HashKey accélère la mise en œuvre de sa stratégie IA : de l'amélioration de l'efficacité organisationnelle à l'infrastructure financière numérique de nouvelle génération.

Dans un contexte où les entreprises mondiales accélèrent l'application de l'intelligence artificielle, HashKey Group, un groupe de services financiers d'actifs numériques asiatique, promeut également systématiquement la mise en œuvre de sa stratégie d'IA. Récemment, le groupe a officiellement créé un « Comité de coordination technologique du groupe », sous lequel la direction de l'entreprise coordonne directement la planification globale et le chemin de mise en œuvre de l'IA et des technologies de pointe. Selon un avis interne, ce comité sera responsable de la conception de haut niveau de l'architecture technologique du groupe, de la planification stratégique de l'IA et de la collaboration technologique inter-lignes de business, accélérant la transformation de l'organisation vers un niveau supérieur d'intelligence et d'automatisation.

Cette démarche organisationnelle marque également une nouvelle étape dans l'exploration de l'IA par HashKey. Auparavant, l'IA existait au sein de l'entreprise principalement comme un outil personnel et pour des essais limités ; cependant, avec l'amélioration des capacités des modèles et une compréhension organisationnelle plus mature, l'entreprise a commencé à promouvoir systématiquement l'IA au niveau du groupe et tente de l'intégrer dans les opérations internes, les processus de R&D et les systèmes de service utilisateur. Récemment, Devin Zhang, Directeur de la technologie (CTO) de HashKey Group, a partagé ses observations et évaluations concernant la stratégie d'IA de l'entreprise, le cadre de sécurité et les perspectives d'application dans l'industrie des actifs numériques.

Devin estime que nous sommes maintenant entrés dans une période critique pour les entreprises d'adopter l'IA à grande échelle. D'une part, les capacités des modèles de base ont atteint un niveau élevé, capables de prendre en charge davantage d'applications au niveau de l'entreprise ; d'autre part, après plusieurs années d'éducation du marché et d'expérience pratique, la préparation organisationnelle et des talents s'améliore progressivement. Dans ce contexte, la compréhension de l'IA par HashKey se rapproche davantage d'une mise à niveau des capacités organisationnelles sur l'ensemble du processus.

Q : Pourquoi HashKey fait-elle progresser systématiquement l'IA à ce stade ?

Devin Zhang : Au cours de l'année ou des deux dernières années, l'IA est déjà entrée dans la phase d'application pratique au sein de l'entreprise, en particulier dans l'équipe de R&D, où la programmation assistée par l'IA est assez courante. Le vrai changement maintenant est que le rôle de l'IA évolue d'un outil d'efficacité au niveau individuel à un système de capacités systématiquement introduit au niveau de l'entreprise et du groupe. Il s'agit d'un moment critique pour deux raisons principales. Premièrement, les capacités de base des modèles à grande échelle sont relativement matures. Bien qu'ils continuent d'itérer rapidement, les capacités sous-jacentes peuvent déjà prendre en charge des applications au niveau de l'entreprise. Deuxièmement, la préparation de l'organisation et des talents mûrit également progressivement. Après plusieurs années d'exposition et d'utilisation, tout le monde a formé une compréhension de base et accumulé de l'expérience. Pour HashKey, l'objectif de faire progresser l'IA est de combiner le jugement humain avec les capacités d'exécution et d'amélioration de l'efficacité de l'IA pour soutenir une croissance commerciale à plus grande échelle dans le cadre de la conformité et de la contrôlabilité.

Q : Quelle est la valeur la plus directe de l'IA pour des organisations comme HashKey ?

Devin Zhang : Je pense qu'il y a deux aspects principaux. L'un est l'amélioration systémique de l'efficacité opérationnelle interne, et l'autre est l'amélioration continue de l'expérience de l'utilisateur. Concernant les opérations internes, nous nous concentrons actuellement sur deux lignes principales. L'une est l'amélioration de l'efficacité de la chaîne de R&D, ce qui signifie introduire progressivement les capacités d'IA de la décomposition des exigences, de la conception, du développement, des tests au déploiement et à la livraison. L'autre est la chaîne non-R&D, incluant les équipes RH, juridiques, financières, de conformité, de marketing et de relations publiques. De nombreux départements utilisent l'IA maintenant, mais elle est principalement utilisée dans des instances isolées. Ce qui est vraiment important, c'est la mise en œuvre de l'IA sur toute la chaîne, ce qui améliore l'efficacité collaborative de l'ensemble de l'organisation. Du point de vue de l'utilisateur, de nombreuses interactions de services financiers futures passeront d'une approche pilotée par les opérations à une approche pilotée par l'intention. Les utilisateurs exprimeront ce qu'ils veulent faire, le système comprendra l'intention, organisera le chemin d'exécution et fournira une confirmation de l'utilisateur aux points clés.

Q : Quels scénarios d'IA HashKey privilégiera-t-elle pour la mise en œuvre à ce stade ?

Devin Zhang : Nous nous concentrons davantage sur les scénarios avec des objectifs commerciaux clairement définis, des temps de traitement longs, des taux de répétition élevés et des améliorations d'efficacité mesurables. Dans le système de R&D, cette approche se reflète principalement dans la transformation pilotée par l'IA du processus CICD de R&D ; dans les départements non-R&D, elle se reflète davantage dans l'automatisation de divers processus hautement répétitifs avec des règles clairement définies.

Parallèlement, HashKey a également fait progresser l'application de l'IA dans la sécurité des infrastructures et le contrôle de risque. Dans la sécurité des infrastructures, HashKey a utilisé l'IA pour la chasse aux menaces, le traçage des cas, la découverte de risques potentiels et la gestion d'actifs IT, contribuant à améliorer la profondeur et l'étendue de ses capacités de sécurité globales. Dans le contrôle de risque, des mécanismes de collaboration d'Agents d'IA ont été introduits pour les enquêtes anti-blanchiment d'argent, l'identification des comportements de groupe et le jugement de certaines questions de comptes complexes. Certains processus de support qui nécessitaient auparavant un traitement manuel long par l'équipe de contrôle de risque peuvent maintenant être analysés d'abord par des Agents d'IA, puis examinés et livrés par le personnel concerné. Du côté de la R&D, HashKey a également élaboré un plan clair pour le processus de développement de bout en bout piloté par l'IA. Les explorations connexes progressent graduellement autour de la compréhension des exigences, de la génération de code, des tests et de l'audit avant déploiement, et l'audit de sécurité des applications est également progressivement incorporé dans le pipeline d'IA de R&D.

Q : Pourquoi un cadre de sécurité est-il un prérequis pour que les institutions financières fassent progresser l'IA ?

Devin Zhang : Parce que les objets de gouvernance ont changé une fois que l'IA entre dans les processus commerciaux. Dans le passé, les gens se concentraient davantage sur la force du modèle et la précision de ses réponses. Mais lorsqu'un Agent d'IA entre véritablement dans les processus d'entreprise, il fait face à l'accès au système, aux appels d'API, à la lecture de données, à l'exécution de processus et même aux déclencheurs d'actions externes. À ce stade, ce que les entreprises doivent gérer est un ensemble d'entités d'exécution qui peuvent accéder aux ressources, invoquer des autorisations et effectuer des actions. Pour les institutions financières, l'accent du risque se déplace également davantage vers l'architecture d'Agents d'IA, la gestion des autorisations et les limites d'exécution. Pour permettre aux Agents d'IA d'effectuer des tâches, des autorisations doivent leur être accordées ; une fois que les autorisations entrent dans le flux commercial réel, les limites d'autorisation, la gestion des clés, les règles d'accès aux ressources, le suivi des comportements et l'attribution de responsabilité doivent tous être redéfinis. Ce n'est qu'après l'établissement d'un système de gouvernance stratifié, décentralisé, contrôlable, traçable et auditable que l'IA peut véritablement entrer dans les processus commerciaux de base.

Q : En tant qu'exchange conforme, comment HashKey gérera-t-elle le rythme et les limites de son développement d'IA ?

Devin Zhang : Nous ferons progresser systématiquement l'IA, et nous pensons qu'elle aura un impact positif significatif sur l'industrie, l'entreprise et notre business. Cependant, le rythme de mise en œuvre doit être aligné sur l'environnement réglementaire. À ce stade, la priorité devrait être accordée aux domaines tels que l'efficacité interne, les capacités backend, la gestion des risques et l'intégration de l'IA dans le processus de R&D, car leur valeur est claire, les améliorations d'efficacité sont hautement certaines et les risques externes sont plus faciles à contrôler. Concernant l'innovation côté utilisateur, en particulier les capacités qui entrent directement dans le processus de trading et pourraient modifier considérablement la fréquence et le comportement de trading des utilisateurs, le rythme de mise en œuvre sera plus prudent. L'interaction pilotée par l'intention peut aider les utilisateurs à simplifier les opérations, mais lorsque les Agents d'IA automatisent davantage l'exécution de stratégies ou même remplacent les utilisateurs dans la prise de décisions de trading à plus haute fréquence, les exchanges conformes doivent évaluer plus pleinement les limites de responsabilité, la protection des utilisateurs et les exigences réglementaires. La question de savoir si de telles capacités doivent être intégrées dans le système de produits est plus adaptée à une mise en œuvre progressive tout en maintenant la cohérence avec l'environnement réglementaire.

Au niveau de l'infrastructure, HashKey adoptera une approche parallèle d'utilisation de plateformes externes de niveau entreprise et de déploiements privés. Actuellement, l'entreprise utilisera principalement des plateformes avec isolation des données au niveau organisationnel, responsabilité de sécurité et capacités d'invocation multi-modèles ; pour des scénarios plus sensibles, le chemin de déploiement privé sera conservé. HashKey elle-même se concentrera sur la construction de systèmes d'Agents d'IA spécifiques au business au-dessus de ses modèles de base.

En regardant sur un horizon temporel plus long, la compréhension de l'IA par HashKey s'étend à l'évolution de l'infrastructure financière numérique. Xiao Feng, Président et PDG du groupe, a récemment mentionné dans une interview médiatique que l'intelligence artificielle et la technologie de chiffrement se dirigent progressivement vers une intégration profonde. Avec le développement rapide des Agents d'IA, les futurs Agents d'IA peuvent progressivement posséder des identités numériques indépendantes et des capacités de paiement, et assumer plus de rôles dans le système économique on-chain. Sous cette tendance, la technologie blockchain peut également devenir une infrastructure importante pour la gestion et la coordination des Agents d'IA.

Devin estime que l'IA changera progressivement la manière dont les institutions de services financiers interagissent avec les utilisateurs, leurs capacités backend et leur architecture technologique. Pour HashKey, l'objectif à court terme est d'améliorer l'efficacité et l'expérience de l'utilisateur, l'accent à moyen terme est mis sur le renforcement des capacités backend et des fondations technologiques, et l'objectif à long terme est de participer à l'évolution de l'infrastructure financière numérique de prochaine génération. Pour une institution d'actifs numériques conforme, ce chemin à suivre est plus réaliste.