奇富科技首席算法科学家费浩峻日前在接受记者采访时表示，金融AI的核心竞争力植根于数据资产、真实场景与金融科技基因三者的深度融合，以及由此产生的协同效应。

　　对于AI智能体的实践探索领域，奇富科技正持续发力。今年4月，公司推出自研的金融智能体平台，同步亮相的还有AI审批官、AI决策助手等智能体应用；6月，奇富信贷超级智能体的更多核心模块也进一步对外展示。

　　费浩峻坦言，当前针对小微企业的信用评估产品研发，面临着不少技术难点，其中数据处理与模型风险识别能力是两大核心挑战。在数据层面，如何对小微企业的各类数据进行有效加工一直是行业痛点。他解释道，过去对小微企业的评估往往局限于单一维度，难以全面反映其真实经营状况。大量小微企业缺乏规范的财务数据，因此，借助智能体的多模态感知与整合能力，将碎片化、非结构化的数据转化为有价值的评估依据，以此补齐传统评估方式的短板，成为突破的关键。另一大难点在于模型的风险识别能力，而这直接取决于整个风险评估体系中 “零部件” 的精度与协同性。

　　据悉，奇富科技小微企业信用评估智能体模块已搭载覆盖99%小微企业的专业知识图谱，宏微观信息准确率达98%，这一技术成果能有效解决小微企业 “缺数据、难评估”的融资痛点，帮助银行精准识别优质小微企业客户。

　　随着AI智能体深入金融领域，其数据的准确率和稳定性始终是行业关注的焦点。针对这一问题，费浩峻给出了具体解决方案：一方面是知识的“激活”，通过图谱对知识做前序筛选，再将筛选后的知识输入大模型进行激活，以此保证输入的准确性；另一方面是知识的“注入”，把过往的成熟经验强化到整个模型中，进而保障模型的准确度。此外，建立开放透明的评估体系也至关重要。

　　在探讨AI智能体在金融行业的应用时，费浩峻认为，AI智能体的发展才刚刚起步。“智能体的核心是给大模型装上‘手’和‘脚’，只要经过充分的后训练、具备足够强的能力，AI 智能体在金融行业的大多数场景中都有应用的可能。”

　　从当前的技术研究与行业实践来看，费浩峻认为表示AI智能体的落地更多集中在成熟场景，客服领域便是典型例子。过去，客服多以人工助手的角色存在，如今通过多个智能体的协同，已能完成大多数工作。

　　费浩峻透露，公司最近新上岗了两个模型研发智能体，可实现“7×24”小时不间断工作，极大提升了工作效率。仅一个月，核心业务场景的模型性能就有了将近1%的提升。且它们能持续自主工作，显著释放了人力成本。

　　对于未来的发展，费浩峻提出了两个重要方向：一是打造端到端的决策风险智能体，希望其逐步替代现有的风险决策逻辑，实现从数据输入到风险判断、决策输出的全流程自动化；二是开发经营与风险辅助决策智能体，尽管目前让它完全独立承担经营决策还存在难度，但期望通过持续迭代，使其未来能成长为可独立开展工作的 “决策人员”。

　　费浩峻认为，从现在开始，随着技术的不断成熟，大约两年后，AI智能体可能会更多以“数字人”的形式出现。“到那时，大家或许不会再提‘智能体’，而是会直接称它们为真实的‘数据员工’，因为它们将像真人一样深度参与到金融机构的各项业务中。”