“整個世界都判斷失誤了”，黃仁勛在3月18日的GTC大會上如是宣告。他發(fā)現，AI的發(fā)展速度并未放緩，恰恰相反，正比以往任何時候都要快。

黃仁勛首次提出了 AI 演進的路線圖：從當前的生成式 AI（Generative AI）過渡至代理式 AI（Agentic AI），最終邁向物理 AI（Physical AI）。AI正帶動人類文明躍遷。

代理式 AI，亦即AI智能體，以其在線上自主完成復雜任務的能力，將與物理 AI成為線上線下兩端交相呼應的雙子星。

死磕數字智能的奇富科技，其CEO吳海生的觀點與之不謀而合。他透過金融視角回望之前的兩次革命浪潮，依次是由傳統人工和紙面的工作方式向數字化存儲系統升級，再向互聯網化升級。當下AI技術引領的智能化，正推動金融行業(yè)進行第三次革命。

站在金融生產力變革的臨界點 ，奇富決定All in AI。

3月17日，奇富科技（03660/QFIN）發(fā)布2024年第四季度及全年業(yè)績公告，營收與利潤繼續(xù)穩(wěn)健增長，業(yè)績表現全年在線。去年的宏觀環(huán)境雖難言確定性，但AI大模型在金融領域的創(chuàng)新應用，給足了公司底氣。

金融為本，AI為器，奇富走出了一條輕資本、重科技 的成長之路，為行業(yè) 提供了一個AI進化樣本。

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站上AI時代風口

不謀萬世者不足以謀一時。早在2017年，奇富就通過AI算法平臺、算法庫進行訓練，提煉出了能在業(yè)務場景落地的系列模型；2023年初更是前瞻性地將大模型確立為公司的戰(zhàn)略級項目。

隨著2023年AIGC大爆發(fā)，奇富率先在行業(yè)組建了大模型團隊：并于當年推出自研大模型“奇富GPT”，及各項大模型應用，落地于客戶服務、軟件研發(fā)、信用評估等業(yè)務場景。積跬步，至千里，2024年12月，奇富攜100多個智能體在上海金融科技國際論壇特展周亮相，用確實落地的應用宣告了AI方向的決心，也預示著行業(yè)真正從講概念到拼業(yè)務應用。

黃仁勛判斷，在AI智能體時代全面到來之際，AI正在經歷一個新的拐點，變得越來越智能、應用越來越廣泛。

金融行業(yè)天生就與AI契合，幾乎所有的生產要素全是數字化的，天然適合大模型的訓練和生成。AI時代，金融科技公司又將以何種姿態(tài)開啟新的周期？

去年 3 月，奇富上線了智能體平臺 AI STUDIO。該平臺的核心優(yōu)勢來自于兩項技術：企業(yè)級 RAG 和 AI Flow。通過 RAG 技術構建企業(yè)級知識庫，再利用 AI Flow 的技術把 RAG 的知識串聯起來，負責調用企業(yè)級知識庫和大模型，形成解決問題的智能體。

連接2億+用戶及162家金融機構，奇富打造了自身的“鏈主”地位，既有數據、又有技術、還有應用場景，得以賦能AI。

截至四季度末，奇富的26個智能體應用達到了商用級別，覆蓋了金融企業(yè)的全生命周期，比如貸前、貸中、貸后，甚至睡眠客戶的管理。從工作內容上涵蓋了客戶識別、產品服務、金融產品研發(fā)和經營分析等核心環(huán)節(jié)。

例如，小微圖譜智能體專注于精準洞察小微用戶經營能力，能為用戶定制端到端服務方案。

ChatBI智能體融合了deepseek-R1與React推理架構，在用戶需求識別準確率上實現突破性進展。

營銷助手智能體能實時解析客戶需求，整合多渠道營銷管理。

未來，將有更多的智能體整合到奇富智能體平臺，向金融機構輸送智能化的能力，為金融行業(yè)進入下一個指數級增長打開了想象空間。

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奇富智能體方法論

作為對數據高度依賴的行業(yè)，金融堪稱是AI的最佳實踐場。但同時，大模型的迭代是一場“暴力”填數據、拔規(guī)模而造就的美學盛宴，投入高、周期長。

事實上，金融機構并沒必要一味地卷參數、卷算力，而是要比拼AI智能體，是否足夠貼近真實場景（具備行業(yè)know-how），能否把一個任務執(zhí)行好。

大模型如何在金融行業(yè)落地生根？奇富意識到，需滿足三大要素：

一是深耕場景。比如在客服場景，AI大模型需協助座席工作人員更精準迅速地捕捉用戶意圖。拿奇富 Copilot 來說，能面向坐席人員實現 200% 的提效，這離不開奇富 GPT 大模型+場景的持續(xù)深耕。

二是數據飛輪。大模型的效果與數據質量息息相關。奇富不僅有T級別海量數據，還對數據進行了大量的清洗工作，質量更高。通過持續(xù)迭代的數據反饋機制，確保模型性能形成良性循環(huán)。

三是多智能體協作。通過調用多個智能體協作，實現從任務優(yōu)化升級到自主智能解決問題。最近刷屏的一款通用 AI 智能體Manus，不僅僅是一個聊天AI 工具，而是一個真正的自主智能體，能直接交付完整的任務成果。奇富智能體與其有異曲同工之妙。以風險智能體為例，其會大體評估判斷出幾個結果：第一，材料信息充分可以直接提供貸款；第二，還需要提供什么材料作為補充；第三，提供任何材料都無法滿足借貸需求。這是一個很大的邏輯框架，有可能直接返回，也有可能會再調過來營銷智能體。

奇富從實踐中得來了以上經驗，大模型指揮場景落地，場景又反饋給大模型不斷進化 ，形成了一個螺旋上升的飛輪 。

更懂金融業(yè)務的金融大模型+更懂金融業(yè)務的金融場景反復打磨，才打磨出了這樣的金融大模型。經過一年多的積累，奇富智能體大模型已在信貸場景實現了應用破局。

在這個充滿不確定性的時代，可以確定的是，大模型時代一定會到來，大模型賦能金融科技這條路一定行得通。那么，誰會是率先沖線的那一個？從奇富身上，或許可以找到答案。

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金融與科技雙向奔赴

3月17日央行科技工作會議要求：加快金融數字化智能化轉型，安全穩(wěn)妥有序推進人工智能大模型等在金融領域應用。

金融機構既要降本增效，又迫切需要業(yè)務創(chuàng)新。這在智能化革命時代是一個挑戰(zhàn)。

畢竟，如果金融機構將自己定位成底座大模型研發(fā)公司，投入產出比不見得劃算。而且只有少數大型金融機構有能力自建私有化生態(tài)，更多的中小型金融機構仍需外部的科技助力。即使是有自建能力的大型金融機構，也需要外部協同來加速創(chuàng)新。

因為AI 智能體的應用難度，不在于拼算法，而在于拼場景與用戶體驗。金融機構未必需要將自己變成一家大模型公司，只要“為我所用”即可。

喬布斯說，在我們?yōu)樘O果制定戰(zhàn)略和愿景時，一開始是從我們能為客戶帶來怎樣的好處開始考慮，我們能將客戶帶向哪里？而不是一開始先和工程師們一起坐下來，弄清楚我們擁有哪些厲害的技術，然后考慮如何營銷它。

奇富自研的數字普惠信貸解決方案FocusPRO，為機構提供了從產品設計、風險管理到用戶運營的全鏈條服務，能夠幫助機構快速實現信貸業(yè)務的數字化轉型。

2024年，FocusPRO新增11家合作金融機構，累計合作機構數達到16家。FocusPRO模式下的放款量月均復合增長率達到17%。

舉個例子，奇富與華東一家頭部城商行的合作項目中，通過FocusPRO助力該行實現了消費貸款業(yè)務的快速增長，客戶經理人均月放款產能已達到業(yè)內領先的200多萬，同時有效控制了風險。

小微企業(yè)及個體工商戶是經濟運行的毛細血管，當前我國有超過4800萬戶中小微企業(yè)，超過6000萬個體工商戶，合計占市場主體比例超80%。

奇富借助大模型構建創(chuàng)新性小微企業(yè)知識圖譜并采用多模態(tài)數據融合技術，賦能小微金融，服務超千萬小微企業(yè)主和個體工商戶。

一直以來，小微普惠金融存在著風險、成本與規(guī)模的“不可能三角”。奇富則給出了一個破題思路：以大模型技術重構成本結構并管控風險，打破上述困境。

“顛覆時代”金融機構很難在某一方面長期占據技術優(yōu)勢，科技公司則可幫他們縮短創(chuàng)新周期。某種意義上，奇富不是算力公司，也不是算法公司，而是一家技術驅動的產品公司，通過產品幫助金融企業(yè)實現一個又一個環(huán)節(jié)的智能化，補齊技術鴻溝與金融服務的差距。

近日，奇富還啟動“Deepbank星海計劃”，通過社招、校招及內部轉崗，集結頂尖AI人才，將基于Deepseek開發(fā)AI+bank的智能體平臺Deepbank，進一步助力銀行解決核心業(yè)務痛點，提升經營效率，目標直指“用大模型重構金融行業(yè)效率”。

奇富內部郵件形容為：“這不是一個封閉的實驗室，而是一場全員參與的AI革命?！?/p>

AI大模型在金融行業(yè)中的價值，不再僅僅是降本增效，已升級到高效提升業(yè)務核心收益。金融行業(yè)迎來了一波顛覆式產品服務模式創(chuàng)新。

過去幾個季度，AI大模型的落地能力和商業(yè)價值，已成為奇富業(yè)績穩(wěn)健增長的核心動力，也是其積極投身第三次金融科技革命的底氣。中長期來看，公司還有望在技術對外輸、對行業(yè)賦能中探索出更多的商業(yè)機遇，打開成長的天花板。

金融科技不止是詩和遠方，也有現實的柴米油鹽，當從業(yè)者感覺亂花迷眼之際，奇富以精準的AI能力展現了標桿樣本，證明了一條可行之路。

當下，資本市場正熱情擁抱AI概念，在確定性與成長性疊加下，奇富科技的價值已不言而喻。

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個人觀點，僅作參考，不作推薦。股市有風險，投資需謹慎。