6月11日，在火山引擎Force原动力大会“模力跃迁，金融智变”专题论坛上，奇富科技首席算法科学家费浩峻，描绘了一幅大模型驱动金融核心能力升级的图景。他指出，大模型已经从过去对效率的延展，逐步演进到对效能的升级。而奇富科技在智能体领域的创新实践，尤其是在风控领域的突破，正成为这场“金融智变”的关键引擎。

让机器“看见”真实世界：小微感知智能体

费浩峻首先提出了金融数字化的基础命题——机器如何理解物理世界。过去，“有多少人工就有多少智能”的困境，使金融服务对复杂信息的获取依赖高成本、低效率的人工标注与繁复材料。奇富科技推出的小微多模态感知智能体，依托多模态大模型，彻底改变了这一局面。它能仅凭一张店铺照片或一段视频，秒级识别用户经营范围、核心时段客流量等关键信息，不再需要用户提交繁琐的合同、发票等材料。通过针对小微场景的深度微调，该智能体识别准确率已超95%，首版即实现关键指标（AUC）超过1%的提升。“这不仅是效率的飞跃，”费浩峻强调，“更让金融服务第一次真正‘像人一样’去观察和理解实体世界，为缺乏传统征信足迹的小微群体打开了便捷增信之门。”

从数据统计到“社科工程”：知识图谱+画像增强智能体

而更进一步的突破，在于机器思考模式的转变。费浩峻坦言，过去试图让机器理解鲜活的企业个体，常陷入统计分组的同质化陷阱——例如两家餐厅，都被归为“三四线城市、餐厅、年收入8-10万”的同一标签，但背后影响信用的更多因素并不能被识别出来。如今，奇富科技利用知识图谱有组织地去激活大模型的知识理解能力，在图谱和大模型的双重加持之下，对于每个企业，都从宏观微观环境、政策解读等方面去更新和加强传统的数据理解体系，让特征计算从数据统计升级为更综合的社科工程，从而更全面细致地判断企业的信用状况。

奇富科技还研发了画像增强智能体，对于传统大数据画像做了有效的社科属性的补充，已经迭代的两个版本，在业务上也取得了很好的效果，该智能体的v2版已为超过70%的用户画像注入更真实的收入、职业、资质等属性，显著提升金融服务的匹配精度。“这只是一个起点，”费浩峻展望，“未来，每个小微企业都将拥有一个专属的‘麦肯锡咨询师’级智能顾问。”

超级智能体重构风控：超越人类的解题能力

最具颠覆性的实践，落在金融核心的风控领域。费浩峻介绍，奇富科技正在构建的信贷超级智能体，目标直指风控决策。面对线上超过700个模型、7000+策略模块组成的庞大风控体系，奇富科技将过亿历史决策提炼为知识，通过监督微调（SFT）和强化学习注入垂类金融大模型，并创新采用MoE（混合专家）框架模式，尝试在模型中固化某些特定的专家能力，如欺诈识别、风险定价、过退平衡等信贷核心判断环节，让不同模块如专业团队般高效协作，大幅提升决策质量、效率及系统可扩展性。

“虽然尚未完全超越人类专家，但我们已笃定此路可行。”费浩峻展示了初步成果。大模型已经展现出具备业务决策的风控能力以及有非常好的成长性，思维链（CoT）数据优化、数据量增长及奖励机制改进都能持续提升其表现。

费浩峻总结道，奇富科技已在协作模式、生产资料与生产模式三大维度进行AI化重塑，覆盖信贷全流程。他坚信金融是大模型落地的最佳试验田，并呼吁业界携手，在“金融智变”的第一战线共同推动这场由大模型驱动、以智能体为先锋的核心能力跃迁。模力已至，金融之变正深度加速。

（责任编辑：康玲华）