не могат да го намерят.“ Той подчерта, че това не е проблем на интерес, а на достъпност. Липсата на локализирани материали и системи за поддръжка създава бариера за приемането. „Много разработчици, които познавам в чужбина, казват, че понякога не могат да намерят добри учебни материали или документация на английски или френски език, които биха им позволили да използват тези технологии независимо.“
Тази пропаст е отчасти защо събития като AFAC привличат внимание. Отвъд показването на решения, програмата се превърна в точка за срещи, където основателите на ранен етап могат да се свържат с ментори, инвеститори и партньори в индустрията.
Ян контрастира това с подхода на глобализираните технологични гиганти. „Компании като Google или Facebook ежегодно изпращат голям брой технически служители в развиващите се пазарни страни, за да обучават местни разработчици. Нямаме такъв механизъм.“ Той предположи, че компаниите в Китай могат значително да ускорят глобалното приемане, като инвестират в подобни програми за работа, предоставят локализирана документация и установяват по -ясни пътища за ангажиране с глобални разработчици, които искат да използват своите AI решения, но им липсват езиковите или културните точки за достъп.
Един конкретен пример за приложението AI идва от Li Xing, CTO на Kingdee Credit. Компанията за първи път се присъедини към AFAC през 2024 г., където спечели признание за своите инструменти за отпускане на данни, и се върна в конкурса през 2025 г. с ново техническо решение. Като двукратен участник и носител на награда, Kingdee използва платформата, за да покаже как подходът му се е развил от инфраструктурата на данните към финансовите услуги, задвижвани от AI. Екипът му е изградил нова финансова AI система, овластена от масивна графика на знанието от три десетилетия на данните на Enterprise на Kingdee, обхващаща повече от 7,4 милиона малки и средни предприятия (МСП).
Моделът има за цел да се справи с постоянните проблеми при кредитирането: високи рискове и разходи, свързани с обслужването на МСП, на които често нямат обширни кредитни истории. Чрез картографиране на сложни транзакционни взаимоотношения в веригите за доставки – идентифициране на кого доставя кой, в коя индустрия и на кой ред – графиката на знанието осигурява структурен контекст, който намалява халюцинацията на AI и подобрява точността. LI подробно подробно как графиката им за знания се занимава с основното предизвикателство на халюцинацията на AI във финансови контексти. „Ай халюцинацията по същество е проблем, който идва от самата архитектура на модела“, обясни той. Големите езикови модели генерират резултати въз основа на вероятностите от техните данни за обучение, което може да доведе до неточни резултати. Тяхното решение включва осигуряване на модела „по -сравнително прецизни езикови материали и точки за знания“ по време на експлоатация, насочвайки го да решава проблеми по организиран начин според установените структури на знанието. Този подход значително намалява проблемите с халюцинацията във финансовите приложения, където точността е от решаващо значение.
„Банките често се борят за оценка на МСП, тъй като техните данни са фрагментирани или отсъстващи“, обясни Ли. „Ние помагаме на финансовите институции да дават заем в точното време, с по -ясно представяне на риска.“
Системата вече е приета от над 200 финансови институции в Китай, включително големи банки и онлайн кредитори. Сега Kingdee изследва глобалния пазар, като първоначален интерес към Югоизточна Азия и Латинска Америка. Ли признава, че докато някои модели на данни – като селскостопанската сезонност – могат да бъдат преносими, местната адаптация и партньорството с регионалните финансови институции ще бъдат от съществено значение.
И в трите експерти се появи обща тема по отношение на значението на разбирането на условията на местния пазар. Тъй като събития като ANTAC на ANT се стремят да създадат по-взаимосвързани иновационни екосистеми, фокусът е преминаването от чиста технологична конкуренция към съвместно решаване на проблеми. Бъдещето може да зависи повече от това дали AI решенията могат да се интегрират безпроблемно в тъканта на глобалната търговия – особено на места, дълги пренебрегвани от традиционния FinTech. Както каза Луа, „не става въпрос за свръх. А това е за прекрояване на това как се изгражда успехът.“
Свързани
Нашия източник е Българо-Китайска Търговско-промишлена палaта