文/李览青

在金融行业发展历程中，技术创新深刻影响着金融服务模式的升级，在此背景下，数字金融崛起，并逐渐成为新质生产力发展的有力助推器。

11月9日，由南方财经全媒体集团指导、21世纪经济报道主办的第十九届21世纪金融年会在京举行。期间，举办了以“问道数字金融新方向”为主题的闭门研讨会。作为金融科技公司代表，维信金科CTO史红哲出席会议参与讨论。

史红哲指出，数字技术作为一种通用目的技术，是新质生产力的核心要素，深刻影响着金融服务供给模式的升级。无论是科技金融、绿色金融，还是普惠金融、养老金融，在新一轮科技创新深入发展的背景下，要做好任何一篇大文章，都离不开数字技术和数据要素的有力支撑。

作为金融科技服务提供商，史红哲表示，维信金科将围绕数字技术与数据要素，聚焦智能化升级、通用化加强、用户体验优化、金融科技赋能等核心领域实现技术革新与系统升级。

以提升效率为源动力 ，助力智能化升级

在史红哲看来，数字金融肩负着金融业数字化转型、提升金融服务效率和普惠性的重任。

他指出，包括银行在内的持牌金融机构此前布局数字金融的目的是提升效率，侧重通过与金融科技服务商的合作，实现数字技术在业务层面的深度应用，从而高效覆盖传统服务模式难以触及的区域和人群，增强金融服务的广泛性和便捷性。

从维信金科的实践来看，其合作机构多是地方中小银行，在提升客户服务体验和效率、增强获客能力、强化自身风控能力等方面均有需求。针对不同需求，史红哲提到，维信金科基于业务场景研发了轩辕业务系统、昆仑镜智能风控系统等一系列产品。“这两套系统具有标准化、专业化、低成本、可快速复制等特点，可以通过技术输出解决中小银行在客户服务数字化方面的痛点。”他表示。

史红哲观察，近两年银行发力数字金融，开始基于多元化业务场景，注重提升金融服务的个性化、合规性和普惠性，主要表现为建设个性化风控系统、强化信息数据安全、增强用户隐私保护、保护消费者权益等等。据介绍，为此，维信金科研发了昆仑镜智能风控系统，该系统通过智能风险识别，基于征信大数据等标准化风控模型满足大部分风控需求，为银行全面的信贷风险管理提供解决方案。同时，还可以根据客户的个性化风控需求联合建模，构建私有风控模型。

史红哲提到，在数据安全、保障用户隐私方面，维信金科也有所布局。例如公司已引入AI大模型分析APP的隐私政策文本，保障APP采集字段的合规性。

大模型探索聚焦场景，小投入实现大运用

大模型浪潮为金融业带来数智化变革，但对于一些中小型企业而言，基于海量数据训练的基础大模型训练往往意味着巨额成本投入。对此，史红哲认为可以考虑通过“小投入“实现”大运用”。

史红哲进一步解释称，中小型企业在没有基础大模型投入的情况下，应当聚焦场景探索，采取“拿来主义。”即直接使用市面上效果比较好的模型，结合企业具体业务场景进行实践探索，以达到科技赋能作用；此外，以RAG结合私有化部署开源模型，来解决一些通用大模型建立在公有云上的数据安全隐患，使得大模型不仅有通用能力，而且具备专有能力。

具体到维信金科的做法，史红哲介绍称，“我们将大模型的各类能力平台化，以API形式给公司各个业务条线、研发、产品团队等使用。”据了解，目前维信金科的技术团队已开发了智能办公助手、客服催收智能话术小结、代码助手等场景应用。“以前对开发人员帮助最大的可能是搜索引擎，但现在代码助手、智能办公等应用出现后，已代替搜索引擎成为了大家必不可少的工具。”史红哲表示。

他坦言，在探索通用大模型在业务场景应用时，也会出现模型理解能力不足、应用效果不佳等问题。因此，大模型在深入挖掘各个场景时，其使用方式需不断创新。而创新要以对业务场景的充分理解为前提，通过输入解析语言，实现结果的适配以及高精准度。做到上述这些，充分发挥大模型的优势，避免“幻觉”等问题，而简单地向大模型输入提示词，有时无法让其良好的发挥作用。以智能评估银行流水功能为例，各家银行报表格式不同导致业务人员人工分析非常耗时，但询问通用大模型公司流水情况、收入总额、税收情况等专业问题时，效果并不如人意。维信金科的解法是基于RAG+开源的技术框架，先将银行表格形式、表头关键词、相关描述等输入RAG数据库，再用绕开方法，先用提示词让大模型生成Python代码，再以代码读取各家银行excel流水，最终实现效果的大幅提升。

据史红哲介绍，2023年下半年，维信金科专门成立智能应用研发团队，致力于大模型的战略实施，结合公司的业务场景，推出了“金乌大模型”，它不仅具备先进的自然语言处理能力，更集成了尖端的语音识别、文本转语音、文本生成图像以及视觉理解等跨模态功能。金乌大模型提供的端到端标准化API接口，可赋能上游应用团队，使大模型可以迅速高效地融入并驱动多元化业务场景的实践创新，目前已在智能信贷、智能办公、智能IT和智能辅助风控等四大场景实现落地。他提到，目前大模型在智能信贷领域的应用，帮助客服自动快速生成对话小结与备注，准确率已达到85%以上，每天能为每个客服人员节省半小时以上的时间。

“在数字化时代，强化金融科技创新已成为当前发展数字金融的必然选择，大模型新技术则有望成为推动行业创新的重要引擎。维信金科正从公司发展战略的高度积极探索大模型应用，逐步审慎加大相关业务投入，打造数字化人才团队，勇于挖掘新的应用模式，力争推动大模型与自身业务的有效融合，发挥出‘1+1>2’的作用，真正助力金融业的高质量发展。”史红哲表示。