唐铭波回顾了AI在金融领域的发展历程：从2018年首批LLM（大语言模型）的研发，到2021-2022 年企业级AI应用的萌芽，再到2023-2024年全球金融机构的规模化落地，直至当下AI原生金融服务的崛 起——这一演进过程充分展现了技术迭代的迅猛之势。 唐铭波在回答记者提出的"AI智能助手或者AI Agent发展到了什么阶段"问题时，将AI Agent的进程 类比为智能驾驶从"辅助驾驶"迈向"自动驾驶"的关键演进阶段。他认为，AI不再仅仅是被动执行预设规 则的脚本，而是具备理解用户意图、进行深度推理、自主规划并执行复杂任务的能力。 深圳市融聚汇信息科技有限公司（下称"融聚汇"）产品总监兼AI产品负责人向坤告诉记者，数据能 力已成为金融AI竞争的核心壁垒，人工智能技术正重构券商价值链条："通过流计算实时处理高频市场 行情、批处理深度挖掘数据价值，结合RAG（检索增强生成）技术实现金融知识与实时信息的精准匹 配，再通过联邦学习机制持续优化策略参数同时定期重构模型架构，并支持私有化模型对特定场景的定 制化训练，最终形成标准化金融AI组件和智能数据服务"。 在生成式AI（人工智能）重塑千行百业的浪潮中，金融投资领 ...

对话交互重构金融体验 发布会开场，极峰精灵CEO唐铭波深入剖析了AIAgent对金融交互与交易模式的革命性变革。他指 出："GUI界面主导金融交互长达三十年，而如今，对话式交互正开启全新范式。" 唐铭波回顾了AI在金融领域的发展历程，从2018年首批LLM模型的研发，到2021年至2022年企业级AI 应用的萌芽，再到2023年至2024年全球金融机构的规模化落地，直至当下AI原生金融服务的崛起—— 这一演进过程充分展现了技术迭代的迅猛之势。 唐铭波形象地将AIAgent的进程类比为智能驾驶从"辅助驾驶"迈向"自动驾驶"的关键演进阶段，AI不再 仅仅是被动执行预设规则的脚本，而是具备理解用户意图、进行深度推理、自主规划并执行复杂任务的 能力。 据了解，极峰精灵团队有来自阿里巴巴的技术人才，也有来自资深的量化交易团队和券商体系的专家， 共同致力于打造"金融专用的高阶AIAgent系统"。 对比传统金融APP与极峰精灵AIAgent，后者具备显著优势：深度理解与推理能力，实现更精准的需求 匹配；多模态交互，支持自然语言、图像等多形式输入；跨平台交易无缝衔接，打破系统壁垒；原生一 体化设计，贯穿全流程的无感化体验； ...

针对金融市场特性，融聚汇构建了集大数据中台流批一体化处理框架、AI RAG（检索增强生成）精准 响应机制、双循环AI自主进化系统与私有化模型定制部署的多维技术体系：通过流计算实时处理高频 市场行情、批处理深度挖掘数据价值，结合RAG技术实现金融知识与实时信息的精准匹配，通过联邦 学习机制持续优化策略参数同时定期重构模型架构，并支持私有化模型对特定场景的定制化训练，最终 形成标准化金融AI组件和智能数据服务，可以为像QizAI这类智能体落地产品提供全链路数据支撑与智 能进化动力。 而在DeepSeek带来AI平权和算力成本显著下降后，一个划时代、革命性的产品，首先一定要在用户体 验上做颠覆性重构，既有AI智能内核又能有极简体验，还能进一步将证券服务嵌入高频生活场景、虚 拟游戏、社交场景，通过这种陪伴式、娱乐化的交互体验，把券商从工具提供方升级为"投资生活方式 运营商"；另一方面是能帮助券商指数级提升服务能力，通过"数据智能×场景渗透×生态重构"，券商服 务能够实现跨越式的质变，比如从"人工响应"到"7×24秒级响应"，从"小时级人工分析决策"到"毫秒级 的算法响应"，从而完成商业模式从"通道收费"到"生态价值" ...