第二批AI沙盒名单出炉，香港金融业的“实战组合”来了

  这次香港金管局和数码港联合公布的第二批生成式AI沙盒名单，我第一反应是：量级变了。20家银行、14家技术方，27个案例，数字直接翻倍还不止。这不是试点，这是开始铺场子了。

  第一批沙盒去年底公布时，10家银行、4家科技公司，更像是小范围探路。现在呢？中银、汇丰、工行亚洲、渣打这些大行全在列，连蚂蚁银行、PAObank这类数字原生银行也进来了。技术端更热闹，阿里云、蚂蚁数科、百度系的金融壹账通、瑞莱智慧这些能打的都上了。说明什么？不是概念验证了，是真要跑场景。

  三大方向很务实：风控、反诈、体验

  这批27个案例，集中在三个方向：风险管理、反诈骗、客户体验。没有虚的，全是银行最痛的点。

  比如反欺诈这块，专门设了“深度伪造诈骗”的测试方向，说白了就是AI防AI换脸、AI语音冒充。金融壹账通跟PAObank搞的那个反欺诈平台，国内已经调用超9000万次，拦了两万多起黑产攻击。这种技术拉到沙盒里测，不是为了秀肌肉，是真有业务压力——现在诈骗手段升级太快，传统规则引擎根本跟不上。

  再看客户体验，富邦银行拉着阿里云、蚂蚁数科搞AI助理，目标是“对话即服务”。这事儿不新鲜，但关键在于闭环。蚂蚁数科之前帮上海银行做类似项目，转化率提升了10%。别小看这个数，在手机银行里，每提升一个点都是实打实的AUM增长。而且他们把智能风控内置进去，一边服务一边防骗，这才是操盘手思维。

  超算中心年底上线，技术底座开始搭

  所有参与者年底要接入数码港的人工智能超算中心，明年年初启动测试。这个节奏很清晰：先给资源，再压测试，最后看产出。

  超算中心被定位成“香港AI生态圈的核心引擎”，这话不是随便说的。现在AI训练成本高，中小银行自己搞不动，金管局和数码港相当于提供了公共基础设施。谁先用上，谁就有可能在模型精度、响应速度上拉开差距。

  阮国恒说这是“迈向更安全、更稳健AI应用的重要一步”，我没觉得是官话。评审标准也很实在：创新性、技术复杂度、对行业的潜在价值。说明不是谁关系硬谁上，而是真看方案能不能打。

  下一步看什么？

  12月会发布首批沙盒的试行成果，这个值得盯。如果第一批有可复制的案例，那第二批的规模化推进就有底气了。

  目前颗粒度还不够的是：这些AI模型到底怎么评估效果？是看误判率下降多少，还是客户满意度提升几个点？背后的数据共享机制、模型审计流程，还没看到细节。但这恰恰是接下来最关键的——沙盒可以容错，但真商用，监管得能看懂模型逻辑。

  总的来说，香港这波没玩虚的。银行要转型，科技公司要落地，监管要可控，三方需求碰到了一块。接下来就看谁能从沙盒里带出真正可复用的“工业级”解决方案。