智能化鋪路人：AI時代金融科技公司的全新角色

撰文 | 懂懂

編輯 | 秦言

來源：懂懂筆記

2025年1月初，黃仁勛在CES上放了一波又一波大招，英偉達(dá)產(chǎn)品迭代的背后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(fā)布會，這一系列發(fā)布活動，展示了OpenAI在人工智能領(lǐng)域的最新進(jìn)展和創(chuàng)新技術(shù)，一個又一個AI應(yīng)用不斷顛覆人們的認(rèn)知。

顯然，技術(shù)的沖擊沒有人能視而不見。當(dāng)AI到來的時候，企業(yè)都要選擇自己的路徑進(jìn)入新時代。

“這兩年我有一種很強烈的技術(shù)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(rèn)為，從PC時代到互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)，產(chǎn)業(yè)已經(jīng)經(jīng)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(fā)展？這是擺在無數(shù)企業(yè)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(tài)開啟新的周期？

創(chuàng)新，更大膽一點

奇富科技CEO吳海生將金融行業(yè)與科技的融合，分為以下三個階段：第一是數(shù)字化，第二是互聯(lián)網(wǎng)化，第三是智能化。

因為金融行業(yè)的特殊性，對技術(shù)的強依賴無需贅言，在每一個階段都是擁抱創(chuàng)新技術(shù)最積極的行業(yè)。大約從2020年開始，金融行業(yè)的智能化變革就已經(jīng)啟動，可以說走在了AI的最前列。

作為對數(shù)據(jù)高度依賴的行業(yè)，運用AI可以顯著提升運行效率，堪稱AI的最佳實踐場。業(yè)界也普遍認(rèn)為，智能化這一波變革對于金融環(huán)境的影響甚至?xí)h(yuǎn)超制造業(yè)、零售業(yè)、旅游業(yè)等多數(shù)行業(yè)。

但當(dāng)下的現(xiàn)實是，金融機構(gòu)面臨降本增效需求的同時，還有著迫切的業(yè)務(wù)創(chuàng)新需求，面對洶涌而來的AI大潮，可以說期望與忐忑并存。

吳海生所擔(dān)心的是，AI的技術(shù)迭代太快，這會讓很多創(chuàng)新變得不確定，可能今天的想法，明天就已經(jīng)跟不上變化了。

幸運的是，金融行業(yè)幾乎所有的生產(chǎn)要素都是數(shù)字化的，與其它行業(yè)相比天然適合大模型的訓(xùn)練和生成，更適合AI的落地。一直以來，整個行業(yè)都在積極進(jìn)行著各種嘗試，“今天的嘗試不一定都是成熟或者一定是先進(jìn)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(yè)自身帶來翻天覆地的變化。不確定的是，技術(shù)變化太快，不知道哪個應(yīng)用真的能被沉淀下來。這種局面，其實不止于金融行業(yè)，幾乎所有行業(yè)都要去面對。

面對確定和不確定，吳海生認(rèn)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(yīng)該把自己變成能夠利用技術(shù)的人。”

當(dāng)然，所有嘗試也不全是無的放矢，身處金融科技的第一線，與用戶及金融企業(yè)有著密切聯(lián)系，奇富科技也看到一些明顯的行業(yè)趨勢。

首先，現(xiàn)在AI的應(yīng)用還是處于“副駕”階段，就是輔助性工具，每一個環(huán)節(jié)都可以通過AI提效。在金融行業(yè)中人力密集的細(xì)分領(lǐng)域，比如客服、信貸業(yè)務(wù)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”，但未來隨著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(yè)的特殊性在于，對個人隱私、數(shù)據(jù)的合規(guī)性要求要高于其它行業(yè)，所以端側(cè)計算的發(fā)展很有必要。“這種端計算的能力，我們認(rèn)為它特別適合中國科技金融的真實需求。”吳海生認(rèn)為這其中會有很多創(chuàng)新機會。

最后，也是最重要的一個變化：大家都不再拼大模型了。客戶真正的需求是能不能把一個任務(wù)執(zhí)行好，所以行業(yè)的關(guān)注點都往智能體（Agent）上轉(zhuǎn)移。做智能體，本質(zhì)上是拼創(chuàng)意。奇富科技認(rèn)為2025年將是智能體元年，更多的創(chuàng)業(yè)者會涌入這個領(lǐng)域。

比如奇富科技新推出的“小奇”，這是基于大模型技術(shù)的 AI 伴侶，可全天候服務(wù)，深度理解并預(yù)測用戶的金融需求，具備全程智能無人工、多輪交互及語控功能，在提升用戶額度申請與營銷效率的同時，降低進(jìn)線率。

當(dāng)下正是產(chǎn)業(yè)周期的轉(zhuǎn)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(yè)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(yè)不要一味地卷參數(shù)、卷算力，重點向大模型的落地上轉(zhuǎn)移，智能體就是落地的重要方式之一。

每一個AI應(yīng)用的背后都是大模型，那么大模型如何高效在金融行業(yè)落地生根呢？

奇富科技首席算法科學(xué)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(jié)為三個飛輪。

首先是場景。

奇富科技在2023年4月就推出了業(yè)內(nèi)第一個金融大模型——奇富GPT，并在當(dāng)年12月份推出了基于奇富GPT的坐席提效助手——奇富Copilot。剛上線時效果還不錯，但是后來發(fā)現(xiàn)越來越不穩(wěn)定。公司內(nèi)部閉門反思后發(fā)現(xiàn)，不是模型好業(yè)務(wù)導(dǎo)向就好，而是需要真實場景不斷磨練才能提升精準(zhǔn)度。

所以最新一版的Copilot，不僅基于深度分析上億通歷史通話記錄，提煉出高效溝通策略與話術(shù)模板，助力坐席更精準(zhǔn)迅速地捕捉用戶意圖；更加注重產(chǎn)品的設(shè)計和打磨，通過一個需求一個需求的迭代，在業(yè)務(wù)場景的基礎(chǔ)上打磨大模型，進(jìn)而不斷提升copilot的能力。

（奇富科技首席算法科學(xué)家費浩峻）

費浩峻指出，“如果把這兩個作為權(quán)重來看，大模型權(quán)重是40%，業(yè)務(wù)場景的理解和深耕則是60%，我認(rèn)為場景是更重要的。”

當(dāng)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(zhǔn)，這是一個螺旋上升的飛輪。

“更懂金融業(yè)務(wù)的金融大模型+更懂金融業(yè)務(wù)的金融場景反復(fù)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(shù)據(jù)。

大模型產(chǎn)生精準(zhǔn)效果，對數(shù)據(jù)質(zhì)量的依賴程度非常高。奇富科技在人工智能領(lǐng)域深耕多年，不僅有T級別海量數(shù)據(jù)，還對數(shù)據(jù)進(jìn)行了大量的清洗工作，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量更高。在訓(xùn)練中關(guān)注訓(xùn)練收斂曲度，關(guān)注其未來在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。同時通過自研的兩階段微調(diào)指令框架，不斷微調(diào)把通用金融數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù)深度結(jié)合。

也就是說，通過持續(xù)迭代的數(shù)據(jù)反饋機制，確保模型性能形成良性循環(huán)，這就是數(shù)據(jù)飛輪。

第三個飛輪是多智能體。

一個智能體通常是定向任務(wù)，但用戶的需求并不是單一的，所以可以用不同的智能體同時跟進(jìn)用戶的需求，完成一個復(fù)雜的任務(wù)。奇富營銷智能體目前可調(diào)用多個智能體協(xié)作，讓營銷實現(xiàn)從任務(wù)優(yōu)化升級到自主智能解決問題。

從未來趨勢看，用戶的需求是復(fù)雜多變的，可能需要多個智能體圍繞用戶的一個核心需求不斷優(yōu)化結(jié)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(xiàn)是一套非常復(fù)雜的機制，堪比人體的復(fù)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(jìn)化，這就如同大腦與四肢之間的關(guān)系。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(jìn)化。

數(shù)據(jù)貫穿于整個流程中，數(shù)據(jù)被稱為數(shù)字能源，相當(dāng)于人體里的血液，血液通過肺增加新鮮的氧分，通過肝臟不斷凈化，從而可以源源不斷為整個軀體提供新鮮有、有營養(yǎng)的血液，讓身體更健康。

當(dāng)遇到更復(fù)雜的任務(wù)時，比如打籃球，就需要手、腳、眼全身的感觀調(diào)動起來，協(xié)同完成一個又一個動作，這就不是一個智能體可實現(xiàn)的了，需要多智能體之間緊密互動，才能完成復(fù)雜任務(wù)。

這三個飛輪，是奇富從實踐中得來的經(jīng)驗，也是奇富在大模型領(lǐng)域的核心競爭力。奇富Copilot就是在這樣的三重飛輪優(yōu)化下，做到了更懂業(yè)務(wù)、更懂客戶，從上線后的數(shù)據(jù)表現(xiàn)來看，使用人數(shù)已經(jīng)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(yè)下一階段高質(zhì)量發(fā)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(yè)的競爭力。

在吳海生看來，當(dāng)下的行業(yè)現(xiàn)狀是，各個金融機構(gòu)對新技術(shù)的認(rèn)知和意識很難對齊，而且在技術(shù)、人才方面也存在諸多挑戰(zhàn)。

不同的企業(yè)正在以不同的路徑探索金融AI化，未來金融領(lǐng)域的生成式AI技術(shù)供給，會演化形成為三種生態(tài)：

• 全自建的私有化生態(tài)；

• 基建共享的云化生態(tài)；

• 開箱即用的平臺化生態(tài)。

事實上，只有少數(shù)大型金融機構(gòu)有能力自建私有化生態(tài)，而更多數(shù)的中小型金融機構(gòu)則需要來自外部的科技助力。即使是大型金融機構(gòu)，在自建的基礎(chǔ)上，仍然需要外部協(xié)同來加速創(chuàng)新。

吳海生關(guān)注到的現(xiàn)象是：每家金融機構(gòu)、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，很難說一家公司家能在某一方面長期占據(jù)技術(shù)優(yōu)勢。

他認(rèn)為，在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型初期，最好的模式就是合作、聯(lián)合創(chuàng)新。“只依靠某一個機構(gòu)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(gòu)合作，這樣才有可能共同進(jìn)步。特別是中小銀行，在人才結(jié)構(gòu)、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(chuàng)新周期。”

AI的競爭被視作生態(tài)的競爭，因為AI技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了單一技術(shù)或產(chǎn)品的范疇，它是一個復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，涉及硬件、軟件、數(shù)據(jù)、算法、服務(wù)、應(yīng)用，并且每一個客戶的需求都是個性化的。

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

“我覺得應(yīng)該形成分工。”在吳海生看來，不需要所有企業(yè)都去做大模型，也沒必要都去搭建計算平臺，不同類型的企業(yè)根據(jù)自己的優(yōu)勢，做算力、算法、數(shù)據(jù)、場景等分工，這就如同移動互聯(lián)網(wǎng)時代，沒必要都去做安卓，APP的百花齊放才帶來移動應(yīng)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(shù)驅(qū)動的產(chǎn)品公司。”吳海生認(rèn)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(chǎn)品，幫助金融企業(yè)實現(xiàn)一個又一個環(huán)節(jié)的智能化。

比如新發(fā)布的數(shù)字普惠信貸解決方案FocusPRO 2.0，可以破解小微信貸領(lǐng)域的風(fēng)險、成本與規(guī)模難題。

再比如奇富科技發(fā)布的智能體平臺——AI STUDIO，就是通過構(gòu)建企業(yè)級知識庫和AI Flow，幫助智能體加速開發(fā)（最快可一天上線），實現(xiàn)矩陣式覆蓋創(chuàng)新、智能體重塑業(yè)務(wù)流程。

目前，奇富科技已經(jīng)在個平臺上開發(fā)出100多個智能體，其中26個可以實現(xiàn)商用。未來，將有更多的智能體從平臺高效生產(chǎn)出來，向各個金融機構(gòu)輸送智能化的能力。

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

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