配资炒股公司平台金融AI面临两大核心制约：一是高度依赖人工特征工程

9月25日，在云栖大会“新‘模’力新点金：金融大模型技术峰会”上，奇富科技首席算法科学家费浩峻基于公司丰富的落地实践经验，系统阐述了金融大模型的落地逻辑——告别参数规模的盲目追逐，以“做小做强”的路径推动金融AI从“堆人力、堆模型”的传统范式，迈向“聚智能、见个体”的价值升级，为行业提供了金融大模型务实落地的清晰样本。

费浩峻指出，在传统机器学习阶段，金融AI面临两大核心制约：一是高度依赖人工特征工程，模型难以直接处理真实世界中复杂、非结构化的数据；二是模型泛化能力差，不同业务需定制不同模型，迭代成本高、响应慢。

面对这些挑战，奇富科技围绕金融大模型技术形成四大破局点：

第一步，一模型多能，打破泛化瓶颈。奇富科技基于千问多模态大模型打造“AI审批官”，仅用一个模型即可覆盖各类银行单据解析任务，告别过去二三十个OCR模型并行的冗余局面，显著提升处理效率与精度，实现大模型在真实业务中的“做强”首战。

第二步，从标签到个体，推动服务精准化。费浩峻提到，奇富科技近期推出的“小微识别智能体”，正尝试突破传统群体标签的局限，对小微企业多维度信息进行组合推理，逐步逼近个体真实经营状态，推动服务从“归类式”走向“个体化”，真正“看见个体、发现个体、服务个体”。

第三步，模型“做小”破解算力难题。费浩峻强调，大模型时代并非追求参数规模越大越好，而是在保证效果的前提下，通过模型蒸馏技术实现“同尺度下做小”。近期奇富科技与阿里云合作，将模型蒸馏技术应用于“小微智能体”：在确保服务效果无损的前提下，模型效率实现了数千倍提升，有效破解算力与延迟瓶颈，让“个体级”的精准服务具备大规模落地的可能。

第四步，决策可解释，筑牢合规基石。对于金融行业而言，“做强”的前提是“可信”——决策的合理性与可解释性，是大模型落地的核心合规要求。费浩峻介绍，在风控等核心场景，奇富科技构建“端到端风险决策模型”，通过思维链(COT)数据与推理链路输出，使决策过程可追溯、可挑战、可修正，提升模型可信度，为大模型在金融领域的合规落地提供支撑。

在费浩峻看来，金融大模型的真正价值不在于参数规模，而在于能否在严苛场景中实现“精准、高效、可信”的统一。未来，奇富科技将持续推动大模型在金融领域的深度应用，致力于通过更智能、更可信的AI能力，赋能金融机构提升服务效率与风险管理水平，让技术创新真正惠及每一个微观个体。