7月28日，在2025世界人工智能大會（WAIC）的“AI商業(yè)落地論壇”上，奇富科技分享其在AI技術(shù)從概念熱潮轉(zhuǎn)向?qū)嶋H應(yīng)用過程的洞察。

奇富科技首席算法科學(xué)家費(fèi)浩峻指出，金融AI的核心競爭力，在于數(shù)據(jù)資產(chǎn)、真實(shí)場景與金融科技基因三者的深度融合及其產(chǎn)生的協(xié)同效應(yīng)。

他表示，在金融信貸領(lǐng)域，授信決策智能體系統(tǒng)與傳統(tǒng)的風(fēng)控體系的差別表現(xiàn)在三大方面：

首先，從范圍而言，智能體系統(tǒng)的范圍更大，包含整個信貸的全流程，而不是僅有風(fēng)控；

第二，就能力值而言，智能體系統(tǒng)更多是一些類人的操作，有更多根據(jù)模型判斷再進(jìn)行編排決策的能力，而傳統(tǒng)的風(fēng)控系統(tǒng)可以理解為遵循固定的工作流程；

第三，就系統(tǒng)本身構(gòu)成而言，傳統(tǒng)風(fēng)控模式可以簡單理解為“軟件的能力+大數(shù)據(jù)的能力+小模型加風(fēng)險策略”的耦合系統(tǒng)；而智能體將三者融合，減少人為決策，以大模型為驅(qū)動，而大模型本身是學(xué)習(xí)過去無數(shù)專家經(jīng)驗(yàn)和決策路徑的。

他認(rèn)為，智能體本身植根于應(yīng)用場景。為了解決金融領(lǐng)域的實(shí)際問題，在這一領(lǐng)域沒有可以直接使用的通用大模型。此外，智能體的信貸審批流程主要依賴其背后的大模型，而這個大模型也不是通用的。因此我們需要不斷地訓(xùn)練模型，讓它更懂金融業(yè)務(wù)，更懂金融場景。

自2023年啟動金融大模型戰(zhàn)略以來，奇富科技聚焦AI技術(shù)在金融業(yè)的落地應(yīng)用，推動公司服務(wù)模式從為銀行提供技術(shù)解決方案，升級為向銀行輸出AI“生產(chǎn)力”。

2025年，奇富科技打造了行業(yè)首個賦能信貸核心業(yè)務(wù)的智能體，由端到端授信決策智能體、小微企業(yè)信用評估、AI合規(guī)助手、AI決策助手、AI審批官等眾多模塊構(gòu)成，已在各業(yè)務(wù)場景發(fā)揮作用。

其中，效率的躍升最為直觀：智能體從輔助角色進(jìn)化成獨(dú)立的“數(shù)字員工”，客服領(lǐng)域多個智能體協(xié)同已能承擔(dān)大部分工作，研發(fā)智能體更是7*24小時運(yùn)轉(zhuǎn)，推動核心場景模型AUC顯著提升1%。

此外，智能體對感知與認(rèn)知能力的升級同樣深刻——多模態(tài)智能體快速理解用戶，驅(qū)動關(guān)鍵模型AUC提升近一個點(diǎn)；畫像增強(qiáng)智能體對傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)畫像進(jìn)行社科維度補(bǔ)充，優(yōu)化了70%以上用戶的收入、資產(chǎn)等核心標(biāo)簽，重塑了產(chǎn)品結(jié)構(gòu)。

費(fèi)浩峻表示，智能體對金融領(lǐng)域所帶來的更深層次變革，在于生產(chǎn)模式的演進(jìn)——端到端風(fēng)險決策智能體初具雛形，將超過700個模型、7000多個策略模塊、過億歷史決策融入大模型，正逐步成為傳統(tǒng)風(fēng)控體系的有力補(bǔ)充。

基于信貸超級智能體的有力支撐，截至2025年3月，奇富科技旗下銀行業(yè)數(shù)智化解決方案提供商奇富數(shù)科金融科技賦能的業(yè)務(wù)規(guī)模同比飆升約144%。奇富數(shù)科與多家銀行的AI+金融戰(zhàn)略合作加速落地。

費(fèi)浩峻指出，要進(jìn)一步提升智能體的準(zhǔn)確度，主要在于知識激活、知識注入，以及開放透明的評估體系。

首先，知識激活就是通過圖譜對某些知識進(jìn)行前序篩選，然后把相關(guān)知識給大模型激活，確保輸入知識的準(zhǔn)確性。比如我們觀察到，有時候大模型仍會產(chǎn)生幻覺，為了避免幻覺導(dǎo)致智能體的“智力”受到約束，因此我們需要找到兩者之間的平衡，但這一問題的本質(zhì)還是知識的激活能力。

第二，是整個知識的注入，即把過去成熟經(jīng)驗(yàn)，通過SFT（監(jiān)督微調(diào)，Supervised Fine-Tuning）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練到整個模型，保證其準(zhǔn)確度。

第三，開放透明的評估體系是框架層面上的要求，其實(shí)更加關(guān)鍵。信貸評估涉及眾多流程。因此要求整個流程都得公開透明，其難點(diǎn)還在于在應(yīng)用層將眾多信息還原成可評估數(shù)據(jù)指標(biāo)。

費(fèi)浩峻透露，奇富科技通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀、場景實(shí)踐深耕與金融科技基因的融合，實(shí)現(xiàn)了差異化突圍，這對AI產(chǎn)業(yè)落地的啟發(fā)在于——唯有兼具技術(shù)深度與產(chǎn)業(yè)洞察，才能將AI技術(shù)的應(yīng)用效能最大化。