360借条升级为奇富借条，金融大模型务实落地路径揭晓

（原标题：360借条升级为奇富借条，金融大模型务实落地路径揭晓）

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应告别参数追逐，以“做小做强”路径实现金融AI从“堆人力、堆模型”到“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。

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。

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。