HashKey mempercepat implementasi strategi AI-nya: dari peningkatan efisiensi organisasi hingga infrastruktur keuangan digital generasi berikutnya.

Dengan latar belakang perusahaan global yang mempercepat penerapan kecerdasan buatan, HashKey Group, sebuah grup layanan keuangan aset digital Asia, juga secara sistematis mempromosikan implementasi strategi AI-nya. Baru-baru ini, grup ini secara resmi membentuk "Komite Koordinasi Teknologi Grup," di mana manajemen perusahaan secara langsung mengoordinasikan perencanaan keseluruhan dan jalur implementasi AI dan teknologi canggih. Menurut pemberitahuan internal, komite ini akan bertanggung jawab atas desain tingkat atas arsitektur teknologi grup, perencanaan strategis AI, dan kolaborasi teknologi lintas lini bisnis, mempercepat transformasi organisasi menuju tingkat kecerdasan dan otomatisasi yang lebih tinggi.

Langkah organisasi ini juga menandai tahap baru dalam eksplorasi AI HashKey. Sebelumnya, AI ada di dalam perusahaan terutama sebagai alat pribadi dan untuk uji coba terbatas; namun, dengan peningkatan kemampuan model dan pemahaman organisasi yang lebih matang, perusahaan telah mulai secara sistematis mempromosikan AI di tingkat grup dan mencoba mengintegrasikannya ke dalam operasi internal, proses R&D, dan sistem layanan pengguna. Baru-baru ini, CTO HashKey Group Devin Zhang membagikan pengamatan dan penilaiannya mengenai strategi AI perusahaan, kerangka keamanan, dan prospek aplikasi di industri aset digital.

Devin percaya bahwa kita sekarang telah memasuki periode kritis bagi perusahaan untuk mengadopsi AI dalam skala besar. Di satu sisi, kemampuan model dasar telah mencapai tingkat tinggi, mampu mendukung lebih banyak aplikasi tingkat perusahaan; di sisi lain, setelah beberapa tahun edukasi pasar dan pengalaman praktis, kesiapan organisasi dan talenta secara bertahap meningkat. Dengan latar belakang ini, pemahaman HashKey tentang AI lebih dekat dengan peningkatan kemampuan organisasi di seluruh proses.

T: Mengapa HashKey secara sistematis memajukan AI pada tahap ini?

Devin Zhang: Selama satu atau dua tahun terakhir, AI sudah memasuki tahap aplikasi praktis di dalam perusahaan, terutama di tim R&D, di mana pemrograman berbantuan AI cukup umum. Perubahan nyata sekarang adalah bahwa peran AI berkembang dari alat efisiensi di tingkat individu menjadi sistem kemampuan yang secara sistematis diperkenalkan di tingkat perusahaan dan grup. Ini adalah titik kritis karena dua alasan utama. Pertama, kemampuan dasar model skala besar relatif matang. Meskipun masih beriterasi dengan cepat, kemampuan dasarnya sudah dapat mendukung aplikasi tingkat perusahaan. Kedua, kesiapan organisasi dan talenta juga secara bertahap matang. Setelah beberapa tahun paparan dan penggunaan, semua orang telah membentuk pemahaman dasar dan mengumpulkan pengalaman. Untuk HashKey, tujuan memajukan AI adalah menggabungkan penilaian manusia dengan kemampuan eksekusi dan peningkatan efisiensi AI untuk mendukung pertumbuhan bisnis berskala lebih besar dengan premis kepatuhan dan kontrol.

T: Apa nilai paling langsung dari AI untuk organisasi seperti HashKey?

Devin Zhang: Saya pikir ada dua aspek utama. Satu adalah peningkatan sistematis efisiensi operasional internal, dan yang lainnya adalah peningkatan berkelanjutan pengalaman pengguna. Mengenai operasi internal, kami saat ini berfokus pada dua jalur utama. Satu adalah meningkatkan efisiensi rantai R&D, yang berarti secara bertahap memperkenalkan kemampuan AI dari pemecahan persyaratan, desain, pengembangan, pengujian hingga penyebaran dan pengiriman. Yang lainnya adalah rantai non-R&D, termasuk tim di HR, hukum, keuangan, kepatuhan, pemasaran, dan hubungan masyarakat. Banyak departemen menggunakan AI sekarang, tetapi sebagian besar digunakan dalam kasus terisolasi. Yang benar-benar penting adalah implementasi AI rantai penuh, yang meningkatkan efisiensi kolaboratif seluruh organisasi. Dari perspektif pengguna, banyak interaksi layanan keuangan masa depan akan bergeser dari yang didorong operasi menjadi didorong niat. Pengguna akan mengungkapkan apa yang ingin mereka lakukan, sistem akan memahami niatnya, mengatur jalur eksekusi, dan memberikan konfirmasi pengguna di titik-titik kunci.

T: Skenario AI mana yang akan diprioritaskan HashKey untuk implementasi pada tahap ini?

Devin Zhang: Kami lebih fokus pada skenario dengan tujuan bisnis yang jelas, waktu pemrosesan yang lama, tingkat pengulangan tinggi, dan peningkatan efisiensi yang terukur. Dalam sistem R&D, pendekatan ini terutama tercermin dalam transformasi yang didorong AI dari proses CICD R&D; di departemen non-R&D, ini lebih tercermin dalam otomatisasi berbagai proses yang sangat berulang dengan aturan yang jelas.

Sementara itu, HashKey juga telah memajukan penerapan AI dalam keamanan infrastruktur dan kontrol risiko. Dalam keamanan infrastruktur, HashKey telah menggunakan AI untuk perburuan ancaman, pelacakan kasus, penemuan risiko potensial, dan manajemen aset IT, membantu meningkatkan kedalaman dan keluasan kemampuan keamanan keseluruhannya. Dalam kontrol risiko, mekanisme kolaborasi agen cerdas telah diperkenalkan untuk investigasi anti pencucian uang, identifikasi perilaku grup, dan penilaian beberapa masalah akun yang kompleks. Beberapa proses dukungan yang sebelumnya memerlukan pemrosesan panjang oleh tim kontrol risiko sekarang dapat dianalisis oleh agen cerdas terlebih dahulu, kemudian ditinjau dan dikirimkan oleh personel terkait. Di sisi R&D, HashKey juga telah mengembangkan rencana yang jelas untuk proses pengembangan end-to-end yang didorong AI. Eksplorasi terkait secara bertahap maju seputar pemahaman persyaratan, pembuatan kode, pengujian, dan audit pra-penyebaran, dan audit keamanan aplikasi juga secara bertahap dimasukkan ke dalam pipeline AI R&D.

T: Mengapa kerangka keamanan menjadi prasyarat bagi lembaga keuangan untuk memajukan AI?

Devin Zhang: Karena objek tata kelola telah berubah setelah AI memasuki proses bisnis. Di masa lalu, orang lebih fokus pada kekuatan model dan keakuratan jawabannya. Tetapi ketika agen AI benar-benar memasuki proses perusahaan, ia menghadapi akses sistem, panggilan API, pembacaan data, eksekusi proses, dan bahkan pemicu tindakan eksternal. Pada titik ini, apa yang perlu dikelola perusahaan adalah satu set entitas eksekusi yang dapat mengakses sumber daya, memanggil izin, dan menyelesaikan tindakan. Untuk lembaga keuangan, fokus risiko juga bergeser lebih ke arsitektur agen cerdas, manajemen izin, dan batasan eksekusi. Untuk memungkinkan agen cerdas melakukan tugas, izin perlu diberikan kepada mereka; begitu izin memasuki alur bisnis nyata, batasan izin, manajemen kunci, aturan akses sumber daya, pelacakan perilaku, dan atribusi tanggung jawab semuanya perlu didefinisikan ulang. Hanya setelah sistem tata kelola yang berlapis, terdesentralisasi, terkontrol, dapat dilacak, dan dapat diaudit dibentuk, AI dapat benar-benar memasuki proses bisnis inti.

T: Sebagai bursa yang patuh, bagaimana HashKey akan mengelola kecepatan dan batasan pengembangan AI-nya?

Devin Zhang: Kami akan secara sistematis memajukan AI, dan kami percaya itu akan memiliki dampak positif yang signifikan pada industri, perusahaan, dan bisnis kami. Namun, kecepatan implementasi perlu diselaraskan dengan lingkungan regulasi. Pada tahap ini, prioritas harus diberikan pada area seperti efisiensi internal, kemampuan back-end, manajemen risiko, dan integrasi AI ke dalam proses R&D, karena nilainya jelas, peningkatan efisiensi sangat pasti, dan risiko eksternal lebih mudah dikendalikan. Mengenai inovasi sisi pengguna, terutama kemampuan yang langsung memasuki proses perdagangan dan dapat secara signifikan mengubah frekuensi dan perilaku perdagangan pengguna, kecepatan implementasi akan lebih hati-hati. Interaksi yang didorong niat dapat membantu pengguna menyederhanakan operasi, tetapi ketika agen cerdas lebih lanjut mengotomatiskan eksekusi strategi atau bahkan menggantikan pengguna dalam membuat keputusan perdagangan frekuensi lebih tinggi, bursa yang patuh perlu lebih penuh menilai batasan tanggung jawab, perlindungan pengguna, dan persyaratan regulasi. Apakah kemampuan tersebut harus diintegrasikan ke dalam sistem produk lebih cocok untuk implementasi bertahap sambil mempertahankan konsistensi dengan lingkungan regulasi.

Di tingkat infrastruktur, HashKey akan mengadopsi pendekatan paralel menggunakan platform tingkat perusahaan eksternal dan penyebaran pribadi. Saat ini, perusahaan akan terutama memanfaatkan platform dengan isolasi data tingkat organisasi, akuntabilitas keamanan, dan kemampuan pemanggilan multi-model; untuk skenario yang lebih sensitif, jalur penyebaran pribadi akan dipertahankan. HashKey sendiri akan fokus pada membangun sistem agen cerdas khusus bisnis di atas model dasarnya.

Melihat jangka waktu yang lebih panjang, pemahaman HashKey tentang AI meluas ke evolusi infrastruktur keuangan digital. Xiao Feng, Chairman dan CEO grup, baru-baru ini menyebutkan dalam wawancara media bahwa kecerdasan buatan dan teknologi enkripsi secara bertahap bergerak menuju integrasi mendalam. Dengan perkembangan pesat agen AI, agen cerdas masa depan mungkin secara bertahap memiliki identitas digital independen dan kemampuan pembayaran, dan mengambil lebih banyak peran dalam sistem ekonomi on-chain. Di bawah tren ini, teknologi blockchain juga dapat menjadi infrastruktur penting untuk mengelola dan mengoordinasikan agen AI.

Devin percaya bahwa AI akan secara bertahap mengubah cara lembaga layanan keuangan berinteraksi dengan pengguna, kemampuan back-end mereka, dan arsitektur teknologi mereka. Untuk HashKey, tujuan jangka pendek adalah meningkatkan efisiensi dan pengalaman pengguna, fokus jangka menengah adalah memperkuat kemampuan back-end dan fondasi teknologi, dan tujuan jangka panjang adalah berpartisipasi dalam evolusi infrastruktur keuangan digital generasi berikutnya. Untuk lembaga aset digital yang patuh, jalur maju ini lebih realistis.