Snowflake Cortex AI：借助自主 AI 加速金融服务 | 技术趋势

重点摘要

Snowflake Cortex AI 金融服务套件是一套全新的人工智能工具，旨在帮助金融机构构建和部署自主 AI 应用。

该套件支持金融机构整合自有私有数据与第三方数据及前沿大语言模型，实现从欺诈检测到市场分析等一系列复杂任务的自动化处理。

通过将 AI 能力直接集成到数据平台，Snowflake 能够帮助各组织机构有效应对 AI 应用中的各类常见挑战。例如，借助“数据科学智能体”等工具加速复杂工作流程，同时依托“模型上下文协议”等标准，确保安全、受治理且无缝的系统集成。

金融服务业的人工智能势在必行

金融服务业各领域领导者正大力投资人工智能，预计到 2027 年投资额将达到 930 亿美元（自 2023 年以来的年复合增长率高达 29%）。这一投资浪潮的驱动力在于人工智能有望提升客户体验、提高运营效率并降低成本。然而，许多机构在将人工智能从概念验证阶段，扩展为可靠且具商业可行性的解决方案方面，仍面临挑战。强大的基础模型与释放实际商业价值所需的行业特定知识及场景化应用之间，存在着显著鸿沟。

金融机构依赖海量专有数据——从交易记录到客户信息——而这些基于公开数据训练的基础大语言模型根本无法访问。这催生了一个关键需求：需要一种能够安全整合机构内部数据，同时保持企业级治理标准的人工智能解决方案。

隆重推出 Snowflake Cortex AI 金融服务解决方案

为应对这一挑战，我们欣然宣布推出 Snowflake Cortex AI 金融服务解决方案。这是一套全新的人工智能功能集合，旨在驱动智能体工作流，并在统一、安全的环境中提供数据访问、处理与检索支持，从而高效助力市场分析、量化研究、欺诈检测及理赔管理等复杂任务。

Snowflake Cortex AI 金融服务解决方案构建了一个强大的金融数据与知识供应商生态系统，机构可将其与自身的智能体应用相融合。通过整合内部专有数据与来自领先机构及可信出版商的外部数据——包括来自 CB Insights、Cotality™、德意志交易所集团、伦敦证券交易所集团、MSCI、纳斯达克 eVestment®等提供商的标准化数据（通过即将全面推出的语义视图共享实现），以及来自 CB Insights、FactSet、Investopedia、美联社和《华盛顿邮报》等权威出版商的非结构化知识内容（通过现已全面可用的 Cortex 知识扩展获取）——您可以解锁更丰富、更具上下文驱动力的洞察。

对于早已将 Snowflake 视为其人工智能数据云的数百家金融服务客户而言，此次发布为其成功的人工智能战略提供了关键构建模块：

使您的企业数据全面适配人工智能

金融企业如今能够轻松摄取并转换数据，包括非结构化与多模态数据类型，使其全面适配人工智能应用。

非结构化数据摄取：Snowflake Openflow 基于开源 Apache NiFi 构建，结合 Cortex AISQL 的解析与预处理能力，可简化数据摄取流程，使团队能够轻松跨越传统数据孤岛环境迁移数据，涵盖客户文档、客服中心通话记录及理赔报告等多种场景。

非结构化数据转换：Cortex AISQL 将人工智能功能直接嵌入 SQL 函数，让数据分析师能够便捷地处理和转换非结构化数据。例如，财富管理平台可利用 Cortex AISQL 转录（公测阶段）财报电话会议、自动归纳数千份分析报告并实时解析市场情绪——将数小时的人工工作压缩至秒级完成。

适配 AI 的第三方数据接入：金融服务从业者可将智能体的上下文理解能力扩展至组织边界之外。通过语义视图共享与 Cortex 知识扩展功能，用户可通过 Snowflake Marketplace 安全获取已适配人工智能的第三方数据。例如保险核保人员可运用 Cotality 的产权转移数据集，优化理赔管理全流程。

将前沿大语言模型安全引入数据环境

Snowflake 支持将来自 Anthropic、OpenAI、Mistral、Meta 等厂商的高性能前沿大语言模型直接部署至 Snowflake 安全环境中，无需将敏感数据转移至外部模型。该方案在保障数据安全与治理合规的同时，能有效降低数据出站成本，并提供弹性可扩展的计算能力，从而获得更快速、更可靠的洞察结果。

发挥自主智能体 AI 效能，实现自动化与效率提升

自主智能体 AI 系统能够以最小人工干预自主进行推理、规划并执行多步骤任务。这一能力对于金融服务公司至关重要，可助力实现以往成本高昂的复杂的端到端工作流程自动化。

Cortex 智能体：现推出公开预览版，Cortex 智能体能够跨结构化和非结构化数据源进行协同调度，提供精准洞察。它可分解复杂查询、检索相关数据并生成更准确的答案，在每一步骤中实现效率与治理的双重保障。

数据科学智能体：该自主智能体会将自主 AI 能力引入预测性机器学习领域。通过简单的自然语言指令，数据科学智能体可将建模问题分解为从数据分析到训练的不同步骤，并提供经过验证的建模流水线。这使得金融团队能够在几分钟内构建用于信用风险、欺诈检测等任务的模型，加速开发进程并释放团队精力以聚焦战略规划。

通过智能体、API 与应用，为商业用户部署洞察能力

在金融服务中嵌入 AI 需要双重路径：使技术深度理解商业逻辑，同时确保其在维护信任与安全的前提下易于全员使用。

模型上下文协议（MCP） 为大语言模型与数据、API 及服务集成提供了标准化方式。随着 Snowflake 托管式模型上下文协议（MCP）服务器（现开放公开预览版）的推出，企业可实现互联互通的 AI 能力。客户能够将 Snowflake 的 Cortex Analyst、Cortex Search 等 AI 功能连接至外部智能体，简化应用架构并消除定制化集成的需求。例如，我们近期宣布与 Anthropic 合作，将 Cortex AI 集成至 Claude for Financial Services 中。

此外，同样处于公开预览阶段的 Snowflake Intelligence 提供了一个统一的对话式界面，使业务用户无需编写代码即可从数据直达洞察。该平台由智能数据代理驱动，整合了以下关键能力：

•  来自 Anthropic 与 OpenAI 的尖端大语言模型；

• 您的 Snowflake 环境内的结构化和非结构化数据；

• 来自第三方供应商（如美联社新闻）的数据源；

• 多种文件类型支持，包括 PDF 与 Excel；

• 通过 Cortex Analyst 与 Cortex Search 提供一流的数据检索引擎；

• 企业级安全与治理控制机制。

Snowflake MCP Server 与 Snowflake Intelligence 共同赋能客户，使其能够以自然语言提出复杂的领域特定问题。通过整合并统一组织内所有信息——从结构化表格到非结构化文档，从第三方工具与应用至内部企业系统——最终，借助 Snowflake，客户得以实现关键业务场景，例如：

• 投资组合经理基于收益电话会议记录、新闻资讯、公司基本面及其他市场数据衍生的分析生成投资策略；

• 抵押贷款专员依据来自贷款文件、房产数据、财务信息及客户沟通的风险情报，做出明智的借贷决策；

•  保险核保人根据 AI 生成的风险摘要进行风险评估。

以 AI 的可观测性、治理与安全能力构建可信体系

在金融服务领域，公众信任与监管监督至关重要。AI 可观测性工具通过持续监控模型漂移与数据质量问题，助力团队提升 AI 应用的可信度与透明度，包括：

• 风险控制：可观测性工具有助于监测模型漂移，避免其在欺诈检测、信用评分等关键任务中引发错误决策；

• 可解释性与透明化：可观测性提供必要的审计追踪，以合理解释由 AI 支持的决策依据；

• 运行韧性：“实时异常检测”有助于保障系统稳定高效运行，减少宕机风险。

从基于角色的访问控制到端到端 AI 可观测性，Snowflake 为数据与 AI 提供企业级的安全与治理能力。

总结

金融领域的 AI 竞赛并非仅靠模型取胜，关键在于将模型与企业数据无缝整合。Snowflake 提供完整的 AI 解决方案，统一您的结构化与非结构化数据，驱动深刻且可执行的洞察。依托 Snowflake MCP Server 打造的连接性、可信度与治理基础，金融机构可开始实现切实的商业价值。

Snowflake AI 是您的企业数据与智能体 AI 的交汇点，旨在重塑金融服务的未来边界。欢迎预约个性化演示或联系我们的销售团队，以了解智能体 AI 会如何加速您的金融业务发展。

原文地址：https://www.snowflake.com/en/blog/cortex-ai-financial-services/

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