7月28日，在2025世界人工智能大會（WAIC）的“AI商業落地論壇”上，奇富科技分享其在AI技術從概念熱潮轉向實際應用過程的洞察。

奇富科技首席算法科學家費浩峻指出，金融AI的核心競爭力，在于數據資產、真實場景與金融科技基因三者的深度融合及其產生的協同效應。

他表示，在金融信貸領域，授信決策智能體系統與傳統的風控體系的差別表現在三大方面：

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

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

第三，就系統本身構成而言，傳統風控模式可以簡單理解為“軟件的能力+大數據的能力+小模型加風險策略”的耦合系統；而智能體將三者融合，減少人為決策，以大模型為驅動，而大模型本身是學習過去無數專家經驗和決策路徑的。

他認為，智能體本身植根于應用場景。為了解決金融領域的實際問題，在這一領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練模型，讓它更懂金融業務，更懂金融場景。

自2023年啟動金融大模型戰略以來，奇富科技聚焦AI技術在金融業的落地應用，推動公司服務模式從為銀行提供技術解決方案，升級為向銀行輸出AI“生產力”。

2025年，奇富科技打造了行業首個賦能信貸核心業務的智能體，由端到端授信決策智能體、小微企業信用評估、AI合規助手、AI決策助手、AI審批官等眾多模塊構成，已在各業務場景發揮作用。

其中，效率的躍升最為直觀：智能體從輔助角色進化成獨立的“數字員工”，客服領域多個智能體協同已能承擔大部分工作，研發智能體更是7*24小時運轉，推動核心場景模型AUC顯著提升1%。

此外，智能體對感知與認知能力的升級同樣深刻——多模態智能體快速理解用戶，驅動關鍵模型AUC提升近一個點；畫像增強智能體對傳統統計畫像進行社科維度補充，優化了70%以上用戶的收入、資產等核心標簽，重塑了產品結構。

費浩峻表示，智能體對金融領域所帶來的更深層次變革，在于生產模式的演進——端到端風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，正逐步成為傳統風控體系的有力補充。

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數智化解決方案提供商奇富數科金融科技賦能的業務規模同比飆升約144%。奇富數科與多家銀行的AI+金融戰略合作加速落地。

費浩峻指出，要進一步提升智能體的準確度，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行前序篩選，然后把相關知識給大模型激活，確保輸入知識的準確性。比如我們觀察到，有時候大模型仍會產生幻覺，為了避免幻覺導致智能體的“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，即把過去成熟經驗，通過SFT（監督微調，Supervised Fine-Tuning）、強化學習訓練到整個模型，保證其準確度。

第三，開放透明的評估體系是框架層面上的要求，其實更加關鍵。信貸評估涉及眾多流程。因此要求整個流程都得公開透明，其難點還在于在應用層將眾多信息還原成可評估數據指標。

費浩峻透露，奇富科技通過數據資產沉淀、場景實踐深耕與金融科技基因的融合，實現了差異化突圍，這對AI產業落地的啟發在于——唯有兼具技術深度與產業洞察，才能將AI技術的應用效能最大化。