2025-12-25 05:09:01 百科 6526
【资料图】
9月25日,云栖在云栖大会“新‘模’力 新点金:金融大模型技术峰会”上,大会大模奇富科技首席算法科学家费浩峻基于公司丰富的丨奇WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91children's%20porcelain%20easter%20tea%20set落地实践经验,系统阐述了金融大模型的富科落地逻辑——告别参数规模的盲目追逐,以“做小做强”的技费解构金融路径推动金融AI从“堆人力、堆模型”的浩峻传统范式,迈向“聚智能、深度视点见个体”的型步价值升级,为行业提供了金融大模型务实落地的破局WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91children's%20porcelain%20easter%20tea%20set清晰样本。
费浩峻指出,云栖在传统机器学习阶段,大会大模金融AI面临两大核心制约:一是丨奇高度依赖人工特征工程,模型难以直接处理真实世界中复杂、富科非结构化的技费解构金融数据;二是模型泛化能力差,不同业务需定制不同模型,浩峻迭代成本高、响应慢。
面对这些挑战,奇富科技围绕金融大模型技术形成四大破局点:
第一步,一模型多能,打破泛化瓶颈。奇富科技基于千问多模态大模型打造“AI审批官”,仅用一个模型即可覆盖各类银行单据解析任务,告别过去二三十个OCR模型并行的冗余局面,显著提升处理效率与精度,实现大模型在真实业务中的“做强”首战。
第二步,从标签到个体,推动服务精准化。费浩峻提到,奇富科技近期推出的“小微识别智能体”,正尝试突破传统群体标签的局限,对小微企业多维度信息进行组合推理,逐步逼近个体真实经营状态,推动服务从“归类式”走向“个体化”,真正“看见个体、发现个体、服务个体”。
第三步,模型“做小”破解算力难题。费浩峻强调,大模型时代并非追求参数规模越大越好,而是在保证效果的前提下,通过模型蒸馏技术实现“同尺度下做小”。近期奇富科技与阿里云合作,将模型蒸馏技术应用于“小微智能体”:在确保服务效果无损的前提下,模型效率实现了数千倍提升,有效破解算力与延迟瓶颈,让“个体级”的精准服务具备大规模落地的可能。
第四步,决策可解释,筑牢合规基石。对于金融行业而言,“做强”的前提是“可信”——决策的合理性与可解释性,是大模型落地的核心合规要求。费浩峻介绍,在风控等核心场景,奇富科技构建“端到端风险决策模型”,通过思维链(COT)数据与推理链路输出,使决策过程可追溯、可挑战、可修正,提升模型可信度,为大模型在金融领域的合规落地提供支撑。
在费浩峻看来,金融大模型的真正价值不在于参数规模,而在于能否在严苛场景中实现“精准、高效、可信”的统一。未来,奇富科技将持续推动大模型在金融领域的深度应用,致力于通过更智能、更可信的AI能力,赋能金融机构提升服务效率与风险管理水平,让技术创新真正惠及每一个微观个体。
? ? ? ?图为奇富科技授权中国网财经使用
标签: 模型 金融 个体 落地

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