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      智能化鋪路人:AI時代金融科技公司的全新角色

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      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,英偉達產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天的發布會,這一系列發布活動,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,技術的沖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啟新的周期?

      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啟動,可以說走在了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于金融環境的影響甚至會遠超制造業、零售業、旅游業等多數行業。

      但當下的現實是,金融機構面臨降本增效需求的同時,還有著迫切的業務創新需求,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著各種嘗試,“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淀下來。這種局面,其實不止于金融行業,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,與用戶及金融企業有著密切聯系,奇富科技也看到一些明顯的行業趨勢。

      首先,現在AI的應用還是處于“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,金融行業的特殊性在于,對個人隱私、數據的合規性要求要高于其它行業,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,更多的創業者會涌入這個領域。

      比如奇富科技新推出的“小奇”,這是基于大模型技術的 AI 伴侶,可全天候服務,深度理解并預測用戶的金融需求,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,降低進線率。

      當下正是產業周期的轉折點,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應用的背后都是大模型,那么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,并在當年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,但是后來發現越來越不穩定。公司內部閉門反思后發現,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模板,助力坐席更精準迅速地捕捉用戶意圖;更加注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復打磨,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。

      也就是說,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用戶的需求,完成一個復雜的任務。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,用戶的需求是復雜多變的,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的實現是一套非常復雜的機制,堪比人體的復雜度。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、不斷進化。

      數據貫穿于整個流程中,數據被稱為數字能源,相當于人體里的血液,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,才能完成復雜任務。

      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、更懂客戶,從上線后的數據表現來看,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;

      • 基建共享的云化生態;

      • 開箱即用的平臺化生態。

      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,很難說一家公司家能在某一方面長期占據技術優勢。

      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周期。”

      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范疇,它是一個復雜的生態系統,涉及硬件、軟件、數據、算法、服務、應用,并且每一個客戶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臺,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。

      再比如奇富科技發布的智能體平臺——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臺上開發出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臺高效生產出來,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。

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