《科創(chuàng)板日報》1月15日訊（記者 黃心怡）ChatGPT橫空出世以來，AI已滲透至經(jīng)濟、社會與生活的方方面面。剛剛過去的2024年，中外AI及大模型在技術(shù)與產(chǎn)業(yè)落地上取得了令人矚目的進展。新的2025年，AI必將繼續(xù)成為推動各行業(yè)變革的關鍵力量。

在2025新年來臨之際，財聯(lián)社攜手旗下《科創(chuàng)板日報》，推出“AI領先者心聲?2025”新年特別報道。邀請中外人工智能領軍者與行業(yè)精英一同回顧過去一年AI領域突破與創(chuàng)新；同時，展望新歲，深入探討AI及其產(chǎn)業(yè)應用在未來的機遇與挑戰(zhàn)。

恒生聚源總經(jīng)理吳震操向《科創(chuàng)板日報》記者表示：

大模型時代的信息系統(tǒng)，正在從“面向數(shù)據(jù)的計算”轉(zhuǎn)向“面向計算的數(shù)據(jù)”。對于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫進行AI改造是充分發(fā)揮大模型能力最關鍵的因素之一。

傳統(tǒng)的信息系統(tǒng)建設是“面向數(shù)據(jù)的計算”，即圍繞“實體建模的數(shù)據(jù)庫”建立業(yè)務系統(tǒng)。而在數(shù)智化時代，數(shù)據(jù)管理方式應當轉(zhuǎn)變?yōu)椤懊嫦蛴嬎愕臄?shù)據(jù)”，即圍繞大模型的推理和生成能力來增強企業(yè)的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，讓大模型根植于業(yè)務流和數(shù)據(jù)流之中，成為真正的企業(yè)大腦，實現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

吳震操AI領先者心聲?2025全文如下：

2024年，國內(nèi)大模型在垂直領域不斷拓展，行業(yè)應用逐漸深化。大模型對于公域和私域數(shù)據(jù)的需求也逐日劇增。然而，傳統(tǒng)信息化系統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方式已經(jīng)無法滿足大模型在搜索和推理上的要求。

企業(yè)在信息化過程中，通過對現(xiàn)實世界的實體建模，形成實體關系的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫。而企業(yè)的業(yè)務系統(tǒng)則是圍繞著這些數(shù)據(jù)庫進行建設，通過對于數(shù)據(jù)庫的操作完成業(yè)務流程。在大模型時代到來之后，大量需要NL2SQL等手段讓大模型能夠直接讀取和操作企業(yè)內(nèi)的關系型數(shù)據(jù)庫。但是大模型在使用關系型數(shù)據(jù)庫時面臨諸多問題：表的結(jié)構(gòu)設計未攜帶足夠的語義信息，導致大模型無法將“自然語言語義”和“數(shù)據(jù)庫語義”聯(lián)系起來；不同業(yè)務系統(tǒng)之間，同類型的數(shù)據(jù)經(jīng)常存在格式不一致、單位不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)量綱不對齊等問題，極大地提升了NL2SQL任務的復雜度；當在大模型中輸入數(shù)據(jù)中維度信息缺失或者錯誤時，無法實現(xiàn)NL2SQL的精確查詢等等；

恒生聚源作為金融行業(yè)數(shù)智化的先行者，基于過去二十多年積累的全量金融市場數(shù)據(jù)，創(chuàng)新設計了行業(yè)領先的AI應用數(shù)據(jù)庫“AIDB”。不同于典型的關系型數(shù)據(jù)庫，它去除了常量表，庫表結(jié)構(gòu)基于“指標、主體、維度“三元組的設計，打破了金融數(shù)據(jù)應用和消費的技術(shù)壁壘，實現(xiàn)”直查“方式訪問金融指標數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)在大模型應用場景下的獲取與分析更加便捷高效。

目前，AIDB可以提供2000+高質(zhì)量的核心金融指標數(shù)據(jù)，涉及權(quán)益、債券、基金、指數(shù)、財務等業(yè)務，可提供時間跨度20年的數(shù)據(jù)。AIDB作為數(shù)據(jù)庫基座，一方面支撐起合作方精準的NL2API以及NL2SQL服務，提升大模型對實時金融知識回答的精度與廣度：NL2API應用準確率超過90%，自然語言提問全鏈路端到端準確率超過96%。另一方面，AIDB數(shù)據(jù)的三元組結(jié)構(gòu)，可以快速轉(zhuǎn)化為LLM訓練所需的問答對結(jié)構(gòu)高質(zhì)量訓練樣本，用以支持領域大模型的微調(diào)。AIDB與恒生聚源另一款大模型應用產(chǎn)品WarrenQ相結(jié)合，實現(xiàn)了真正“語控萬數(shù)”的能力。

展望2025年，大模型正在成為企業(yè)的知識庫入口，同時AI智能體開始廣泛地與企業(yè)的業(yè)務系統(tǒng)進行交互，逐漸進化成為企業(yè)大腦。這就需要提供與之相匹配的高質(zhì)量的、可被AI直接消費的業(yè)務數(shù)據(jù)。即圍繞著大模型的推理能力，建立面向AI計算的新型數(shù)據(jù)庫。數(shù)字化建設開始從“面向數(shù)據(jù)的計算“轉(zhuǎn)向”面向計算的數(shù)據(jù)“時代。