HashKey versnelt de implementatie van zijn AI-strategie: van verbetering van organisatorische efficiëntie tot digitale financiële infrastructuur van de volgende generatie.

Tegen de achtergrond van wereldwijde ondernemingen die de toepassing van kunstmatige intelligentie versnellen, promoot HashKey Group, een Aziatische financiële dienstengroep voor digitale activa, ook systematisch de implementatie van haar AI-strategie. Onlangs heeft de groep officieel een "Groep Technologie Coördinatie Comité" opgericht, waaronder het management van het bedrijf direct de algehele planning en het implementatiepad van AI en geavanceerde technologieën coördineert. Volgens een interne kennisgeving zal dit comité verantwoordelijk zijn voor het top-level ontwerp van de technologische architectuur van de groep, AI-strategische planning en cross-business line technologische samenwerking, waardoor de transformatie van de organisatie naar een hoger niveau van intelligentie en automatisering wordt versneld.

Deze organisatorische stap markeert ook een nieuwe fase in HashKey's verkenning van AI. Voorheen bestond AI binnen het bedrijf voornamelijk als een persoonlijk hulpmiddel en voor beperkte proeven; echter, met verbeterde modelcapaciteiten en een rijper organisatorisch begrip, is het bedrijf begonnen met het systematisch promoten van AI op groepsniveau en probeert het te integreren in interne operaties, R&D-processen en gebruikersservicesystemen. Onlangs heeft HashKey Group CTO Devin Zhang zijn observaties en beoordelingen gedeeld met betrekking tot de AI-strategie van het bedrijf, beveiligingsframework en toepassingsvooruitzichten in de digitale activa-industrie.

Devin gelooft dat we nu een kritieke periode zijn ingegaan voor ondernemingen om AI op grote schaal toe te passen. Enerzijds hebben basismogelijkheden van modellen een hoog niveau bereikt, dat in staat is om meer toepassingen op ondernemingsniveau te ondersteunen; anderzijds verbetert na verschillende jaren van markteducatie en praktische ervaring de organisatorische en talentenvoorbereiding geleidelijk. Tegen deze achtergrond is HashKey's begrip van AI dichter bij een upgrade van organisatorische capaciteiten over het gehele proces.

V: Waarom bevordert HashKey systematisch AI in dit stadium?

Devin Zhang: In de afgelopen een of twee jaar is AI al de praktische toepassingsfase binnen het bedrijf ingegaan, vooral in het R&D-team, waar AI-ondersteund programmeren vrij gebruikelijk is. De echte verandering nu is dat de rol van AI evolueert van een efficiëntietool op individueel niveau naar een capaciteitssysteem dat systematisch wordt geïntroduceerd op bedrijfs- en groepsniveau. Dit is een kritiek kruispunt om twee belangrijke redenen. Ten eerste zijn de basiscapaciteiten van grootschalige modellen relatief volwassen. Hoewel ze nog steeds snel itereren, kunnen de onderliggende capaciteiten al toepassingen op ondernemingsniveau ondersteunen. Ten tweede rijpt ook de voorbereiding van de organisatie en het talent geleidelijk. Na verschillende jaren van blootstelling en gebruik heeft iedereen een basiskennis gevormd en ervaring opgedaan. Voor HashKey is het doel van het bevorderen van AI om menselijke beoordeling te combineren met AI's uitvoerings- en efficiëntieverhogende capaciteiten om grotere zakelijke groei te ondersteunen onder het premisse van naleving en controleerbaarheid.

V: Wat is de meest directe waarde van AI voor organisaties zoals HashKey?

Devin Zhang: Ik denk dat er twee hoofdaspecten zijn. Eén is de systematische verbetering van interne operationele efficiëntie, en de andere is de voortdurende upgrade van gebruikerservaring. Met betrekking tot interne operaties richten we ons momenteel op twee hoofdlijnen. Eén is het verbeteren van de efficiëntie van de R&D-keten, wat betekent dat AI-capaciteiten geleidelijk worden geïntroduceerd vanaf requirementonderverdeling, ontwerp, ontwikkeling, testen tot implementatie en levering. De andere is de niet-R&D-keten, inclusief teams in HR, juridische zaken, financiën, naleving, marketing en public relations. Veel afdelingen gebruiken nu AI, maar het wordt meestal in geïsoleerde gevallen gebruikt. Wat echt belangrijk is, is volledige keten AI-implementatie, wat de samenwerkingsefficiëntie van de gehele organisatie verbetert. Vanuit het perspectief van de gebruiker zullen veel toekomstige financiële service-interacties verschuiven van operatiegedreven naar intentiegedreven. Gebruikers zullen uitdrukken wat ze willen doen, het systeem zal de intentie begrijpen, het uitvoeringspad organiseren en gebruikersbevestiging bieden op belangrijke punten.

V: Welke AI-scenario's zal HashKey prioriteren voor implementatie in dit stadium?

Devin Zhang: We richten ons meer op scenario's met duidelijk gedefinieerde zakelijke doelstellingen, lange verwerkingstijden, hoge herhalingspercentages en meetbare efficiëntieverbeteringen. In het R&D-systeem wordt deze aanpak voornamelijk weerspiegeld in de AI-gedreven transformatie van het R&D CICD-proces; in niet-R&D-afdelingen wordt het meer weerspiegeld in de automatisering van verschillende zeer repetitieve processen met duidelijk gedefinieerde regels.

Ondertussen heeft HashKey ook de toepassing van AI in infrastructuurbeveiliging en risicobeheersing bevorderd. In infrastructuurbeveiliging heeft HashKey AI gebruikt voor threat hunting, case tracing, potentiële risico-ontdekking en IT-activabeheer, wat helpt om de diepte en breedte van zijn algehele beveiligingscapaciteiten te verbeteren. In risicobeheersing zijn intelligente agent samenwerkingsmechanismen geïntroduceerd voor anti-witwasonderzoeken, groepsgedragidentificatie en beoordeling van sommige complexe accountkwesties. Sommige ondersteuningsprocessen die voorheen langdurige verwerking door het risicobeheersing team vereisten, kunnen nu eerst worden geanalyseerd door intelligente agenten en vervolgens worden beoordeeld en geleverd door relevant personeel. Aan de R&D-kant heeft HashKey ook een duidelijk plan ontwikkeld voor het AI-gedreven end-to-end ontwikkelingsproces. Gerelateerde verkenningen vorderen geleidelijk rond requirementsbegrip, codegeneratie, testen en pre-deployment auditing, en applicatiebeveiligingsauditing wordt ook geleidelijk opgenomen in de R&D AI-pipeline.

V: Waarom is een beveiligingsframework een vereiste voor financiële instellingen om AI te bevorderen?

Devin Zhang: Omdat de objecten van governance zijn veranderd zodra AI bedrijfsprocessen binnenkomt. In het verleden richtten mensen zich meer op de kracht van het model en de nauwkeurigheid van zijn antwoorden. Maar wanneer een AI-agent echt bedrijfsprocessen binnenkomt, wordt het geconfronteerd met systeemtoegang, API-aanroepen, gegevenslezing, procesuitvoering en zelfs externe actie-triggers. Op dit punt moeten ondernemingen een set uitvoerende entiteiten beheren die toegang hebben tot bronnen, machtigingen kunnen aanroepen en acties kunnen voltooien. Voor financiële instellingen verschuift de focus van risico ook meer naar de intelligente agent architectuur, machtigingsbeheer en uitvoeringsgrenzen. Om intelligente agenten in staat te stellen taken uit te voeren, moeten machtigingen aan hen worden verleend; zodra machtigingen de echte bedrijfsstroom binnenkomen, moeten machtigingsgrenzen, sleutelbeheer, regels voor toegang tot bronnen, gedragsvolging en verantwoordelijkheidstoekenning allemaal opnieuw worden gedefinieerd. Alleen nadat een gelaagd, gedecentraliseerd, controleerbaar, traceerbaar en auditeerbaar governance-systeem is opgezet, kan AI echt kernbedrijfsprocessen binnenkomen.

V: Als een conforme exchange, hoe zal HashKey het tempo en de grenzen van zijn AI-ontwikkeling beheren?

Devin Zhang: We zullen AI systematisch bevorderen, en we geloven dat het een aanzienlijke positieve impact zal hebben op de industrie, het bedrijf en onze zaken. Het tempo van implementatie moet echter worden afgestemd op de regelgevende omgeving. In dit stadium moet prioriteit worden gegeven aan gebieden zoals interne efficiëntie, back-end capaciteiten, risicobeheer en AI-integratie in het R&D-proces, omdat hun waarde duidelijk is, efficiëntieverbeteringen zeer zeker zijn en externe risico's gemakkelijker te beheersen zijn. Met betrekking tot gebruikerskant innovatie, vooral capaciteiten die direct het handelsproces binnenkomen en de handelsfrequentie en het gedrag van gebruikers aanzienlijk kunnen veranderen, zal het tempo van implementatie voorzichtiger zijn. Intentiegedreven interactie kan gebruikers helpen operaties te vereenvoudigen, maar wanneer intelligente agenten strategie-uitvoering verder automatiseren of zelfs gebruikers vervangen bij het nemen van beslissingen over handel met hogere frequentie, moeten conforme exchanges de grenzen van verantwoordelijkheid, gebruikersbescherming en regelgevende vereisten vollediger beoordelen. Of dergelijke capaciteiten moeten worden geïntegreerd in het productsysteem is meer geschikt voor geleidelijke implementatie terwijl consistentie met de regelgevende omgeving wordt gehandhaafd.

Op infrastructuurniveau zal HashKey een parallelle aanpak hanteren van het gebruik van externe platforms op ondernemingsniveau en private implementaties. Momenteel zal het bedrijf voornamelijk platforms gebruiken met gegevensisolatie op organisatieniveau, beveiligingsverantwoordelijkheid en multi-model aanroepcapaciteiten; voor meer gevoelige scenario's zal het private implementatiepad worden behouden. HashKey zelf zal zich richten op het bouwen van bedrijfsspecifieke intelligente agentsystemen bovenop zijn basismodellen.

Kijkend naar een langer tijdsbestek, strekt HashKey's begrip van AI zich uit tot de evolutie van digitale financiële infrastructuur. Xiao Feng, Voorzitter en CEO van de groep, noemde onlangs in een media-interview dat kunstmatige intelligentie en encryptietechnologie geleidelijk naar diepe integratie bewegen. Met de snelle ontwikkeling van AI-agenten kunnen toekomstige intelligente agenten geleidelijk onafhankelijke digitale identiteiten en betaalmogelijkheden bezitten, en meer rollen op zich nemen in het on-chain economische systeem. Onder deze trend kan blockchaintechnologie ook een belangrijke infrastructuur worden voor het beheren en coördineren van AI-agenten.

Devin gelooft dat AI geleidelijk zal veranderen hoe financiële service-instellingen omgaan met gebruikers, hun back-end capaciteiten en hun technologische architectuur. Voor HashKey is het kortetermijndoel het verbeteren van efficiëntie en gebruikerservaring, de middellangetermijnfocus ligt op het versterken van back-end capaciteiten en technologische fundamenten, en het langetermijndoel is deelnemen aan de evolutie van digitale financiële infrastructuur van de volgende generatie. Voor een conforme digitale activa-instelling is dit toekomstpad realistischer.