HashKey przyspiesza wdrażanie swojej strategii AI: od poprawy efektywności organizacyjnej do infrastruktury finansowej cyfrowej nowej generacji.

W kontekście globalnych przedsiębiorstw przyspieszających zastosowanie sztucznej inteligencji, HashKey Group, azjatycka grupa świadcząca usługi finansowe w zakresie aktywów cyfrowych, systematycznie promuje wdrażanie swojej strategii AI. Niedawno grupa oficjalnie ustanowiła "Grupowy Komitet Koordynacji Technologii", pod kierownictwem którego zarząd firmy bezpośrednio koordynuje ogólne planowanie i ścieżkę wdrażania AI oraz najnowocześniejszych technologii. Według wewnętrznego zawiadomienia, komitet ten będzie odpowiedzialny za projekt najwyższego poziomu architektury technologicznej grupy, strategiczne planowanie AI oraz współpracę technologiczną między liniami biznesowymi, przyspieszając transformację organizacji w kierunku wyższego poziomu inteligencji i automatyzacji.

Ten krok organizacyjny oznacza również nowy etap w eksploracji AI przez HashKey. Wcześniej AI istniało w firmie głównie jako narzędzie osobiste i do ograniczonych prób; jednak wraz z ulepszonymi możliwościami modeli i bardziej dojrzałym zrozumieniem organizacyjnym, firma zaczęła systematycznie promować AI na poziomie grupy i próbuje zintegrować ją z wewnętrznymi operacjami, procesami badawczo-rozwojowymi i systemami obsługi użytkowników. Niedawno CTO HashKey Group, Devin Zhang, podzielił się swoimi obserwacjami i ocenami dotyczącymi strategii AI firmy, ram bezpieczeństwa oraz perspektyw zastosowania w branży aktywów cyfrowych.

Devin uważa, że weszliśmy teraz w krytyczny okres dla przedsiębiorstw do adopcji AI na dużą skalę. Z jednej strony podstawowe możliwości modeli osiągnęły wysoki poziom, zdolny do wspierania większej liczby aplikacji na poziomie przedsiębiorstwa; z drugiej strony, po kilku latach edukacji rynkowej i praktycznego doświadczenia, gotowość organizacyjna i talentowa stopniowo się poprawia. W tym kontekście rozumienie AI przez HashKey jest bliższe aktualizacji zdolności organizacyjnych w całym procesie.

P: Dlaczego HashKey systematycznie rozwija AI na tym etapie?

Devin Zhang: W ciągu ostatnich roku lub dwóch, AI już weszło w etap praktycznego zastosowania w firmie, szczególnie w zespole badawczo-rozwojowym, gdzie programowanie wspomagane AI jest dość powszechne. Prawdziwa zmiana teraz polega na tym, że rola AI ewoluuje z narzędzia efektywności na poziomie indywidualnym do systemu zdolności systematycznie wprowadzanego na poziomie firmy i grupy. To jest krytyczny moment z dwóch głównych powodów. Po pierwsze, podstawowe możliwości modeli na dużą skalę są stosunkowo dojrzałe. Chociaż wciąż szybko iterują, podstawowe możliwości mogą już wspierać aplikacje na poziomie przedsiębiorstwa. Po drugie, gotowość organizacji i talentów również stopniowo dojrzewa. Po kilku latach ekspozycji i użytkowania, wszyscy uformowali podstawowe zrozumienie i zgromadzili doświadczenie. Dla HashKey, celem rozwoju AI jest połączenie ludzkiej oceny z możliwościami wykonawczymi AI i zwiększającymi efektywność, aby wspierać wzrost biznesu na większą skalę w ramach zgodności i kontroli.

P: Jaka jest najbardziej bezpośrednia wartość AI dla organizacji takich jak HashKey?

Devin Zhang: Myślę, że są dwa główne aspekty. Jeden to systemowa poprawa wewnętrznej efektywności operacyjnej, a drugi to ciągła aktualizacja doświadczenia użytkownika. Jeśli chodzi o operacje wewnętrzne, obecnie koncentrujemy się na dwóch głównych liniach. Jedna to poprawa efektywności łańcucha badawczo-rozwojowego, co oznacza stopniowe wprowadzanie możliwości AI od rozbicia wymagań, projektowania, rozwoju, testowania do wdrożenia i dostawy. Druga to łańcuch nie-badawczo-rozwojowy, obejmujący zespoły w HR, prawnych, finansowych, compliance, marketingu i public relations. Wiele działów używa teraz AI, ale jest to głównie używane w izolowanych przypadkach. To, co jest naprawdę ważne, to wdrożenie AI w pełnym łańcuchu, co poprawia efektywność współpracy całej organizacji. Z perspektywy użytkownika, wiele przyszłych interakcji usług finansowych przesunie się z opartych na operacji na oparte na intencji. Użytkownicy wyrażą, co chcą zrobić, system zrozumie intencję, zorganizuje ścieżkę wykonania i zapewni potwierdzenie użytkownika w kluczowych punktach.

P: Które scenariusze AI HashKey będzie priorytetowo wdrażać na tym etapie?

Devin Zhang: Skupiamy się bardziej na scenariuszach z jasno określonymi celami biznesowymi, długim czasem przetwarzania, wysokimi wskaźnikami powtarzalności i mierzalnymi poprawami efektywności. W systemie badawczo-rozwojowym, to podejście jest głównie odzwierciedlone w transformacji procesu CICD badawczo-rozwojowego sterowanej AI; w działach nie-badawczo-rozwojowych, jest bardziej odzwierciedlone w automatyzacji różnych wysoce powtarzalnych procesów z jasno określonymi regułami.

Tymczasem HashKey również rozwija zastosowanie AI w bezpieczeństwie infrastruktury i kontroli ryzyka. W bezpieczeństwie infrastruktury, HashKey używało AI do polowania na zagrożenia, śledzenia przypadków, odkrywania potencjalnych zagrożeń i zarządzania zasobami IT, pomagając poprawić głębokość i szerokość swoich ogólnych możliwości bezpieczeństwa. W kontroli ryzyka, wprowadzono mechanizmy współpracy inteligentnych agentów dla dochodzeń przeciwdziałania praniu pieniędzy, identyfikacji zachowań grupowych i oceny niektórych złożonych problemów z kontami. Niektóre procesy wsparcia, które wcześniej wymagały długiego przetwarzania przez zespół kontroli ryzyka, mogą teraz być najpierw analizowane przez inteligentnych agentów, a następnie przeglądane i dostarczane przez odpowiedni personel. Po stronie badawczo-rozwojowej, HashKey opracowało również jasny plan dla procesu rozwoju end-to-end sterowanego AI. Powiązane eksploracje stopniowo postępują wokół zrozumienia wymagań, generowania kodu, testowania i audytu przed wdrożeniem, a audyt bezpieczeństwa aplikacji jest również stopniowo włączany do pipeline AI badawczo-rozwojowego.

P: Dlaczego ramy bezpieczeństwa są warunkiem wstępnym dla instytucji finansowych do rozwoju AI?

Devin Zhang: Ponieważ obiekty zarządzania zmieniły się, gdy AI wchodzi w procesy biznesowe. W przeszłości ludzie koncentrowali się bardziej na sile modelu i dokładności jego odpowiedzi. Ale kiedy agent AI naprawdę wchodzi w procesy przedsiębiorstwa, staje przed dostępem do systemu, wywołaniami API, odczytem danych, wykonaniem procesu, a nawet wyzwalaczami działań zewnętrznych. W tym momencie, to, czym przedsiębiorstwa muszą zarządzać, to zestaw jednostek wykonawczych, które mogą uzyskać dostęp do zasobów, wywoływać uprawnienia i realizować działania. Dla instytucji finansowych, skupienie ryzyka również przesuwa się bardziej w kierunku architektury inteligentnego agenta, zarządzania uprawnieniami i granic wykonawczych. Aby umożliwić inteligentnym agentom wykonywanie zadań, należy im przyznać uprawnienia; gdy uprawnienia wchodzą w rzeczywisty przepływ biznesowy, granice uprawnień, zarządzanie kluczami, reguły dostępu do zasobów, śledzenie zachowań i atrybucja odpowiedzialności muszą być przedefiniowane. Dopiero po ustanowieniu warstwowego, zdecentralizowanego, kontrolowanego, możliwego do śledzenia i podlegającego audytowi systemu zarządzania, AI może naprawdę wejść w podstawowe procesy biznesowe.

P: Jako zgodna giełda, jak HashKey będzie zarządzać tempem i granicami swojego rozwoju AI?

Devin Zhang: Będziemy systematycznie rozwijać AI i wierzymy, że będzie to miało znaczący pozytywny wpływ na branżę, firmę i nasz biznes. Jednak tempo wdrażania musi być dostosowane do środowiska regulacyjnego. Na tym etapie priorytet powinien być nadany obszarom takim jak efektywność wewnętrzna, możliwości back-endowe, zarządzanie ryzykiem i integracja AI w proces badawczo-rozwojowy, ponieważ ich wartość jest jasna, poprawy efektywności są bardzo pewne, a zewnętrzne ryzyka są łatwiejsze do kontrolowania. Jeśli chodzi o innowacje po stronie użytkownika, szczególnie możliwości, które bezpośrednio wchodzą w proces handlowy i mogłyby znacząco zmienić częstotliwość i zachowanie handlowe użytkowników, tempo wdrażania będzie bardziej ostrożne. Interakcja oparta na intencji może pomóc użytkownikom uprościć operacje, ale gdy inteligentni agenci dalej automatyzują wykonywanie strategii lub nawet zastępują użytkowników w podejmowaniu decyzji handlowych o wyższej częstotliwości, zgodne giełdy muszą bardziej pełnie ocenić granice odpowiedzialności, ochronę użytkowników i wymagania regulacyjne. To, czy takie możliwości powinny być zintegrowane z systemem produktowym, jest bardziej odpowiednie do stopniowego wdrażania przy zachowaniu spójności ze środowiskiem regulacyjnym.

Na poziomie infrastruktury, HashKey przyjmie równoległe podejście wykorzystujące zewnętrzne platformy klasy korporacyjnej i wdrożenia prywatne. Obecnie firma będzie głównie wykorzystywać platformy z izolacją danych na poziomie organizacyjnym, odpowiedzialnością za bezpieczeństwo i możliwościami wywoływania wielu modeli; dla bardziej wrażliwych scenariuszy, ścieżka wdrożenia prywatnego zostanie zachowana. Sam HashKey skupi się na budowaniu systemów inteligentnych agentów specyficznych dla biznesu na podstawie swoich podstawowych modeli.

Patrząc na dłuższą perspektywę czasową, rozumienie AI przez HashKey rozciąga się na ewolucję infrastruktury finansowej cyfrowej. Xiao Feng, Przewodniczący i CEO grupy, niedawno wspomniał w wywiadzie medialnym, że sztuczna inteligencja i technologia szyfrowania stopniowo zmierzają w kierunku głębokiej integracji. Wraz z szybkim rozwojem agentów AI, przyszli inteligentni agenci mogą stopniowo posiadać niezależne tożsamości cyfrowe i możliwości płatnicze oraz przyjmować więcej ról w systemie ekonomicznym on-chain. W ramach tego trendu, technologia blockchain może również stać się ważną infrastrukturą do zarządzania i koordynowania agentów AI.

Devin uważa, że AI stopniowo zmieni sposób, w jaki instytucje świadczące usługi finansowe wchodzą w interakcje z użytkownikami, ich możliwości back-endowe i architekturę technologiczną. Dla HashKey, krótkoterminowym celem jest poprawa efektywności i doświadczenia użytkownika, średnioterminowym skupieniem jest wzmocnienie możliwości back-endowych i fundamentów technologicznych, a długoterminowym celem jest uczestnictwo w ewolucji infrastruktury finansowej cyfrowej nowej generacji. Dla zgodnej instytucji aktywów cyfrowych, ta droga naprzód jest bardziej realistyczna.