第二项实践，是引入 AI，以 AI 决策支持全域金融资源的统筹。中兴新云对 AI 的探索始于 2022 年，彼时 ChatGPT（GPT-3.5）刚刚发布。自那时起，我们便通过各种技术手段将 AI 引入企业内部，逐步搭建起 AI 工作流和财务智能体。但在运用过程中，我们始终在思考一个问题：AI 与企业的结合点到底在哪里？搭一个数据大屏，就算用上 AI 了吗？用 AI 问数，就真的创造了价值吗？是发挥 AI 对业务的理解与规划能力，还是让 AI 生成代码、直接解决业务问题？我们做了大量尝试，也研发了很多智能体产品，路径逐渐清晰：让懂业务的人，借助 AI 的编程能力，在业务与数字世界之间架起一座桥梁。目前，AI 的编程能力已达到可以直接用于实际生产，成果可量化、可落地的水平。编程与算法，正在从一种职业技能，慢慢变成一项通用技能。当业务人员能通过代码与数字世界沟通、影响业务，时机便已到来：业务人员借助 AI 编程能力实现算法、落地业务需求。如今，这件事正在中兴新云公司内部发生，我们也在推动客户侧应用相关产品——业务人员可以直接在系统中完成算法的实现，在其中体现业务洞察、呈现业务结果。为什么要坚持这条路？在我看来，AI 的价值不在于生成一份多么好看的报告，而在于把算法能力和编程能力交到业务人员手中。因此，我们向最懂业务的产品经理开放了 AI 编程能力，让他们借助 AI 去理解算法、应用算法、实现算法，直接完成现金流预测、投资方案设计、融资方案推荐。全球资金可视、境内外本外币一体化，是 AI 决策支持的又一个实质场景。国内市场竞争加剧，越来越多的企业走向境外，也随之面临更多风险：如何把外币业务纳入司库体系管理？如何借助算法生成套保方案、借助金 融产品降低成本？在这些方面，中兴新云已做了一些实践，也帮助部分客户取得了成效。一方面，我们大量对接外部金融机构；另一方面，我们沉淀算法、汇聚内外部数据，对汇率、利率等风险作出判断，用算法推演出套保方案。业务人员基于方案操作，再不断用实际情况与方案比对，辅助管理层作出更好的决策。
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