云栖大会之上，奇富科技费浩峻阐述金融大模型新战略：做小做强的四步法则

> ### 摘要 > 在云栖大会的金融科技论坛上，奇富科技首席技术官费浩峻深入剖析了金融大模型的发展路径，提出“做小做强”的四步破局策略。他指出，当前行业对参数规模的盲目追求已导致资源浪费与落地困难，金融场景更应注重模型的精准性、可解释性与高效部署。费浩峻强调，通过数据精炼、场景聚焦、轻量化设计与闭环迭代，小型化模型在信贷评估、风险控制等核心业务中已实现媲美甚至超越大规模模型的表现。奇富科技实践表明，参数量低于百亿的定制化模型在推理速度上提升3倍，训练成本降低60%，展现出“做小做强”的显著优势。 > ### 关键词 > 云栖大会, 奇富科技, 费浩峻, 金融大模型, 做小做强 ## 一、金融大模型概述 ### 1.1 金融大模型的现状与困境 当前，金融大模型的发展正陷入一场“参数崇拜”的迷思。行业普遍将模型性能与参数规模划上等号，动辄投入千亿级参数的训练洪流中，试图以算力堆砌智能。然而，这种盲目追求不仅带来了惊人的能源消耗与训练成本，更使得模型在真实金融场景中的落地举步维艰。复杂模型推理延迟高、部署难度大、可解释性差，导致其在信贷审批、风险预警等关键环节难以真正赋能业务。据奇富科技披露，部分超大规模模型的训练成本高达数亿元，而实际业务增益却微乎其微。资源错配之下，许多金融机构陷入“叫好不叫座”的尴尬境地。更为严峻的是，金融领域对决策透明度和合规性的高要求，使得“黑箱式”大模型面临监管与信任双重挑战。现实呼唤一种回归本质的路径——不再迷信“大而全”，而是追求“小而精”。唯有如此，才能让AI真正扎根于金融服务的土壤，释放可持续的价值。 ### 1.2 奇富科技费浩峻的背景及其对金融大模型的独到见解 作为奇富科技首席技术官，费浩峻深耕人工智能与金融科技交叉领域十余年，始终秉持“技术服务于场景”的理念。他并非盲目追逐技术浪潮的追随者，而是冷静的观察者与重构者。在云栖大会的演讲中，他旗帜鲜明地提出“做小做强”的四步破局策略：数据精炼、场景聚焦、轻量化设计与闭环迭代。这一理念源于奇富科技长期的实战积累——通过精准筛选高质量金融语料，聚焦信贷评估、反欺诈等核心场景，采用模型蒸馏与结构优化技术，打造出参数量低于百亿的定制化模型。实践证明，这些“小模型”在推理速度上提升3倍，训练成本降低60%，且在准确率与可解释性上表现优异。费浩峻坚信，真正的技术突破不在于参数的膨胀，而在于对业务本质的深刻理解。他的声音，为喧嚣的AI竞赛注入了一剂理性清醒剂，也为中国金融科技的下一步发展指明了方向。 ## 二、做小做强理念解析 ### 2.1 ‘做小做强’理念的提出背景 在人工智能技术狂飙突进的今天，金融行业一度陷入对“大模型即强智能”的集体迷思。千亿参数、超大规模训练集群、动辄数亿元的研发投入，成为许多科技公司竞相追逐的标签。然而，在这场声势浩大的技术竞赛中，奇富科技首席技术官费浩峻却选择了一条截然不同的道路。他在云栖大会的演讲中直言：“当整个行业都在向上堆叠参数时，我们更应低头审视真实场景的需求。”这一发问，正是“做小做强”理念诞生的起点。现实数据揭示了盲目追求规模的代价——部分超大规模金融模型推理延迟高达数百毫秒，难以满足信贷审批等高时效性场景需求；训练成本突破数亿元，却未能带来相匹配的业务提升；复杂的结构导致模型如同“黑箱”，在监管日益严格的金融领域举步维艰。费浩峻指出，金融的本质是风险与信任的管理，而非算力的炫耀。正是在这种背景下，奇富科技开始探索一条反向创新之路：不以参数论英雄，而是通过数据精炼、场景聚焦、轻量化设计与闭环迭代，让模型更精准、更高效、更可信。这不仅是技术路径的调整，更是对AI赋能金融本质的一次深刻回归。 ### 2.2 ‘做小做强’理念的内涵与意义 “做小做强”并非简单地压缩模型规模，而是一套系统性的技术哲学与实践方法论。其核心在于四个关键步骤：首先，“数据精炼”强调从海量金融语料中筛选出高质量、高相关性的训练样本，摒弃冗余信息，提升学习效率；其次，“场景聚焦”意味着不再试图打造通用型“全能选手”，而是针对信贷评估、风险控制等具体业务痛点进行定向优化；再次，“轻量化设计”采用模型蒸馏、结构剪枝与量化压缩等先进技术，在保证性能的前提下大幅降低参数量；最后，“闭环迭代”构建了从部署反馈到模型优化的动态机制，实现持续进化。这一策略已在奇富科技落地见效——参数量低于百亿的定制化模型，不仅在准确率上媲美千亿级对手，更将推理速度提升3倍，训练成本降低60%。更重要的是，小型化模型具备更强的可解释性与合规适应性，为金融机构提供了真正可用、可控、可信赖的AI工具。“做小做强”因此不仅是一种技术选择，更代表着中国金融科技从盲目扩张走向理性深耕的重要转折，为行业可持续发展树立了新标杆。 ## 三、金融大模型的四步破局策略（一） ### 3.1 第一步：精准定位，明确金融大模型的目标市场 在喧嚣的AI竞赛中，奇富科技首席技术官费浩峻却选择了一条“逆流而上”的道路——摒弃对通用大模型的盲目追逐，转而深耕金融场景的真实需求。他强调：“不是所有问题都需要千亿参数来解答。”在云栖大会上，费浩峻以铿锵有力的声音指出，金融大模型的破局起点，在于精准定位目标市场。信贷评估、反欺诈识别、智能投顾等高价值场景，并不需要泛化能力极强的“通才”，而是亟需能在特定任务中稳定输出、快速响应的“专才”。奇富科技正是基于这一洞察，将模型研发重心从“广度”转向“深度”，聚焦于高频率、高时效、高合规要求的核心业务环节。通过场景聚焦策略，团队成功构建出参数量低于百亿的定制化模型，不仅大幅降低了部署门槛，更使推理速度提升3倍，真正实现了“毫秒级决策”。这种从“大而全”到“小而精”的转变，不仅是技术路径的优化，更是对金融服务本质的深刻理解——AI的价值不在于炫技，而在于解决真实世界的信任与效率难题。 ### 3.2 第二步：优化算法，提升金融大模型的效率和准确性 当多数企业仍在用算力堆砌智能时，奇富科技已悄然完成了一场静默的技术革命。费浩峻在云栖大会上的分享揭示了其核心秘诀：通过数据精炼与轻量化设计，重构金融大模型的算法逻辑。他们并非简单压缩模型规模，而是采用模型蒸馏、结构剪枝与量化压缩等前沿技术，让每一个参数都“物尽其用”。经过精心调校的算法体系，在保留关键特征提取能力的同时，将训练成本降低60%，显著提升了资源利用效率。更重要的是，这种优化并未牺牲准确性——在多个实测场景中，小型化模型的预测精度甚至超越了部分千亿参数的“巨无霸”。尤其在风险控制领域，模型的可解释性大幅提升，使得决策过程透明可控，有效回应了监管关切。费浩峻坚信，真正的智能突破，不在于参数的膨胀，而在于算法与场景的深度融合。这一步，奇富科技不仅跑出了加速度，更引领行业走向理性与可持续的未来。 ## 四、金融大模型的四步破局策略（二） ### 4.1 第三步：重视数据治理，确保金融大模型的数据质量 在金融大模型的构建中，数据不仅是燃料，更是灵魂。奇富科技首席技术官费浩峻在云栖大会上深刻指出：“垃圾进，垃圾出——再大的参数也救不了低质数据。”当前许多金融机构盲目追求模型规模，却忽视了数据本身的准确性、完整性和相关性，导致模型训练如同在流沙上建塔，看似庞大，实则脆弱。奇富科技反其道而行之，将“数据精炼”置于战略核心，建立起一套贯穿全生命周期的数据治理体系。团队从数亿条金融交互记录中筛选出高价值、高信噪比的样本，剔除冗余与噪声，确保每一份输入都精准反映真实业务逻辑。这一过程不仅提升了模型的学习效率，更使其在信贷评估等关键场景中的决策准确率显著提升。实践数据显示，经过治理后的数据集训练出的小型化模型，在AUC指标上达到0.93以上，媲美甚至超越部分千亿参数模型的表现。更重要的是，高质量数据增强了模型的可解释性，使风控逻辑清晰可见，有效回应监管对透明度的要求。费浩峻强调：“我们不追求数据的‘多’，而追求它的‘准’与‘深’。”正是这份对数据质量的极致执着，让奇富科技的“做小做强”之路走得更加稳健而深远。 ### 4.2 第四步：加强风险管理，确保金融大模型的安全稳定 当AI深度嵌入信贷审批、风险预警等敏感环节时，模型的每一次输出都可能牵动资金流向与用户命运。因此，安全与稳定不再是附加题，而是金融大模型的生命线。费浩峻在云栖大会的演讲中郑重提出：“技术可以激进，但金融必须审慎。”奇富科技为此构建了多层次的风险防控体系，涵盖模型鲁棒性测试、异常检测机制与动态监控平台。在部署前，每个模型都要经历上千次压力测试，模拟极端市场环境下的表现；上线后，则通过闭环迭代机制实时捕捉偏差并快速修正。尤为关键的是，团队采用轻量化设计思路，使参数量低于百亿的模型具备更强的可控性与响应速度——推理延迟降至毫秒级，故障恢复时间缩短80%，极大降低了系统性风险发生的可能性。与此同时，小型化模型因其结构清晰、逻辑透明，在面对监管审查时展现出更高的合规适应能力。费浩峻坚信：“真正的智能，不是让人看不懂的黑箱，而是能在风险与效率之间找到最优平衡的智慧引擎。”这一步，奇富科技不仅守护了技术的底线，更重新定义了金融AI的信任边界。 ## 五、奇富科技金融大模型的实践与展望 ### 5.1 奇富科技金融大模型的应用案例 在真实的金融战场上，技术的价值从不以参数多少论英雄，而以解决问题的能力定成败。奇富科技在“做小做强”理念指引下，已成功将定制化金融大模型深度应用于信贷评估与反欺诈系统，展现出惊人的实战效能。以某区域性银行合作项目为例，传统风控模型因依赖人工规则与粗粒度数据，审批通过率低且误判频发。引入奇富科技参数量不足百亿的轻量化大模型后，系统不仅实现了毫秒级响应，推理速度提升3倍，更在AUC指标上达到0.93以上的高精度水平，显著优于原有方案。尤为关键的是，该模型通过对用户行为序列的精细化建模，在识别伪装交易和团伙欺诈方面表现卓越，欺诈拦截率提升42%，而误杀率下降近一半。训练成本则较同类大规模模型降低60%，部署门槛大幅降低，使中小金融机构也能享有前沿AI能力。这不仅是技术的胜利，更是对“小模型≠弱智能”的有力正名——当模型真正理解金融场景的脉搏，哪怕体量精巧，也能撬动巨大业务价值。 ### 5.2 ‘做小做强’理念在实际操作中的挑战与应对 理念的光芒往往需穿越现实的迷雾才能照亮前路。“做小做强”虽已被实践验证为一条高效、可持续的技术路径，但在落地过程中仍面临重重挑战。首当其冲的是认知惯性——许多金融机构仍将“大模型”等同于“先进”，对小型化模型存有性能疑虑。为此，奇富科技选择以实测数据说话：通过对比试验展示，其轻量化模型在信贷审批准确率上媲美千亿参数对手，且推理延迟控制在百毫秒以内，彻底打破“小即弱”的偏见。另一大挑战来自数据治理的复杂性。高质量金融语料稀缺且分散，清洗与标注成本高昂。对此，团队构建了自动化数据精炼流水线，结合专家知识图谱进行样本筛选，确保输入数据“少而精”。此外，轻量化设计对算法团队提出更高要求，模型蒸馏与结构剪枝需反复调优。费浩峻带领技术团队坚持闭环迭代机制，每两周完成一次模型反馈—优化—上线的循环，持续打磨性能边界。正是这种对细节的执着与对本质的坚守，让“做小做强”从理念走向可复制的行业范式。 ## 六、总结 在云栖大会的聚光灯下，奇富科技首席技术官费浩峻以“做小做强”的四步破局策略，为金融大模型的发展注入理性力量。通过精准定位、算法优化、数据治理与风险管控，奇富科技打造出参数量低于百亿的定制化模型，实现推理速度提升3倍、训练成本降低60%、AUC指标超0.93的卓越表现。实践证明，在信贷评估与反欺诈等核心场景中，小型化模型不仅能媲美甚至超越大规模模型，更具备高可解释性与强合规适应性。这一路径摒弃了对参数规模的盲目追逐，回归金融服务的本质——高效、可信与可持续。