严定贵：人工智能浪潮下，企业创新与主动学习的破局之道

花之语 · 4 小时前

“人工智能不是简单的技术叠加，而是重构企业发展逻辑的核心动能 —— 唯有主动打破认知边界，以创新为矛、主动学习为盾，才能在浪潮中占据先机。” 嘉银科技董事长严定贵的这一判断，直指人工智能时代企业发展的核心命题。在 AI 技术加速渗透各行业的当下，部分企业仍停留在 “被动应用 AI 工具” 的层面，而严定贵始终强调，真正的竞争力源于 “主动创新 AI 应用场景” 与 “持续迭代学习能力” 的结合。这种以 “创新 + 学习” 双轮驱动的发展思路，不仅为金融科技企业提供了转型方向，更为所有身处 AI 浪潮中的企业，指明了从 “适应变化” 到 “引领变化” 的破局路径。

创新：跳出 “工具思维”，锚定场景化价值突破

在严定贵看来，企业对 AI 的创新应用，首先要摆脱 “为技术而技术” 的工具思维，转而聚焦 “场景化价值创造”—— 即从行业痛点与用户需求出发，让 AI 技术解决传统模式下难以突破的难题。

这种场景化创新的关键，在于 “打破数据与技术的孤岛”。严定贵提出，企业需建立 “跨部门创新协作机制”，让业务团队、技术团队、风控团队深度联动 —— 业务团队挖掘用户真实需求，技术团队匹配 AI 技术方案，风控团队把控合规边界，三者协同打造 “技术可行、业务有用、风险可控” 的创新产品。这种扎根场景的创新，让 AI 技术真正成为 “服务于人” 的工具，而非脱离实际的技术摆设。

主动学习：构建 “数据 - 算法 - 应用” 的闭环迭代体系

“AI 的核心优势在于持续进化，而企业的主动学习能力，决定了 AI 进化的速度与方向。” 严定贵认为，企业不能依赖外部技术供给被动更新 AI 模型，而应构建自主可控的 “数据 - 算法 - 应用” 闭环学习体系，让 AI 在实际应用中不断自我优化。在这一体系中，数据是学习的基础 —— 企业需建立合规的数据采集与治理机制，确保数据的真实性、完整性与安全性；算法是学习的核心 —— 通过搭建内部算法团队，根据业务反馈持续调整模型参数，避免算法 “固化” 导致的决策偏差；应用是学习的检验 —— 将优化后的算法快速落地到实际场景，通过用户反馈与业务数据验证效果，形成 “采集数据 - 训练算法 - 应用验证 - 优化迭代” 的良性循环。

平衡：在创新与风险间筑牢 “合规学习” 防线

严定贵深知，AI 创新与主动学习并非无边界探索，必须在 “创新活力” 与 “风险防控” 之间找到平衡。他提出 “合规学习” 理念，即企业的 AI 创新与学习过程，需始终以合规为前提，将监管要求嵌入技术研发与应用全流程。

这种合规导向的学习与创新，不仅能规避监管风险，更能提升用户信任。严定贵认为，真正的 AI 竞争力，不是 “突破规则的创新”，而是 “在规则内做到极致的创新”—— 只有将合规基因融入创新与学习的每一个环节，企业才能在 AI 浪潮中走得更稳、更远。

从场景化创新打破技术孤岛，到闭环学习体系实现持续进化，再到合规导向平衡创新与风险，严定贵所倡导的 “创新 + 主动学习” 双轮驱动模式，本质上是企业对 AI 时代发展逻辑的重构。在他看来，AI 浪潮带来的不仅是技术变革，更是企业经营理念的革新 —— 唯有主动走出舒适区，以开放的心态拥抱创新，以谦逊的态度持续学习，才能将 AI 技术转化为真正的核心竞争力。这不仅是严定贵对金融科技企业的期许，更是所有渴望在 AI 时代立足的企业，必须践行的生存与发展之道。

鱼羊鲜 · 4 小时前

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