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度小满谢剑:金融大模型的优势在“成本优化”与“场景适配”

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11月25日,以“机遇与未来:激发数字金融发展新动能”为主题的2025中国(北京)数字金融论坛在北京丽泽金融商务区国家金融信息大厦举行。原中国保险业监督管理委员会副主席周延礼、中国工程院院士沈昌祥等专家学者参会演讲。度小满首席AI官谢剑围绕大模型在金融领域的应用展开分享,指出通用大模型虽开启通用人工智能曙光,但需通过领域强化与平台构建,才能切实破解金融场景的高可靠、强合规难题,释放数字金融新动能。


度小满首席AI官谢剑发表主旨演讲

谢剑指出,度小满依托百度技术基因持续深耕金融大模型研发,2023年5月开源国内首个金融增强大模型,而今年年底即将发布的轩辕4.0将成为迭代升级的核心成果。他强调,轩辕4.0的核心价值体现在“成本优化”与“场景适配”两大突破上。

成本控制方面,轩辕4.0实现了显著突破,可在保持金融核心能力的前提下,有望以较低成本达到闭源模型的最强金融服务水平。谢剑解释,在金融场景中,大模型无须具备医疗、教育等非相关领域能力,通过精准聚焦金融需求,大幅降低了冗余算力消耗,为金融机构尤其是中小机构降低了技术应用门槛。

场景适配层面,轩辕4.0针对性解决了通用模型在核心金融场景的能力短板。以信贷风控这一金融核心业务为例,模型通过融入度小满积累的海量风控样本进行专项增强训练,突破了通用模型仅能输出“通过/不通过”确定性结果的局限。谢剑透露,度小满正联合哈尔滨工业大学、香港科技大学围绕模型开展“可校准的强化学习”研究,使其能输出金融场景必需的“可校准风险概率”,这一突破直击风控量化决策的核心痛点。

为最大化轩辕4.0的落地价值,度小满还构建了配套的大模型与智能体平台。该平台接入包括轩辕系列在内的全球顶尖模型,强化安全合规设施,实现多智能体协同服务,同时优化金融数据与内部企业数据插件的集成能力。目前,依托这一平台与轩辕模型的技术支撑,度小满已在威胁检测、客户服务、VOC分析等场景实现效率提升,其中客户满意度与产品销售额在测试中显著增长。

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