2025年1月初，黄仁勋在CES上放了一波又一波大招，英伟达产品迭代的背后就是算力的又一次升级。

此前，Open AI在2024年12月举行了一场为期12天的发布会，这一系列发布活动，展示了OpenAI在人工智能领域的最新进展和创新技术，一个又一个AI应用不断颠覆人们的认知。

显然，技术的冲击没有人能视而不见。当AI到来的时候，企业都要选择自己的路径进入新时代。

“这两年我有一种很强烈的技术焦虑感，感觉一不小心就会错过整个时代。” 奇富科技CEO吴海生认为，从PC时代到互联网、移动互联网，产业已经经历了几次变革，但是这一次AI带来的变革要比过去深刻得多。

如何在时代的洗牌中生存发展？这是摆在无数企业和个人面前的深刻话题。面向AI时代，金融科技公司又将以何种姿态开启新的周期？

创新，更大胆一点

奇富科技CEO吴海生将金融行业与科技的融合，分为以下三个阶段：第一是数字化，第二是互联网化，第三是智能化。

因为金融行业的特殊性，对技术的强依赖无需赘言，在每一个阶段都是拥抱创新技术最积极的行业。大约从2020年开始，金融行业的智能化变革就已经启动，可以说走在了AI的最前列。

作为对数据高度依赖的行业，运用AI可以显著提升运行效率，堪称AI的最佳实践场。业界也普遍认为，智能化这一波变革对于金融环境的影响甚至会远超制造业、零售业、旅游业等多数行业。

但当下的现实是，金融机构面临降本增效需求的同时，还有着迫切的业务创新需求，面对汹涌而来的AI大潮，可以说期望与忐忑并存。

吴海生所担心的是，AI的技术迭代太快，这会让很多创新变得不确定，可能今天的想法，明天就已经跟不上变化了。

幸运的是，金融行业几乎所有的生产要素都是数字化的，与其它行业相比天然适合大模型的训练和生成，更适合AI的落地。一直以来，整个行业都在积极进行着各种尝试，“今天的尝试不一定都是成熟或者一定是先进的，但是我们走在一条正确的路上，每天日常工作的改变都非常显著。”

确定的是，AI不是噱头，一定会给行业自身带来翻天覆地的变化。不确定的是，技术变化太快，不知道哪个应用真的能被沉淀下来。这种局面，其实不止于金融行业，几乎所有行业都要去面对。

面对确定和不确定，吴海生认为最好的办法就是更加积极，“今天所做的尝试要更大胆一点，要有信仰，无论是个人还是公司，都应该把自己变成能够利用技术的人。”

当然，所有尝试也不全是无的放矢，身处金融科技的第一线，与用户及金融企业有着密切联系，奇富科技也看到一些明显的行业趋势。

首先，现在AI的应用还是处于“副驾”阶段，就是辅助性工具，每一个环节都可以通过AI提效。在金融行业中人力密集的细分领域，比如客服、信贷业务员方面，都可以有很好的AI工具来助力。今天虽然不敢让AI做决策，仍需要人来操控“方向盘”，但未来随着大模型推理能力越来越强，AI也会从“副驾”慢慢过度到“主驾”。

其次，金融行业的特殊性在于，对个人隐私、数据的合规性要求要高于其它行业，所以端侧计算的发展很有必要。“这种端计算的能力，我们认为它特别适合中国科技金融的真实需求。”吴海生认为这其中会有很多创新机会。

最后，也是最重要的一个变化：大家都不再拼大模型了。客户真正的需求是能不能把一个任务执行好，所以行业的关注点都往智能体（Agent）上转移。做智能体，本质上是拼创意。奇富科技认为2025年将是智能体元年，更多的创业者会涌入这个领域。

比如奇富科技新推出的“小奇”，这是基于大模型技术的 AI 伴侣，可全天候服务，深度理解并预测用户的金融需求，具备全程智能无人工、多轮交互及语控功能，在提升用户额度申请与营销效率的同时，降低进线率。

当下正是产业周期的转折点，看得清的方向一定要把握，看不清的也要不断探索尝试。“大胆一些，”这是吴海生对自己也是对整个行业的一个建议。

大模型落地三个飞轮

不再卷大模型，不是不做大模型。行业不要一味地卷参数、卷算力，重点向大模型的落地上转移，智能体就是落地的重要方式之一。

每一个AI应用的背后都是大模型，那么大模型如何高效在金融行业落地生根呢？

奇富科技首席算法科学家费浩峻，在大量实践中提出了大模型落地的三要素，懂懂将其总结为三个飞轮。

首先是场景。

奇富科技在2023年4月就推出了业内第一个金融大模型——奇富GPT，并在当年12月份推出了基于奇富GPT的坐席提效助手——奇富Copilot。刚上线时效果还不错，但是后来发现越来越不稳定。公司内部闭门反思后发现，不是模型好业务导向就好，而是需要真实场景不断磨练才能提升精准度。

所以最新一版的Copilot，不仅基于深度分析上亿通历史通话记录，提炼出高效沟通策略与话术模板，助力坐席更精准迅速地捕捉用户意图；更加注重产品的设计和打磨，通过一个需求一个需求的迭代，在业务场景的基础上打磨大模型，进而不断提升copilot的能力。

（奇富科技首席算法科学家费浩峻）

费浩峻指出，“如果把这两个作为权重来看，大模型权重是40%，业务场景的理解和深耕则是60%，我认为场景是更重要的。”

当然，大模型和场景之间也是相互推动、相互提升的，大模型让场景更智能，场景反向推动大模型更精准，这是一个螺旋上升的飞轮。

“更懂金融业务的金融大模型+更懂金融业务的金融场景反复打磨，才打磨出了这样的金融大模型。” 费浩峻表示。

第二个飞轮是数据。

大模型产生精准效果，对数据质量的依赖程度非常高。奇富科技在人工智能领域深耕多年，不仅有T级别海量数据，还对数据进行了大量的清洗工作，确保数据质量更高。在训练中关注训练收敛曲度，关注其未来在业务数据上的表现。同时通过自研的两阶段微调指令框架，不断微调把通用金融数据与业务场景数据深度结合。

也就是说，通过持续迭代的数据反馈机制，确保模型性能形成良性循环，这就是数据飞轮。

第三个飞轮是多智能体。

一个智能体通常是定向任务，但用户的需求并不是单一的，所以可以用不同的智能体同时跟进用户的需求，完成一个复杂的任务。奇富营销智能体目前可调用多个智能体协作，让营销实现从任务优化升级到自主智能解决问题。

从未来趋势看，用户的需求是复杂多变的，可能需要多个智能体围绕用户的一个核心需求不断优化结果，最终给出完美的答案，这就是智能体飞轮。

我们都知道，AI的实现是一套非常复杂的机制，堪比人体的复杂度。如果用人体的机能来类比这三个飞轮可能更容易理解：

大模型指挥场景落地，场景又反馈给大模型不断进化，这就如同大脑与四肢之间的关系。比如一个人要完成刺绣，先由大脑支配手去穿针引线，来自手的体感又会不断反馈回大脑，修正下一个动作、不断进化。

数据贯穿于整个流程中，数据被称为数字能源，相当于人体里的血液，血液通过肺增加新鲜的氧分，通过肝脏不断净化，从而可以源源不断为整个躯体提供新鲜有、有营养的血液，让身体更健康。

当遇到更复杂的任务时，比如打篮球，就需要手、脚、眼全身的感观调动起来，协同完成一个又一个动作，这就不是一个智能体可实现的了，需要多智能体之间紧密互动，才能完成复杂任务。

这三个飞轮，是奇富从实践中得来的经验，也是奇富在大模型领域的核心竞争力。奇富Copilot就是在这样的三重飞轮优化下，做到了更懂业务、更懂客户，从上线后的数据表现来看，使用人数已经有了6倍提升，大幅提升了人效。

做通往智能化的铺路人

AI是金融行业下一阶段高质量发展的引擎，这一点毋庸置疑。不确定的是，如何用好这个引擎，迅速提升企业的竞争力。

在吴海生看来，当下的行业现状是，各个金融机构对新技术的认知和意识很难对齐，而且在技术、人才方面也存在诸多挑战。

不同的企业正在以不同的路径探索金融AI化，未来金融领域的生成式AI技术供给，会演化形成为三种生态：

• 全自建的私有化生态；
• 基建共享的云化生态；
• 开箱即用的平台化生态。

事实上，只有少数大型金融机构有能力自建私有化生态，而更多数的中小型金融机构则需要来自外部的科技助力。即使是大型金融机构，在自建的基础上，仍然需要外部协同来加速创新。

吴海生关注到的现象是：每家金融机构、每家科技公司的能力都不同，特别是在科技迭代飞快的情况下，很难说一家公司家能在某一方面长期占据技术优势。

他认为，在产业转型初期，最好的模式就是合作、联合创新。“只依靠某一个机构去投入，都会遇到各种各样的瓶颈问题。奇富作为一家科技公司，也在与外部的大量科技公司、金融机构合作，这样才有可能共同进步。特别是中小银行，在人才结构、资本投入上都不足，我们这样的科技公司可以帮助他们大大缩短创新周期。”

AI的竞争被视作生态的竞争，因为AI技术的发展和应用，远远超出了单一技术或产品的范畴，它是一个复杂的生态系统，涉及硬件、软件、数据、算法、服务、应用，并且每一个客户的需求都是个性化的。

多元的供给对应个性化的需求，这是一个非常庞杂的生态。所有想在AI时代出位的企业，在深耕核心技术的同时，更重要的是要明确自己的生态定位，不抢角色，强化协同。

“我觉得应该形成分工。”在吴海生看来，不需要所有企业都去做大模型，也没必要都去搭建计算平台，不同类型的企业根据自己的优势，做算力、算法、数据、场景等分工，这就如同移动互联网时代，没必要都去做安卓，APP的百花齐放才带来移动应用的极大丰富。

“我们不是算力公司也不是算法公司，我们是一家技术驱动的产品公司。”吴海生认为大家没必要挤到一个地方竞争，奇富科技更多地是通过产品，帮助金融企业实现一个又一个环节的智能化。

比如新发布的数字普惠信贷解决方案FocusPRO 2.0，可以破解小微信贷领域的风险、成本与规模难题。

再比如奇富科技发布的智能体平台——AI STUDIO，就是通过构建企业级知识库和AI Flow，帮助智能体加速开发（最快可一天上线），实现矩阵式覆盖创新、智能体重塑业务流程。

目前，奇富科技已经在个平台上开发出100多个智能体，其中26个可以实现商用。未来，将有更多的智能体从平台高效生产出来，向各个金融机构输送智能化的能力。

如今，金融行业AI化转型的大幕才刚刚拉开。在创新上再大胆一点，找准自己的定位，以合作的心态融入到这一波浪潮中。目标清晰的奇富科技，正在努力做好金融行业的铺路人。