?6月11日，在火山引擎Force原動力大會“模力躍遷，金融智變”專題論壇上，奇富科技首席算法科學家費浩峻，描繪了一幅大模型驅(qū)動金融核心能力升級的圖景。他指出，大模型已經(jīng)從過去對效率的延展，逐步演進到對效能的升級。而奇富科技在智能體領(lǐng)域的創(chuàng)新實踐，尤其是在風控領(lǐng)域的突破，正成為這場“金融智變”的關(guān)鍵引擎。

讓機器“看見”真實世界：小微感知智能體

費浩峻首先提出了金融數(shù)字化的基礎(chǔ)命題——機器如何理解物理世界。過去，“有多少人工就有多少智能”的困境，使金融服務(wù)對復雜信息的獲取依賴高成本、低效率的人工標注與繁復材料。奇富科技推出的小微多模態(tài)感知智能體，依托多模態(tài)大模型，徹底改變了這一局面。它能僅憑一張店鋪照片或一段視頻，秒級識別用戶經(jīng)營范圍、核心時段客流量等關(guān)鍵信息，不再需要用戶提交繁瑣的合同、發(fā)票等材料。通過針對小微場景的深度微調(diào)，該智能體識別準確率已超95%，首版即實現(xiàn)關(guān)鍵指標（AUC）超過1%的提升?！斑@不僅是效率的飛躍，”費浩峻強調(diào)，“更讓金融服務(wù)第一次真正‘像人一樣’去觀察和理解實體世界，為缺乏傳統(tǒng)征信足跡的小微群體打開了便捷增信之門?！?/span>

從數(shù)據(jù)統(tǒng)計到“社科工程”：知識圖譜+畫像增強智能體

而更進一步的突破，在于機器思考模式的轉(zhuǎn)變。費浩峻坦言，過去試圖讓機器理解鮮活的企業(yè)個體，常陷入統(tǒng)計分組的同質(zhì)化陷阱——例如兩家餐廳，都被歸為“三四線城市、餐廳、年收入8-10萬”的同一標簽，但背后影響信用的更多因素并不能被識別出來。如今，奇富科技利用知識圖譜有組織地去激活大模型的知識理解能力，在圖譜和大模型的雙重加持之下，對于每個企業(yè)，都從宏觀微觀環(huán)境、政策解讀等方面去更新和加強傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)理解體系，讓特征計算從數(shù)據(jù)統(tǒng)計升級為更綜合的社科工程，從而更全面細致地判斷企業(yè)的信用狀況。

圖：奇富科技小微知識圖譜

奇富科技還研發(fā)了畫像增強智能體，對于傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)畫像做了有效的社科屬性的補充，已經(jīng)迭代的兩個版本，在業(yè)務(wù)上也取得了很好的效果，該智能體的v2版已為超過70%的用戶畫像注入更真實的收入、職業(yè)、資質(zhì)等屬性，顯著提升金融服務(wù)的匹配精度?！斑@只是一個起點，”費浩峻展望，“未來，每個小微企業(yè)都將擁有一個專屬的‘麥肯錫咨詢師’級智能顧問?！?/span>

超級智能體重構(gòu)風控：超越人類的解題能力

最具顛覆性的實踐，落在金融核心的風控領(lǐng)域。費浩峻介紹，奇富科技正在構(gòu)建的信貸超級智能體，目標直指風控決策。面對線上超過700個模型、7000+策略模塊組成的龐大風控體系，奇富科技將過億歷史決策提煉為知識，通過監(jiān)督微調(diào)（SFT）和強化學習注入垂類金融大模型，并創(chuàng)新采用MoE（混合專家）框架模式，嘗試在模型中固化某些特定的專家能力，如欺詐識別、風險定價、過退平衡等信貸核心判斷環(huán)節(jié)，讓不同模塊如專業(yè)團隊般高效協(xié)作，大幅提升決策質(zhì)量、效率及系統(tǒng)可擴展性。

“雖然尚未完全超越人類專家，但我們已篤定此路可行。”費浩峻展示了初步成果。大模型已經(jīng)展現(xiàn)出具備業(yè)務(wù)決策的風控能力以及有非常好的成長性，思維鏈（CoT）數(shù)據(jù)優(yōu)化、數(shù)據(jù)量增長及獎勵機制改進都能持續(xù)提升其表現(xiàn)。

費浩峻總結(jié)道，奇富科技已在協(xié)作模式、生產(chǎn)資料與生產(chǎn)模式三大維度進行AI化重塑，覆蓋信貸全流程。他堅信金融是大模型落地的最佳試驗田，并呼吁業(yè)界攜手，在“金融智變”的第一戰(zhàn)線共同推動這場由大模型驅(qū)動、以智能體為先鋒的核心能力躍遷。模力已至，金融之變正深度加速。

（責任編輯：康玲華）

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