智能化鋪路人：AI時代金融科技公司的全新角色_風聞

2025年1月初，黃仁勳在CES上放了一波又一波大招，英偉達產品迭代的背後就是算力的又一次升級。

此前，Open AI在2024年12月舉行了一場為期12天的發佈會，這一系列發佈活動，展示了OpenAI在人工智能領域的最新進展和創新技術，一個又一個AI應用不斷顛覆人們的認知。

顯然，技術的衝擊沒有人能視而不見。當AI到來的時候，企業都要選擇自己的路徑進入新時代。

“這兩年我有一種很強烈的技術焦慮感，感覺一不小心就會錯過整個時代。” 奇富科技CEO吳海生認為，從PC時代到互聯網、移動互聯網，產業已經經歷了幾次變革，但是這一次AI帶來的變革要比過去深刻得多。

如何在時代的洗牌中生存發展？這是擺在無數企業和個人面前的深刻話題。面向AI時代，金融科技公司又將以何種姿態開啓新的週期？

創新，更大膽一點

奇富科技CEO吳海生將金融行業與科技的融合，分為以下三個階段：第一是數字化，第二是互聯網化，第三是智能化。

因為金融行業的特殊性，對技術的強依賴無需贅言，在每一個階段都是擁抱創新技術最積極的行業。大約從2020年開始，金融行業的智能化變革就已經啓動，可以説走在了AI的最前列。

作為對數據高度依賴的行業，運用AI可以顯著提升運行效率，堪稱AI的最佳實踐場。業界也普遍認為，智能化這一波變革對於金融環境的影響甚至會遠超製造業、零售業、旅遊業等多數行業。

但當下的現實是，金融機構面臨降本增效需求的同時，還有着迫切的業務創新需求，面對洶湧而來的AI大潮，可以説期望與忐忑並存。

吳海生所擔心的是，AI的技術迭代太快，這會讓很多創新變得不確定，可能今天的想法，明天就已經跟不上變化了。

幸運的是，金融行業幾乎所有的生產要素都是數字化的，與其它行業相比天然適合大模型的訓練和生成，更適合AI的落地。一直以來，整個行業都在積極進行着各種嘗試，“今天的嘗試不一定都是成熟或者一定是先進的，但是我們走在一條正確的路上，每天日常工作的改變都非常顯著。”

確定的是，AI不是噱頭，一定會給行業自身帶來翻天覆地的變化。不確定的是，技術變化太快，不知道哪個應用真的能被沉澱下來。這種局面，其實不止於金融行業，幾乎所有行業都要去面對。

面對確定和不確定，吳海生認為最好的辦法就是更加積極，“今天所做的嘗試要更大膽一點，要有信仰，無論是個人還是公司，都應該把自己變成能夠利用技術的人。”

當然，所有嘗試也不全是無的放矢，身處金融科技的第一線，與用户及金融企業有着密切聯繫，奇富科技也看到一些明顯的行業趨勢。

首先，現在AI的應用還是處於“副駕”階段，就是輔助性工具，每一個環節都可以通過AI提效。在金融行業中人力密集的細分領域，比如客服、信貸業務員方面，都可以有很好的AI工具來助力。今天雖然不敢讓AI做決策，仍需要人來操控“方向盤”，但未來隨着大模型推理能力越來越強，AI也會從“副駕”慢慢過度到“主駕”。

其次，金融行業的特殊性在於，對個人隱私、數據的合規性要求要高於其它行業，所以端側計算的發展很有必要。“這種端計算的能力，我們認為它特別適合中國科技金融的真實需求。”吳海生認為這其中會有很多創新機會。

最後，也是最重要的一個變化：大家都不再拼大模型了。客户真正的需求是能不能把一個任務執行好，所以行業的關注點都往智能體（Agent）上轉移。做智能體，本質上是拼創意。奇富科技認為2025年將是智能體元年，更多的創業者會湧入這個領域。

比如奇富科技新推出的“小奇”，這是基於大模型技術的 AI 伴侶，可全天候服務，深度理解並預測用户的金融需求，具備全程智能無人工、多輪交互及語控功能，在提升用户額度申請與營銷效率的同時，降低進線率。

當下正是產業週期的轉折點，看得清的方向一定要把握，看不清的也要不斷探索嘗試。“大膽一些，”這是吳海生對自己也是對整個行業的一個建議。

大模型落地三個飛輪

不再卷大模型，不是不做大模型。行業不要一味地卷參數、卷算力，重點向大模型的落地上轉移，智能體就是落地的重要方式之一。

每一個AI應用的背後都是大模型，那麼大模型如何高效在金融行業落地生根呢？

奇富科技首席算法科學家費浩峻，在大量實踐中提出了大模型落地的三要素，懂懂將其總結為三個飛輪。

首先是場景。

奇富科技在2023年4月就推出了業內第一個金融大模型——奇富GPT，並在當年12月份推出了基於奇富GPT的坐席提效助手——奇富Copilot。剛上線時效果還不錯，但是後來發現越來越不穩定。公司內部閉門反思後發現，不是模型好業務導向就好，而是需要真實場景不斷磨練才能提升精準度。

所以最新一版的Copilot，不僅基於深度分析上億通曆史通話記錄，提煉出高效溝通策略與話術模板，助力坐席更精準迅速地捕捉用户意圖；更加註重產品的設計和打磨，通過一個需求一個需求的迭代，在業務場景的基礎上打磨大模型，進而不斷提升copilot的能力。

（奇富科技首席算法科學家費浩峻）

費浩峻指出，“如果把這兩個作為權重來看，大模型權重是40%，業務場景的理解和深耕則是60%，我認為場景是更重要的。”

當然，大模型和場景之間也是相互推動、相互提升的，大模型讓場景更智能，場景反向推動大模型更精準，這是一個螺旋上升的飛輪。

“更懂金融業務的金融大模型+更懂金融業務的金融場景反覆打磨，才打磨出了這樣的金融大模型。” 費浩峻表示。

第二個飛輪是數據。

大模型產生精準效果，對數據質量的依賴程度非常高。奇富科技在人工智能領域深耕多年，不僅有T級別海量數據，還對數據進行了大量的清洗工作，確保數據質量更高。在訓練中關注訓練收斂曲度，關注其未來在業務數據上的表現。同時通過自研的兩階段微調指令框架，不斷微調把通用金融數據與業務場景數據深度結合。

也就是説，通過持續迭代的數據反饋機制，確保模型性能形成良性循環，這就是數據飛輪。

第三個飛輪是多智能體。

一個智能體通常是定向任務，但用户的需求並不是單一的，所以可以用不同的智能體同時跟進用户的需求，完成一個複雜的任務。奇富營銷智能體目前可調用多個智能體協作，讓營銷實現從任務優化升級到自主智能解決問題。

從未來趨勢看，用户的需求是複雜多變的，可能需要多個智能體圍繞用户的一個核心需求不斷優化結果，最終給出完美的答案，這就是智能體飛輪。

我們都知道，AI的實現是一套非常複雜的機制，堪比人體的複雜度。如果用人體的機能來類比這三個飛輪可能更容易理解：

大模型指揮場景落地，場景又反饋給大模型不斷進化，這就如同大腦與四肢之間的關係。比如一個人要完成刺繡，先由大腦支配手去穿針引線，來自手的體感又會不斷反饋回大腦，修正下一個動作、不斷進化。

數據貫穿於整個流程中，數據被稱為數字能源，相當於人體裏的血液，血液通過肺增加新鮮的氧分，通過肝臟不斷淨化，從而可以源源不斷為整個軀體提供新鮮有、有營養的血液，讓身體更健康。

當遇到更復雜的任務時，比如打籃球，就需要手、腳、眼全身的感觀調動起來，協同完成一個又一個動作，這就不是一個智能體可實現的了，需要多智能體之間緊密互動，才能完成複雜任務。

這三個飛輪，是奇富從實踐中得來的經驗，也是奇富在大模型領域的核心競爭力。奇富Copilot就是在這樣的三重飛輪優化下，做到了更懂業務、更懂客户，從上線後的數據表現來看，使用人數已經有了6倍提升，大幅提升了人效。

做通往智能化的鋪路人

AI是金融行業下一階段高質量發展的引擎，這一點毋庸置疑。不確定的是，如何用好這個引擎，迅速提升企業的競爭力。

在吳海生看來，當下的行業現狀是，各個金融機構對新技術的認知和意識很難對齊，而且在技術、人才方面也存在諸多挑戰。

不同的企業正在以不同的路徑探索金融AI化，未來金融領域的生成式AI技術供給，會演化形成為三種生態：

全自建的私有化生態；基建共享的雲化生態；開箱即用的平台化生態。

事實上，只有少數大型金融機構有能力自建私有化生態，而更多數的中小型金融機構則需要來自外部的科技助力。即使是大型金融機構，在自建的基礎上，仍然需要外部協同來加速創新。

吳海生關注到的現象是：每家金融機構、每家科技公司的能力都不同，特別是在科技迭代飛快的情況下，很難説一家公司家能在某一方面長期佔據技術優勢。

他認為，在產業轉型初期，最好的模式就是合作、聯合創新。“只依靠某一個機構去投入，都會遇到各種各樣的瓶頸問題。奇富作為一家科技公司，也在與外部的大量科技公司、金融機構合作，這樣才有可能共同進步。特別是中小銀行，在人才結構、資本投入上都不足，我們這樣的科技公司可以幫助他們大大縮短創新週期。”

AI的競爭被視作生態的競爭，因為AI技術的發展和應用，遠遠超出了單一技術或產品的範疇，它是一個複雜的生態系統，涉及硬件、軟件、數據、算法、服務、應用，並且每一個客户的需求都是個性化的。

多元的供給對應個性化的需求，這是一個非常龐雜的生態。所有想在AI時代出位的企業，在深耕核心技術的同時，更重要的是要明確自己的生態定位，不搶角色，強化協同。

“我覺得應該形成分工。”在吳海生看來，不需要所有企業都去做大模型，也沒必要都去搭建計算平台，不同類型的企業根據自己的優勢，做算力、算法、數據、場景等分工，這就如同移動互聯網時代，沒必要都去做安卓，APP的百花齊放才帶來移動應用的極大豐富。

“我們不是算力公司也不是算法公司，我們是一家技術驅動的產品公司。”吳海生認為大家沒必要擠到一個地方競爭，奇富科技更多地是通過產品，幫助金融企業實現一個又一個環節的智能化。

比如新發布的數字普惠信貸解決方案FocusPRO 2.0，可以破解小微信貸領域的風險、成本與規模難題。

再比如奇富科技發佈的智能體平台——AI STUDIO，就是通過構建企業級知識庫和AI Flow，幫助智能體加速開發（最快可一天上線），實現矩陣式覆蓋創新、智能體重塑業務流程。

目前，奇富科技已經在個平台上開發出100多個智能體，其中26個可以實現商用。未來，將有更多的智能體從平台高效生產出來，向各個金融機構輸送智能化的能力。

如今，金融行業AI化轉型的大幕才剛剛拉開。在創新上再大膽一點，找準自己的定位，以合作的心態融入到這一波浪潮中。目標清晰的奇富科技，正在努力做好金融行業的鋪路人。