奇富科技，用AI大模型为金融业“开挂”

在金融行业，数据是决策的核心，而技术则是实现决策的引擎。

随着人工智能技术的飞速发展，金融行业正经历着前所未有的变革。大模型，作为人工智能的集大成者，以其强大的数据处理能力和深度学习能力，正在成为金融革新的强大推动力。

“从金融这个行业诞生以来，对技术的需求和推动，都远超人们的想象。”奇富科技首席算法科学家费浩峻如是说。因此，在去年5月份，奇富科技率先宣布推出了公司自研的金融大模型“奇富GPT”，成为国内首个金融行业通用大模型，并一路加码。奇富大模型推出半年多以来，从风险管理到客户服务，再到产品开发各个方面，大模型的应用提供了前所未有的助力和支持。

奇富科技发布的2023年财报中，在大模型的推动下，增长清晰可见：

2023年全年总净收入为人民币162.9亿元，净利润达到42.85亿元。2023年的贷款便利及发放总额为人民币4758.31亿元，较2022年增加15.4%。平台服务项下贷款便利化金额为人民币2.7亿元，较2022年增长17.3%。

如果深入去看，会发现这种增长源于奇富科技在追求技术进步的同时，始终秉持着大模型为人所用的理念，将大模型与实际的金融场景相结合，从各个方面帮助金融工作提质提效。奇富科技作为金融科技行业的代表，以大模型为引领，采取了一系列科技创新举措，从而实现了稳健而优质的增长。

业务提效的增长引擎

大模型作为一种工具，并非越“大”越好，最核心的是要帮助人工提升效率。如何在有限算力内提升模型效果，使实际业务应用更快更高效，是大模型的首要意义。

在复杂多变的金融业务场景中，必须深刻理解业务、精准利用数据、不断创新技术，才能充分释放出大模型的潜力，发挥出其对于业务的巨大价值。费浩峻曾在采访中说到：“现阶段金融大模型就是一个效率工具，必须依托具体的业务场景才能释放能效。”奇富大模型经过大半年的探索创新，金融大模型应用于实战已经初见成果。

从最直接的业务层面来看，奇富科技正在将大模型渗透到金融业务的各个节点中去，帮助提升业务效率和质量。

在营销领域，奇富科技结合AIGC技术，形成了自动化+AIGC的全闭环能力，是业内首屈一指的创新。通过这项能力，超过70%的图片素材和20%的视频素材由AI生成；在语音机器人话术生成场景，生成话术优质率已达70%。不仅丰富了营销手段，还成功优化了9%的授信成本，成为大模型在业务增效方面的典范应用。

此外，电销坐席通过大模型技术的应用，覆盖了约1300万用户的沟通，语义分析和线索挖掘帮助提升电销线索识别准确率高达98%，使单用户动支金额提升约5%，进一步显示了大模型在提升业务效率方面的巨大潜力。

另一方面，这些创新也为奇富科技的客户带来了切实的价值，为客户服务带来了质的飞跃。

在信贷风险评估中，奇富大模型能够处理和分析大量的历史交易数据，积极运用知识融合、推理与发现等先进技术手段，打造出小微用户知识图谱，目前，这份图谱除了大面积覆盖小微用户外，还能深度剖析法人、上级机构、抵押、债权等多种复杂的关系类型，识别潜在的风险，从而为贷款决策提供更为准确的参考，提高了审批效率的同时，也降低了违约风险。

同时，奇富科技构建的数智消保体系，通过AI反诈系统，为用户提醒高达6.9亿次，显著提升了公众的金融安全意识，有效避免了巨额潜在损失。此外，奇富科技还积极推动金融素养教育，影响超4000万人次，促进了公众金融知识的普及和风险防范能力的提升。

依托于AI大模型，金融多场景服务能力的提升验证了奇富科技研发方向的正确性和优越性，即行业大模型并非单纯追求技术的飞跃，而是紧密结合业务特性，致力于实现成本效益的最优化。而且，在基于开源基准的基础知识能力评测中，奇富大模型的表现尤为突出，不仅在与参数相同的开源金融模型中效果最佳，更是超越了部分参数更大的开源金融模型。

开发编程的成本革命

大模型带来的优化，一边是赋能业务运作的“提效”，另一边则是“降本”。

在金融科技行业数据分析过程中，数据量大、类别繁杂、维度多元、精细度要求高，客观上意味着有较高的进入门槛与学习成本，对从业者商业洞察能力有较高要求。如果大模型在其中能替代掉一部分从业者的工作，对于企业来说，就能让现有的人做更多的事，轻装上阵，做到“开源节流”。

去年9月，奇富科技推出了奇富科技的AI大模型分支——毓智AI专家，是以奇富大模型为底座，面向研发效能和大数据分析等应用场景，结合资深技术、大数据分析师的专业能力与数据沉淀，形成金融领域的“AI 专家”。

奇富科技研发人员将多年来积累的开发成果、数据都融入“AI专家”之中，形成可复用的金融技术专家经验，然后，AI就可以像一个顶尖的专家“前辈”，为奇富科技研发人员提供技术建议，生成代码，诊断优化代码，还可根据设计稿直接生成可执行代码，从全局上提高开发效率。

现在，毓智AI专家已经开发出了AI工具、AI问答、AI代码补全等功能，替代了15%的代码编写工作。

这一变革，致使科技研发人员可以更专注于创新和复杂问题的解决，而将重复性、基础性的编码工作交给AI，让AI可以根据上下文自动完成代码片段的编写，从而大幅降低了开发成本和开发人员的工作量，缩短软件的开发周期，并且规避人为犯错的可能性，为开发者提供了一个更为高效、智能的编程环境。

虽然大模型已经可以代替开发人员部分的工作量，但由于金融系统编程处理敏感数据的特性，编程对安全性、准确性、效率需要和合规性有着极高要求。如果对于AI生成的代码没有十足的正确性把握，反而需要花费更多的精力在规避AI的风险和错误上，这就是得不偿失。

目前，奇富科技已经集成了相当一部分金融特有的代码，正向金融行业的高标准进一步靠拢。

安全性上，系统需采用高级加密和严格的数据保护措施来防止数据泄露和网络攻击。在可靠性方面，金融系统应能高效处理高频交易，保持快速响应和高可用性，这通常需要AI编程助手优化数据库查询和算法效率。准确性和一致性对于避免金融交易中的重大损失至关重要，专家模型能够生成精确的代码以确保数据处理无误。最后，合规性要求金融系统遵循数据保护法规、反洗钱规定等，专家模型会帮助自动生成符合这些要求的代码，以记录和报告交易数据，同时保留历史记录供审计使用，多方面保证AI能够让人放心使用。

赋能行业的先行探索

作为国内布局金融行业大模型最早的公司，在技术积累方面，因具有互联网&金融双重身份，并基于长久以来在金融业务中积累的数据行为、语料、问答、金融图谱等大规模数据，奇富科技的AI视觉、语音文本互换，自然语言处理与神经网络算法都处于互联网公司第一梯队。

单丝不成线，独木不成林。

奇富科技在自身先行先试的同时，也在凝聚行业共识，将金融大模型赋能给更多金融机构。

比如，奇富科技旗下的“毓数大数据平台”，不仅服务于奇富科技自身的开发需求，还为整个金融产业的创新与升级提供强动力。首先，通过汇聚各个部门的数据资产，大数据平台形成全景视图，可以帮助金融机构全面了解资产布局。其次，大数据平台提供完善的一站式开发和自助分析能力，使金融机构能够轻松通过可视化方式进行数据价值的挖掘和深度分析，提升前端业务能力。

截至4季度末，奇富科技已与157家金融机构建立合作关系，帮助它们为超过5,086万用户提供授信服务。4季度的撮合放款规模达到1,190亿元，同比增长13.8%。2023年，奇富科技撮合放款规模高达4,758亿元，同比增长显著，增幅达15.4%。

由于其金融特色，奇富科技在服务实体经济、助力小微企业层面也展示出了巨大的能量。奇富科技打造的小微用户知识图谱，覆盖了高达97.26%的小微用户，这一功能的升级无疑为服务小微企业带来了更大的便利。奇富科技通过重新定义和划分客群行业特征，截至2023年底，已经为超过2610万的小微用户提供了个性化的信贷服务，显著提升了资金周转的效率和精准度，而且还贯穿用户全生命周期，为小微用户提供了全面而精准的支持。

奇富科技通过技术不断加深对金融行业与用户需求的理解，在多领域的探索成功突破了很多实际中的金融场景困境，并持续优化数据分析与处理能力、算法与AI技术、夯实算力储备，是奇富科技在大模型方向上引领国内金融行业的先发条件。在此基础上，奇富科技逐渐为金融行业提供大模型标准的框架与细则，与业内的金融机构相互合作启发，促进金融与科技的深度融合，使金融业更好地服务实体经济。

从长远来看，金融行业数字化的浪潮日渐激涌，未来金融机构对大数据的依赖性将会越来越强，而大模型还正处于持续衍生的状态，呈现向上发展的态势，因此金融大模型对金融行业的赋能也是一个循序渐进的过程。

大模型落地金融行业至今，虽然应用主要还是在“提效”层面，但随着未来模型能力的不断演进，大模型一定会逐步深入，应用到金融行业的核心业务层，持续赋能金融最本质的核心，发挥巨大的作用。

据悉，2024年，奇富科技会继续投入探索与实践，寻求与金融机构共同开拓服务用户的新路径，打造用户与金融机构之间的高效连接桥梁，通过优化资源配置，实现用户价值的最大化，帮助更多金融机构，走向数字化与智能化，拓宽金融行业技术创新的可能性。