“做小做强”：金融大模型驱动的普惠与效率革命

TL;DR：

奇富科技首席算法科学家费浩峻在云栖大会提出“做小做强”的金融大模型落地路径，通过模型蒸馏、个性化服务和可解释决策，突破传统AI局限，重塑金融服务效率、精准度与可信度，预示着AI普惠金融的新范式。

金融行业对人工智能的探索从未止步，然而，传统的机器学习范式在处理海量复杂非结构化数据、模型泛化能力以及迭代成本上，长期面临瓶颈。如今，随着大模型技术的蓬勃发展，一个关键的命题浮出水面：金融AI的未来，究竟在于无限堆砌参数规模，还是在于追求更精悍、更高效、更可信的务实路径？在云栖大会上，奇富科技首席算法科学家费浩峻给出了一个极具前瞻性的答案——“做小做强”，这一策略不仅是技术上的精进，更是一场深刻的产业哲学思辨和商业模式重塑。

告别规模迷思：金融AI的务实转向

长期以来，AI领域似乎陷入了参数规模竞赛的“军备竞赛”泥潭。然而，在金融这一对安全性、精准度和实时性要求极高的特定场景中，盲目追逐模型大小往往意味着更高的算力成本、更长的响应延迟以及更难保障的部署效率。费浩峻及其团队所倡导的“告别参数规模的盲目追逐”正是对这一现状的深刻反思。这不仅是一项技术抉择，更是一种务实主义与效益导向的哲学回归。

奇富科技的实践表明，金融AI的价值升级不应停留在“堆人力、堆模型”的传统范式，而是要迈向“聚智能、见个体”的更高境界。这意味着，我们需要将智能聚焦于解决具体业务痛点，并且能够深入到微观个体层面提供精准服务。这种从规模效应到效能突破的转变，预示着金融大模型将从“通用型”向“行业特化型”演进，最终目标是在严苛的金融场景中实现“精准、高效、可信”的统一。

技术破局：四大核心能力重构金融服务

奇富科技围绕金融大模型技术构建的四大破局点，正是其“做小做强”策略的具体实践，它们不仅是技术上的创新，更是对金融服务模式的深层重构。

1. 一模型多能，打破泛化瓶颈： 传统的金融AI系统，往往需要为不同业务场景定制多达二三十个OCR（光学字符识别）模型，不仅部署冗余，维护成本也高昂。奇富科技基于_千问多模态大模型_打造的“AI审批官”，实现了一个模型覆盖各类银行单据解析任务，显著提升了处理效率与精度。这体现了“做强”的第一个维度：通过强大的泛化能力，用更精简的架构解决更广泛的问题，极大地简化了系统复杂性，提升了业务响应速度。

2. 从标签到个体，实现精准化服务： 金融服务的核心在于风险评估和个性化推荐。传统模型往往基于宏观群体标签进行决策，难以洞察个体的真实需求和状态。奇富科技推出的“小微识别智能体”，旨在突破群体标签的局限，通过组合推理小微企业多维度信息，逐步逼近个体真实经营状态。这一创新不仅让服务从“归类式”走向“个体化”，更是对_普惠金融_理念的深度实践——真正“看见个体、发现个体、服务个体”，为数百万小微企业提供更精准、更及时的金融支持，深刻影响着实体经济的毛细血管。

3. 模型“做小”破解算力瓶颈： 大模型的算力需求是其大规模落地的主要障碍。奇富科技通过与阿里云合作，将模型蒸馏技术应用于“小微智能体”¹。这项技术允许在保证模型效果无损的前提下，将大模型的知识迁移到更小、更高效的模型中。这种“同尺度下做小”的策略，使得模型效率实现_数千倍提升_，有效破解了算力与延迟瓶颈。这不仅大幅降低了运行成本，也使得“个体级”的精准服务具备了大规模落地的可能，从根本上改变了金融AI的_经济性_和_可扩展性_。

4. 决策可解释性：构建AI信任基石： 在金融行业，AI决策的“黑箱”特性是合规与风险管理的最大挑战。费浩峻强调，“做强”的前提是“可信”。为此，奇富科技构建了“端到端风险决策模型”，通过**思维链（Chain-of-Thought, COT）**数据与推理链路输出，使得模型的决策过程可追溯、可挑战、可修正²。这种透明性不仅满足了监管的合规要求，也极大地提升了模型在风控等核心场景中的_可信度_与_采纳率_，为大模型在金融领域的安全、稳健应用奠定了基石。

重塑产业格局与未来投资逻辑

奇富科技的“做小做强”策略，正对整个金融科技产业产生深远影响。从商业角度看，其核心价值在于提升运营效率、降低成本，并开辟新的市场增量。通过减少模型冗余和提升处理速度，金融机构能够显著节约人力和计算资源。更为重要的是，对小微个体精准服务的赋能，将激活此前被传统金融忽视的庞大市场，为金融机构带来新的增长点和商业机遇。这不仅关乎技术变革，更是一场深刻的_市场重构_。

从投资逻辑来看，对大模型参数规模的盲目投入将逐渐让位于对_模型效率、部署成本和实际业务价值_的评估。那些能够以更小规模、更低成本实现同等甚至更优效果的AI解决方案，将获得资本市场更多青睐。奇富科技与阿里云的合作，正是这种生态协同和技术普惠的典型案例，展示了如何在现有技术框架下，通过创新应用实现效率与价值的最大化，推动AI技术从实验室走向大规模商业落地。

AI普惠：社会影响与伦理前瞻

技术的发展，最终必然回归其对人类社会的深远影响。奇富科技的实践不仅提升了金融机构的效率，更重要的是其社会普惠价值。通过精准识别并服务小微个体，AI大模型有望填补传统金融服务的空白，为经济的底层毛细血管注入活力，促进公平竞争和可持续发展。

然而，伴随强大的能力，伦理挑战也如影随形。AI决策的透明度、公平性、数据隐私保护等问题，在金融这样高度敏感的领域显得尤为关键。奇富科技对决策可解释性的强调，正是在积极应对这些挑战，力求在技术赋能的同时，筑牢信任与合规的防线。未来，金融大模型的发展将不仅是技术与商业的竞赛，更是对伦理底线和_社会责任_的共同探索，致力于构建一个更加智能、更负责任、更具包容性的金融生态系统。

引用

• 金融大模型
• 模型蒸馏
• AI伦理
• 小微金融
• 企业级AI