人工智能商业化：AI在金融、医疗、制造领域的落地案例.docxVIP

人工智能商业化：AI在金融、医疗、制造领域的落地案

例

——技术赋能实体的场景实践与价值洞察

前言

在《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》政策驱动下，人工智能已从技术研发阶段加速

迈向商业化落地期。金融、医疗、制造作为实体经济的核心支柱，成为AI技术渗透最深、价

值转化最显著的领域。本报告通过梳理三大领域的典型案例，结合量化数据与实践经验，剖析

AI商业化的实现路径与核心价值，为行业发展提供参考。

第一章金融领域：AI重构服务链条，破解普惠与合规难题

金融行业的核心痛点集中于信息不对称、运营效率低及合规成本高，AI技术通过深度融入业

务全流程，实现了从“技术试点”到“规模创收”的商业化转型。

1.1普惠金融：数字信贷系统激活小微经济

金融壹账通研发的数字SME信贷系统，通过整合非传统信用数据构建评估模型，破解了小微

企业“融资难、融资慢”的困局，成为AI普惠金融的标杆案例。

表1：数字SME信贷系统商业化落地核心数据

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该系统的商业化逻辑在于将技术能力转化为标准化解决方案，通过“RaaS模式”向金融机构输

出。以江西景德镇陶瓷小微企业为例，业主通过手机提交申请后，AI系统自动整合其纳税记

录、交易流水等数据，生成信用评估报告，协助银行实现精准放贷。截至2025年6月末，该

合作模式已帮助区域银行小微贷款不良率控制在1.2%以下，实现了商业价值与社会价值的统

一。

1.2智能运营：“全能代理人”平台降本增效

针对保险行业代理人效率低、服务标准化不足的问题，金融壹账通推出**“全能代理人”平台

**，覆盖增员、展业、客户管理全链条，实现AI与保险业务的深度共生。

表2：“全能代理人”平台跨区域商业化成效

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该平台的商业化优势体现在“技术+经验”的双重赋能：一方面融合平安寿险30余年运营经

验，确保AI功能贴合业务需求；另一方面通过AI增员筛选模型、多功能OCR识别等技术工

具，解决代理人实际痛点。例如，香港某保险公司上线次月即实现业务线上化率从30%跃升

至80%，验证了其可复制的商业化价值。

1.3合规科技：eKYC反欺诈筑牢安全防线

在跨境金融场景中，金融壹账通的eKYC反欺诈解决方案通过“合规要求→技术指标→场景落

地”的转化路径，实现了合规与效率的平衡。

该方案针对香港《个人资料（隐私）条例》要求，研发融合“显式+隐式”特征的深伪检测模

型，将“数据本地化”“检测精度不低于99%”等合规要求转化为技术参数。在为香港某头部银

行服务