专题：服贸会第七届中国金融科技论坛

　　中国海外服务营业往返会-第七届中国金融科技论坛于2025年9月10日-11日在北京举行。主题为“科技赋能—金融业数字化转型与专揽”。百融云创高等副总裁陈立宇出席并演讲。

　　以下为演讲实录：

　　诸君嘉宾，下昼好，咱们是站在金融科技公司的角度，跟诸君嘉宾申报一下，咱们在银行智能化转型方面的实践。咱们在作念银行智能化转型的时代，可能想搞明晰一个问题，大模子的中枢才智到底是什么？它的才智范畴在那边？它相宜什么场景？它不太相宜什么场景？

　　现时行业普遍存眷大模子与通用东说念主工智能（AGI）的关联，若从东说念主类智能的酿成逻辑类比，可更清亮逢迎其中枢旅途。东说念主类通过视觉（眼睛）、听觉（耳朵）等感知器官，能够得到文本、视频及现实寰球中的各类信息 —— 这一过程如同大模子对多模态数据的汇注与输入。

　　而东说念主类智能的深远，离不开 “信息 - 学问 - 聪慧” 的递进营救：一方面需通过 “读万卷书” 式的海量信息荟萃，构建基础数据储备；另一方面需蚁合 “行万里路” 的实践场景，将衰败信息提真金不怕火为结构化学问；最终通过握续的逢迎、学习与实践考据，让学问与现实需求深度交融，酿成具备决策价值的聪慧。这一从信息输入到聪慧输出的闭环，实质上与大模子追求的智能化演进场所高度契合，亦然通用东说念主工智能发展需降服的中枢逻辑之一。

　　那么，大模子的中枢才智具体体当今哪些方面？蚁合实践不雅察，可归纳为以下四点：

　　其一，是业界渊博招供的浩瀚生成才智，这是大模子在内容创作、决策输出等场景中认识价值的基础。

　　其二，是泛化性讲话逢迎才智。这种逢迎并非局限于熟识数据中的固定表述，而是能够冲破既有文本的遏抑，精确捕捉未顺利出现过的表述背后的中枢问题与逻辑，从而完竣对复杂讲话场景的机动适配。

　　其三，是高效的少样本学习与高下体裁习才智。这一才智在实验业务中体现尤为显赫：传统当然讲话处理（NLP）技巧在完成任务拆解、信息索求等责任时，延续需要 1000 条以上的样本数据进行驱动化熟识；而依托大模子技巧，仅需不及 100 条样本，即可熟识出在业务场景中准确率达 80 分以上的 NLP 模子，且能通事后续握续的数据标注与迭代，不休优化模子的逢迎精度。

　　其四，是学问关联与推理才智，但需客不雅意志其与东说念主类推理的实质互异：东说念主类推理以逻辑逢迎为前提，基于对事物内在关联的领略酿成判断；而大模子的 “推理”，实质上已经基于海量数据的统计概率忖度 —— 它通过学习熟识数据中隐含的逻辑花式，完竣对学问关联的师法与呈现，并非真实具备东说念主类式的逻辑领略才智。

　　此前，念念维链（Chain of Thought， CoT）技巧曾受到行业渊博存眷。从技巧实质来看，念念维链附庸于指示词工程的范畴，其中枢逻辑是通过对复杂问题进行结构化拆解，将推理过程拆解为清亮的中间方法，进而训导模子更精确地逢迎问题逻辑、梳理分析旅途，最终普及讲话模子对复杂任务的逢迎与处理才智。

　　这种技巧旅途的价值在于，它能灵验弥补模子在顺利叮属多步推理问题时的局限性 —— 通过显式呈现推理要津，让模子的分析过程更具逻辑性与可回想性，而非依赖单一输入顺利生成收尾，这也使其在需要深度逻辑推导的场景中，能更好地适配实验需求。

　　刚才讲的是一些题外话，今天的主题是大模子如安在业务场景当中产生价值，就提到一个很重要的，刚才许多嘉宾皆强调，咱们这种智能化是需要有多半的资本干预的，这么的资本干预，若何样去沟通它的价值？是以咱们提倡来AI，咱们所谓的AI Agent，也要像东说念主同样去完成KPI。在我看来，银行的智能化转型需聚焦三个中枢经由，构建从业务升级到价值落地的齐备旅途：

　　第一，鼓吹业务经由 AI 化。银行的业务体系由多类专科化经由组成，不同经由对应不同部门诞生，各部门又围绕具体岗亭 KPI 开展责任 —— 而每一项业务经由，实质上皆是由一系列连贯的业务活动组成。以信贷业务为例，从前端客户得到、中期反诓骗核查，到授信审批与贷后催收，每个要津均需特定岗亭东说念主员联络扩充。业务经由 AI 化的中枢，即是通过东说念主工智能技巧替代或援救东说念主工完成这些递次化、叠加性的业务活动，完竣经由效劳的普及。

　　第二，完竣业务经由 Knowhow（专科教会）AI 化。银行在永久运营中荟萃的业务国法、风险判断逻辑、客户服务教会等隐性 Know how，是其中枢竞争力的进犯组成部分。将这些专科教会营救为可被 AI 模子学习的结构化学问，让模子能像资深从业者同样逢迎业务逻辑、作念出决策判断，是智能化转型深远的重要 —— 这不仅需要技巧层面的算法优化，更需买通 “业务教会索求 - 学问图谱构建 - 模子熟识迭代” 的全链路。

　　第三，开发AI 价值寄托的递次化评估体系。AI 技巧的专揽成果，不可仅以技巧参数沟通，中枢要看是否能 “规模化寄托价值”—— 即 AI 决策能否在大规模业务场景中牢固落地，握续为银行降本、增效、控险。

　　举例，咱们现时正为多家金融机构提供 AI 驱动的贷后催收料理决策，这一需求的布景与现时银行业面对的 “三低一高” 挑战密切相关：在商场利率下行、息差收窄、合座收益承压的同期，不良钞票风险受宏不雅环境影响呈现一定飞腾趋势。

　　站在行业率领的角度，咱们若何去截至不良？当今银行的作念法，银行的不良从M1就要入手委外，M1咱们要交给外面的坐席，你的不良生成的多了之后，你是不是要加东说念主？加东说念主就要加预算，加东说念主即是预算的问题。当今咱们息差又收窄了，收益又下落了，收益下落对银行来说即是预算少了，在这种情况下咱们若何料理这个问题？

　　只可用硅基东说念主军团，硅基东说念主要具备什么才智呢？

　　第一，像东说念主的智能，精确识别东说念主类的心情，逢迎客户的意图，计较下一步政策。催收是曲常难的，要给客户作念施压，会凭据客户的心情作念出相应的反映，他要纪录和每一个客户交流的重要的节点，要为他的下一通电话作念指引，是以对智能的条目是曲常高。

　　第二即是要有端到端的交互，你不可让你的硅基东说念主听上去跟东说念主不同样，一定要有拟东说念主度，而况蔓延要截至在500毫秒以内，还要把催收各人的才智放进去，咱们当今知说念这个催收，全员、全商场，咱们当今大致有200万的催员在功课，一个东说念主的工资1年大致15万，这事个3千亿元的资本商场，其中多半的即是在M1阶段。

　　百融最初事项了业务经由的AI化，作念了9大智能体，9大智能体概括化单干，协同功课。

　　前台是催收Agent，顺利面客。这是一个工作密集型的岗亭；中台是聪慧大脑，关于下一次跟客户交流的政策要作念指引，这里有个声纹识别Agent，这个主如果判断是否是反催收黑产代理，如果一条声纹与几个手机号皆匹配，那大致率是黑产代理；后台质检Agent也会像质检专员同样功课。

　　催收Agent是若何打造出来的？

　　最初咱们熟识了催收专属大模子。咱们拿了大致Top Sales 15万的灵验样本去作念熟识，咱们作念了多半的语料的标注，包括还有相貌的标注，快速的去学习它通盘的学习经由；另外还有Builder去保险速率、扼制幻觉，咱们还缠绵了一拖四的智能体架构，相沿前列催收Agent功课。

　　我以为这种业务Knowhow的AI化其实是鼓吹了银行业务才智的平权。它普及了银行业务才智的天花板，它即是把咱们行业最好的实践变成了Agent的功课经由和专项才智，这么的话咱们就不错完竣第三个办法即是规模化的寄托价值，以催收为例，咱们不错一次性料理3大痛点，在本年预算不变的情况下，产能不错提高3倍，投诉能够缩小95%。这是咱们在一个银行信用卡的例子，在 M1 阶段（落伍 1-30 天）的运营实践中，已暴泄露显赫的降本奏凯：依托该决策，合作机构在联络 9000 万件催收案件的场景下，奏凯减少了 10 名东说念主工坐席的建树。这一数据背后，可进一步看到 AI 技巧在资本优化上的规模化后劲 —— 若案件量普及至 9 亿件、致使 90 亿件，会量入为出若干资本？

　　接下来粗浅先容一下信贷说明，今天许多率领皆讲到这个居品，信贷说明最难的是什么？东说念主类各人教会的AI化，科技部不懂业务，业务部门不肯意参与大模子智能体的坐褥，若何办呢？我以为和第三方的科技公司合作是一个相比好的收受。

　　信贷说明Agent复制了东说念主类各人的念念考和责任逻辑，知说念要看什么数据，从那边找，从哪些维度来进行分析，终末酿成一个什么样的模版，这是东说念主类各人要干的事情。信贷说明最难的事情并不是作念出一个说明来，最难的是要有深度，要相关联，要有助于下一步的决策。

　　信贷说明也要作念行业分析，要分析哪些行业的特征，对一些技巧密集型的企业和资金密集型企业行业特征是不同样的。咱们要拿到它行业周期的数据，了解行业的方针，这个方针对异日信贷的决策是至关进犯的。

　　尽调说明生成居品，咱们完竣了多个智能体配合，从前端的数据OCR的录入，到财务报表之间的交叉查对，这个其实对小微的尽调说明是最重要的。上昼农行的率领也讲到，咱们有一些无东说念主机的数据，有一些卫星遥感监测的数据，还有客户司理实验探询的数据，那若何作念数据之间的交叉核验，说明之间的配平。这个是要多个智能体一说念去配合，来完成一个具有深度的尽调说明。

　　我再先容一下百融云创，百融云创是一家在香港上市的一站式AI科技领航者，咱们服务了大致7000多家金融机构，深耕金融行业大致十多年。本年5月，摩根士丹利发布《中国AI：千里睡的巨东说念主醒觉》蓝皮书，将观念投向了中国AI产业的中枢——中国AI 60强企业。百融云创是惟一纳入摩根士丹利“China AI 60-Finance AI”名单的企业。

　　这即是我今天共享的内容，谢谢民众，也但愿有契机与在作念的诸君有进一步的交流。

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包袱裁剪：王翔