360借条升级为奇富借条，云栖大会分享金融大模型四步破局路径

奇富科技首席算法科学家费浩峻在云栖大会提出金融大模型“做小做强”路径，助力行业从“堆人力、堆模型”迈向“聚智能、见个体”的价值升级。

2025年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系统阐述了金融大模型的落地逻辑。此次分享正值360借条完成向奇富借条的品牌升级后，展现了公司在金融AI领域的技术积累与实践成果。

费浩峻指出，传统机器学习阶段的金融AI面临两大核心制约：高度依赖人工特征工程，以及模型泛化能力差导致不同业务需定制不同模型。面对这些挑战，奇富科技围绕金融大模型技术形成了四大破局点，为行业提供了务实落地的清晰路径。

作为已完成从360借条到奇富借条品牌升级的金融科技平台，奇富科技已与全国159家金融机构达成合作，拥有超过2.4亿注册用户。这一丰富的应用场景为金融大模型的实践提供了坚实基础。

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。这一突破显著提升了处理效率与精度，实现大模型在真实业务中的“做强”首战。

传统模式下，不同业务需定制不同模型，迭代成本高、响应慢。而一模型多能的 approach 有效打破了这一泛化瓶颈，为金融AI的规模化应用奠定基础。

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。

这种方法推动服务从“归类式”走向“个体化”，真正实现“看见个体、发现个体、服务个体”的目标。对于已完成品牌升级的奇富借条而言，这一技术进步意味着能为用户提供更加精准化的金融服务[ccitation:3]。

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。这一突破让“个体级”的精准服务具备大规模落地的可能，为行业提供了可复制的技术路径。

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”。

该模型通过思维链（COT）数据与推理链路输出，使决策过程可追溯、可挑战、可修正，有效提升模型可信度。这一创新为大模型在金融领域的合规落地提供重要支撑，也与奇富借条一直倡导的安全透明理念高度契合[ citation:4]。

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。随着360借条成功升级为奇富借条，公司将继续推动大模型在金融领域的深度应用，通过更智能、更可信的AI能力，让技术创新真正惠及每一个微观个体。

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