当前，企业推进AI数智化进程普遍面临三重困境：

基础数据层面，数据孤岛突出、标准杂乱、质量偏低，敏感数据流通受限，企业缺乏可信的数据底座；

业务落地层面，盲目自研导致无效POC泛滥，技术与业务脱节，场景难以闭环，更遑论规模化复制；

自主可控层面，过度依赖外部大模型导致核心数据外发，存在泄露风险，且无法满足国产化要求。

张英霞指出，这些痛点的本质在于企业需要的不只是单点技术工具，而是覆盖“数据-模型-应用-安全”的全栈能力体系。蚂蚁数科基于多年金融级技术实践，构建起可信、智能、协作的科技引擎，通过“基础技术能力+企业数智化能力平台+行业应用场景”的三层架构，系统性破解上述难题。

面对企业复杂需求，蚂蚁数科打造了完整的AI全栈企业级产品矩阵。

在基础设施层，AI PaaS平台实现多云、多芯、多OS、多基模资源的统一调度；可信数据空间平台融合多模态数据、数据集与隐私计算能力，打通数据壁垒，沉淀高质量专属数据集；智能体开发平台与数字资产管理平台则为上层应用提供开发支撑与资产沉淀能力。

在模型层，蚂蚁数科采取“通用大模型+行业专属小模型”的双轮策略。针对金融、医疗等行业，通过蒸馏与精调补齐通用大模型的能力短板。以金融行业大模型为例，其注入了1000亿+Token金融知识，基于1000万+金融领域专家高质量指令集进行偏好对齐，并由500+专业标注人员完成精细化调优。同时配套500+行业专属小模型（覆盖风控、推荐等场景）、320+专业工具（选品、配置等）及200+专业金融图表，形成“大模型连接中枢+专业工具矩阵”的协同架构。

更关键的是，蚂蚁数科强调安全合规是AI金融应用的底线。通过构建安全合规围栏与大模型安全治理防御体系，围绕公平性、真实性、准确性、合规性、安全性等维度建立科技伦理与金融价值观双重水位标准，确保大模型在复杂金融场景中的可控可用。

方法论的最终检验在于产品落地。蚂蚁数科推出的DTClaw企业级智能员工助手，正是上述能力的集大成者。该产品以“安全、可控、高效”为核心价值主张，通过本地沙箱部署确保数据不出域，借助权限管理与审计合规实现全程可控，依托多智能体协作与自动化能力大幅提升运营效率。

DTClaw具备八大核心能力：融合Workflow与Skills、定时任务、Webhook触发、跨应用自动化、多智能体协作、持久记忆与自我进化。这不仅是一个问答工具，更是能够深度嵌入企业业务流程的“数字员工”，可自主完成复杂任务编排、跨系统协同及持续学习优化，真正实现从“人找信息”到“智能体主动服务”的范式转变。

目前，蚂蚁数科已在金融、医疗、能源、教育、工业、具身智能等领域建立起相对完备的行业知识库与场景化解决方案，推动AI从实验室走向产业纵深。

张英霞的分享揭示了一个核心判断：企业AI数智化不是简单的技术堆砌，而是围绕“可信数据、专属模型、工程方法、安全合规”的系统工程。蚂蚁数科通过全栈技术布局、Agentic AI工程化方法论以及DTClaw等创新产品，正在帮助企业跨越从“技术突破”到“价值创造”的鸿沟。