42. 情报缺口与待核事项

以下AI技术栈关键维度未在情报中披露[1]：

以下AI技术栈关键维度未在情报中披露^[1]：

1. 算力底座：无非银金融机构自建GPU集群、智算中心、算力投资规模的数据。
2. 模型技术细节：无模型参数规模、训练数据量、训练成本、推理延迟等性能指标。
3. 平台架构：无MLOps平台、特征工程平台、模型服务化（Serving）架构的披露。
4. 数据架构：无数据湖、数据仓库、实时数据管道等技术栈信息。
5. 自研vs合作：未披露金融机构大模型是自研、联合研发还是采购第三方。
6. AI应用效果：无AI在非银金融业务（如投研、风控、客服、投顾）中的量化效果数据。

这些缺口对投资决策的含义是：当前无法评估非银金融机构AI投入的ROI，投资者应警惕「AI概念」与「AI实质」之间的落差；尽调中应重点核查模型是自研还是采购、算力是自建还是租用、AI是否带来可量化的降本增效^[1]。