标签：银行

共 5 篇文章

• AI的尽头是电、钱与金属：孙正义、黄仁勋、马斯克的三重押注与金融启示 2026-09-09

  当全球还在争论下一个世界模型时，孙正义押注电力、黄仁勋押注资金、马斯克押注铸件——三位科技巨头不约而同把战场从虚拟的模型训练，转向土地、电网与关键零部件的物理世界。本文梳理三者动作的核实细节，拆解能源、资金、关键零部件三大瓶颈，并从金融机构视角解读AI基建资产化的金融工程、算力信贷与风险边界。

• 银行 AI 智能体需要什么样的 AI 原生数据库？Loop / Graph Engineering / RSI 与 KV Cache 的系统方案 2026-09-13

  从 Agent Loop、Graph Engineering、RSI 与 KV Cache 四类需求出发，论证银行需要多模型融合的 AI 原生数据库，并提出一套以'关系+向量+图+KV Cache 上下文层'为核心的系统架构方案。

• AI支付风险的六维识别框架与治理路径 2026-07-04

  AI正在把支付从'交易环节'推向'智能决策环节'。本文提出AI支付六大风险维度（主体/意图/授权/模型/数据/平台）和八条治理路径，构建从'资金安全'到'意图真实'的下一代支付安全范式。

• 构建支撑资产保全智能体的智能知识底座：从通用知识库到受控·可推理·可审计的语义底座 2026-09-13

  资产保全智能体的知识底座应从'通用知识库'升级为受控的、可推理的、可审计的'语义底座'。本文基于蚂蚁数科KBase、神州信息本体论白皮书、彩讯Rich AIBox、天阳科技双核引擎等已核实实践，给出四层架构、六步落地流程与可追溯证据链设计。

• 组织级上下文为什么是银行业 AI 时代的核心工程(Context Engineering) 2026-09-13

  从 context engineering 视角拆解银行组织级上下文：为什么它是银行智能体的可信大脑，包括数据/流程/监管/领域/工具五类内容，以及五步构建方法论与治理红线。