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      All in AI,奇富科技的豹變密碼

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      “整個(gè)世界都判斷失誤了”,黃仁勛在3月18日的GTC大會上如是宣告。他發(fā)現(xiàn),AI的發(fā)展速度并未放緩,恰恰相反,正比以往任何時(shí)候都要快。

      黃仁勛首次提出了 AI 演進(jìn)的路線圖:從當(dāng)前的生成式 AI(Generative AI)過渡至代理式 AI(Agentic AI),最終邁向物理 AI(Physical AI)。AI正帶動人類文明躍遷。

      代理式 AI,亦即AI智能體,以其在線上自主完成復(fù)雜任務(wù)的能力,將與物理 AI成為線上線下兩端交相呼應(yīng)的雙子星。

      死磕數(shù)字智能的奇富科技,其CEO吳海生的觀點(diǎn)與之不謀而合。他透過金融視角回望之前的兩次革命浪潮,依次是由傳統(tǒng)人工和紙面的工作方式向數(shù)字化存儲系統(tǒng)升級,再向互聯(lián)網(wǎng)化升級。當(dāng)下AI技術(shù)引領(lǐng)的智能化,正推動金融行業(yè)進(jìn)行第三次革命。

      站在金融生產(chǎn)力變革的臨界點(diǎn) ,奇富決定All in AI。

      3月17日,奇富科技(03660/QFIN)發(fā)布2024年第四季度及全年業(yè)績公告,營收與利潤繼續(xù)穩(wěn)健增長,業(yè)績表現(xiàn)全年在線。去年的宏觀環(huán)境雖難言確定性,但AI大模型在金融領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用,給足了公司底氣。

      金融為本,AI為器,奇富走出了一條輕資本、重科技 的成長之路,為行業(yè) 提供了一個(gè)AI進(jìn)化樣本。

      01

      站上AI時(shí)代風(fēng)口

      不謀萬世者不足以謀一時(shí)。早在2017年,奇富就通過AI算法平臺、算法庫進(jìn)行訓(xùn)練,提煉出了能在業(yè)務(wù)場景落地的系列模型;2023年初更是前瞻性地將大模型確立為公司的戰(zhàn)略級項(xiàng)目。

      隨著2023年AIGC大爆發(fā),奇富率先在行業(yè)組建了大模型團(tuán)隊(duì):并于當(dāng)年推出自研大模型“奇富GPT”,及各項(xiàng)大模型應(yīng)用,落地于客戶服務(wù)、軟件研發(fā)、信用評估等業(yè)務(wù)場景。積跬步,至千里,2024年12月,奇富攜100多個(gè)智能體在上海金融科技國際論壇特展周亮相,用確實(shí)落地的應(yīng)用宣告了AI方向的決心,也預(yù)示著行業(yè)真正從講概念到拼業(yè)務(wù)應(yīng)用。

      黃仁勛判斷,在AI智能體時(shí)代全面到來之際,AI正在經(jīng)歷一個(gè)新的拐點(diǎn),變得越來越智能、應(yīng)用越來越廣泛。

      金融行業(yè)天生就與AI契合,幾乎所有的生產(chǎn)要素全是數(shù)字化的,天然適合大模型的訓(xùn)練和生成。AI時(shí)代,金融科技公司又將以何種姿態(tài)開啟新的周期?

      去年 3 月,奇富上線了智能體平臺 AI STUDIO。該平臺的核心優(yōu)勢來自于兩項(xiàng)技術(shù):企業(yè)級 RAG 和 AI Flow。通過 RAG 技術(shù)構(gòu)建企業(yè)級知識庫,再利用 AI Flow 的技術(shù)把 RAG 的知識串聯(lián)起來,負(fù)責(zé)調(diào)用企業(yè)級知識庫和大模型,形成解決問題的智能體。

      連接2億+用戶及162家金融機(jī)構(gòu),奇富打造了自身的“鏈主”地位,既有數(shù)據(jù)、又有技術(shù)、還有應(yīng)用場景,得以賦能AI。

      截至四季度末,奇富的26個(gè)智能體應(yīng)用達(dá)到了商用級別,覆蓋了金融企業(yè)的全生命周期,比如貸前、貸中、貸后,甚至睡眠客戶的管理。從工作內(nèi)容上涵蓋了客戶識別、產(chǎn)品服務(wù)、金融產(chǎn)品研發(fā)和經(jīng)營分析等核心環(huán)節(jié)。

      例如,小微圖譜智能體專注于精準(zhǔn)洞察小微用戶經(jīng)營能力,能為用戶定制端到端服務(wù)方案。

      ChatBI智能體融合了deepseek-R1與React推理架構(gòu),在用戶需求識別準(zhǔn)確率上實(shí)現(xiàn)突破性進(jìn)展。

      營銷助手智能體能實(shí)時(shí)解析客戶需求,整合多渠道營銷管理。

      未來,將有更多的智能體整合到奇富智能體平臺,向金融機(jī)構(gòu)輸送智能化的能力,為金融行業(yè)進(jìn)入下一個(gè)指數(shù)級增長打開了想象空間。

      02

      奇富智能體方法論

      作為對數(shù)據(jù)高度依賴的行業(yè),金融堪稱是AI的最佳實(shí)踐場。但同時(shí),大模型的迭代是一場“暴力”填數(shù)據(jù)、拔規(guī)模而造就的美學(xué)盛宴,投入高、周期長。

      事實(shí)上,金融機(jī)構(gòu)并沒必要一味地卷參數(shù)、卷算力,而是要比拼AI智能體,是否足夠貼近真實(shí)場景(具備行業(yè)know-how),能否把一個(gè)任務(wù)執(zhí)行好。

      大模型如何在金融行業(yè)落地生根?奇富意識到,需滿足三大要素:

      一是深耕場景。比如在客服場景,AI大模型需協(xié)助座席工作人員更精準(zhǔn)迅速地捕捉用戶意圖。拿奇富 Copilot 來說,能面向坐席人員實(shí)現(xiàn) 200% 的提效,這離不開奇富 GPT 大模型+場景的持續(xù)深耕。

      二是數(shù)據(jù)飛輪。大模型的效果與數(shù)據(jù)質(zhì)量息息相關(guān)。奇富不僅有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,質(zhì)量更高。通過持續(xù)迭代的數(shù)據(jù)反饋機(jī)制,確保模型性能形成良性循環(huán)。

      三是多智能體協(xié)作。通過調(diào)用多個(gè)智能體協(xié)作,實(shí)現(xiàn)從任務(wù)優(yōu)化升級到自主智能解決問題。最近刷屏的一款通用 AI 智能體Manus,不僅僅是一個(gè)聊天AI 工具,而是一個(gè)真正的自主智能體,能直接交付完整的任務(wù)成果。奇富智能體與其有異曲同工之妙。以風(fēng)險(xiǎn)智能體為例,其會大體評估判斷出幾個(gè)結(jié)果:第一,材料信息充分可以直接提供貸款;第二,還需要提供什么材料作為補(bǔ)充;第三,提供任何材料都無法滿足借貸需求。這是一個(gè)很大的邏輯框架,有可能直接返回,也有可能會再調(diào)過來營銷智能體。

      奇富從實(shí)踐中得來了以上經(jīng)驗(yàn),大模型指揮場景落地,場景又反饋給大模型不斷進(jìn)化 ,形成了一個(gè)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。經(jīng)過一年多的積累,奇富智能體大模型已在信貸場景實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用破局。

      在這個(gè)充滿不確定性的時(shí)代,可以確定的是,大模型時(shí)代一定會到來,大模型賦能金融科技這條路一定行得通。那么,誰會是率先沖線的那一個(gè)?從奇富身上,或許可以找到答案。

      03

      金融與科技雙向奔赴

      3月17日央行科技工作會議要求:加快金融數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型,安全穩(wěn)妥有序推進(jìn)人工智能大模型等在金融領(lǐng)域應(yīng)用。

      金融機(jī)構(gòu)既要降本增效,又迫切需要業(yè)務(wù)創(chuàng)新。這在智能化革命時(shí)代是一個(gè)挑戰(zhàn)。

      畢竟,如果金融機(jī)構(gòu)將自己定位成底座大模型研發(fā)公司,投入產(chǎn)出比不見得劃算。而且只有少數(shù)大型金融機(jī)構(gòu)有能力自建私有化生態(tài),更多的中小型金融機(jī)構(gòu)仍需外部的科技助力。即使是有自建能力的大型金融機(jī)構(gòu),也需要外部協(xié)同來加速創(chuàng)新。

      因?yàn)锳I 智能體的應(yīng)用難度,不在于拼算法,而在于拼場景與用戶體驗(yàn)。金融機(jī)構(gòu)未必需要將自己變成一家大模型公司,只要“為我所用”即可。

      喬布斯說,在我們?yōu)樘O果制定戰(zhàn)略和愿景時(shí),一開始是從我們能為客戶帶來怎樣的好處開始考慮,我們能將客戶帶向哪里?而不是一開始先和工程師們一起坐下來,弄清楚我們擁有哪些厲害的技術(shù),然后考慮如何營銷它。

      奇富自研的數(shù)字普惠信貸解決方案FocusPRO,為機(jī)構(gòu)提供了從產(chǎn)品設(shè)計(jì)、風(fēng)險(xiǎn)管理到用戶運(yùn)營的全鏈條服務(wù),能夠幫助機(jī)構(gòu)快速實(shí)現(xiàn)信貸業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

      2024年,F(xiàn)ocusPRO新增11家合作金融機(jī)構(gòu),累計(jì)合作機(jī)構(gòu)數(shù)達(dá)到16家。FocusPRO模式下的放款量月均復(fù)合增長率達(dá)到17%。

      舉個(gè)例子,奇富與華東一家頭部城商行的合作項(xiàng)目中,通過FocusPRO助力該行實(shí)現(xiàn)了消費(fèi)貸款業(yè)務(wù)的快速增長,客戶經(jīng)理人均月放款產(chǎn)能已達(dá)到業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的200多萬,同時(shí)有效控制了風(fēng)險(xiǎn)。

      小微企業(yè)及個(gè)體工商戶是經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的毛細(xì)血管,當(dāng)前我國有超過4800萬戶中小微企業(yè),超過6000萬個(gè)體工商戶,合計(jì)占市場主體比例超80%。

      奇富借助大模型構(gòu)建創(chuàng)新性小微企業(yè)知識圖譜并采用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù),賦能小微金融,服務(wù)超千萬小微企業(yè)主和個(gè)體工商戶。

      一直以來,小微普惠金融存在著風(fēng)險(xiǎn)、成本與規(guī)模的“不可能三角”。奇富則給出了一個(gè)破題思路:以大模型技術(shù)重構(gòu)成本結(jié)構(gòu)并管控風(fēng)險(xiǎn),打破上述困境。

      “顛覆時(shí)代”金融機(jī)構(gòu)很難在某一方面長期占據(jù)技術(shù)優(yōu)勢,科技公司則可幫他們縮短創(chuàng)新周期。某種意義上,奇富不是算力公司,也不是算法公司,而是一家技術(shù)驅(qū)動的產(chǎn)品公司,通過產(chǎn)品幫助金融企業(yè)實(shí)現(xiàn)一個(gè)又一個(gè)環(huán)節(jié)的智能化,補(bǔ)齊技術(shù)鴻溝與金融服務(wù)的差距。

      近日,奇富還啟動“Deepbank星海計(jì)劃”,通過社招、校招及內(nèi)部轉(zhuǎn)崗,集結(jié)頂尖AI人才,將基于Deepseek開發(fā)AI+bank的智能體平臺Deepbank,進(jìn)一步助力銀行解決核心業(yè)務(wù)痛點(diǎn),提升經(jīng)營效率,目標(biāo)直指“用大模型重構(gòu)金融行業(yè)效率”。

      奇富內(nèi)部郵件形容為:“這不是一個(gè)封閉的實(shí)驗(yàn)室,而是一場全員參與的AI革命?!?/p>

      AI大模型在金融行業(yè)中的價(jià)值,不再僅僅是降本增效,已升級到高效提升業(yè)務(wù)核心收益。金融行業(yè)迎來了一波顛覆式產(chǎn)品服務(wù)模式創(chuàng)新。

      過去幾個(gè)季度,AI大模型的落地能力和商業(yè)價(jià)值,已成為奇富業(yè)績穩(wěn)健增長的核心動力,也是其積極投身第三次金融科技革命的底氣。中長期來看,公司還有望在技術(shù)對外輸、對行業(yè)賦能中探索出更多的商業(yè)機(jī)遇,打開成長的天花板。

      金融科技不止是詩和遠(yuǎn)方,也有現(xiàn)實(shí)的柴米油鹽,當(dāng)從業(yè)者感覺亂花迷眼之際,奇富以精準(zhǔn)的AI能力展現(xiàn)了標(biāo)桿樣本,證明了一條可行之路。

      當(dāng)下,資本市場正熱情擁抱AI概念,在確定性與成長性疊加下,奇富科技的價(jià)值已不言而喻。

      ?END?


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