同花配对话奇富科技吴海生：AI让金融进入“智能风控”时代

　　新浪财经康路发自纽约

　　在全球人工智能加速演进的背景下，金融行业正被视为最具突破性的应用场景之一。奇富科技CEO吴海生在纽约与新浪财经对话指出，金融科技是AI最适合的落地领域。他解释道，金融的本质是基于数据及对物理场景理解的智能决策，AI能够让风险判断更精准、普惠覆盖更广泛，推动整个行业产生革命性变化。

　　与早期提升客服、外呼等效率型应用不同，AI如今正在进入更深层次的金融决策环节。吴海生介绍，公司模型已在实际业务中帮助银行识别出财务造假与欺诈行为，避免重大损失。“过去依赖有限规则，今天多模态推理能从视频、语音、合同和经营场景中提取百万维度的信息，判断企业陈述真伪或者帮助企业自证，这是过去人类风控无法完成的。”

　　在商业模式上，吴海生认为不必拘泥于SaaS订阅或分成模式，“只要能解决问题，商业模式自然会找到答案”。他指出，目前更重要的是证明AI在金融场景中确实能够解决现有互联网系统无法解决的难题，例如通过风控让银行整体风险下降哪怕0.1个百分点，都会是对行业的重大推动。

　　在出海战略上，更倾向于监管成熟、规则清晰的市场，通过与当地金融机构合作建立长期价值。吴海生表示，AI赋能金融的核心在于以技术责任和可解释性为前提，推动普惠与创新并行。他表示，奇富科技将继续聚焦风险控制与智能决策等高价值环节，通过与全球金融机构合作，探索AI在更广阔市场中的可持续发展路径。

　　吴海生纽约之行受邀出席了由国际电信联盟（ITU）与联合国开发计划署（UNDP）联合主办的联合国大会高级别周核心活动。他强调数字技术的包容性发展对实现可持续发展至关重要，呼吁通过负责任的技术创新让数字红利惠及全球。其后，前往华盛顿参加中美金融交流会。

　　附对话实录（有删减）：

　　1．新浪财经：近年来，您多次提到“金融科技是AI大模型最佳的PMF”。这是否意味着你们的AI产品更倾向于与客户的业务成果深度绑定，而非传统的SaaS订阅模式？能否谈谈背后的思路？

　　吴海生：和去年相比，今年关于AI的讨论已经发生了显著变化。去年大家还在比拼模型的智能程度，而今年的焦点转向了“能否解决实际问题”。过去一年，资本投入巨大，但外界仍然质疑这些资金能否带来真正的价值，因此市场迫切期待AI在某些垂直领域真正跑出来，改变行业格局。

　　金融行业天然适合AI落地。它的生产要素就是数据，而金融决策本身就是人工智能化的过程。早期AI在金融主要用于客服、外呼等效率型环节，但这并非革命性的改变。真正的价值在于，AI能够显著提升决策质量，降低风险，并扩大普惠金融的覆盖范围。比如，过去银行评估一家咖啡店的贷款主要依赖流水、纳税等有限信息，而在大模型和多模态推理能力下，视频、音频和客户互动都可以转化为风控数据，甚至通过视频识别申请人陈述的真实性，从而提升小微企业的融资可得性。

　　至于商业模式，其实并没有唯一答案，核心并不在于收费方式，而是AI是否真正解决了核心问题。

　　2．新浪财经：在AI投入的优先级上，奇富如何取舍？是数据平台基建优化，还是大模型架构升级？

　　吴海生：最终要以市场格局为导向。如果什么都做，反而容易陷入同质化竞争。我们不会进入算力层，也不会直接做大模型，这些领域已经有华为、阿里、DeepSeek等大厂在深耕。我们的定位是专注金融应用链条中最难、但也最具价值的环节，比如风险控制。要知道，在银行体系中，如果AI能够让整体风险降低哪怕0.1个百分点，这对行业就是巨大的进步。

　　3．新浪财经：相比传统方法，AI在风控方面，具体能带来怎样的提升？

　　吴海生：关键在于推理能力。传统风控依赖有限数据做逻辑回归，而大模型可以处理百万维度、多模态的信息。例如，申请人上传的照片、视频，模型能通过学习历史特征，甚至识别出纹身位置与违约概率的相关性——这是人工规则无法定义的变量。

　　在企业风控中，模型能够识别欺诈迹象：比如是否由中介操控，通过视频里申请人的眼神、背景环境就能看出来。对于小微企业，AI还能结合经营现场、政策环境判断真实收入水平。更重要的是，它能有效检测财务造假。过去企业虚造合同、加盖假章，可能骗过风控团队，但模型能通过整合新闻、合同、门店经营、供应链数据进行推理，提前识别造假风险。我们已有案例：银行已准备放款，但模型提示异常，复查后果然发现问题。这就是AI带来的革命性价值。再说一个例子，在金融最核心的风控环节，我们研发了一个端到端授信决策智能体，整合了700多个模型与7000多个策略模块，等于拥有了众多风控专家的大脑，可制定风控策略，同时具备风控模型的手脚，可以输出决策。最重要的是，它将突破已学习的内容，在风控专家做好奖惩、纠偏的情况下，持续自主学习，自主迭代风险决策过程，在一定程度上实现对风险评估的泛化。这极大帮助了中小银行突破人才限制和风控模型的局限，改写金融风险管理的现有业务逻辑。

　　4．新浪财经：你们在金融生态中的定位如何，是技术提供方，还是偏向生态共建者？

　　吴海生：我们定位是金融科技解决方案提供商。不同机构需求不同：有些需要整体方案，我们就全包；有些只需要营销或风控模块，我们就模块化提供。以营销为例，我们的智能体已在20多家银行落地，辅助上千名销售经理。AI可以实时跟踪分析客户对话，提醒关键追问，并在会后自动生成结构化总结和待办事项。过去一个销售每天能服务3–5个客户，现在能扩展到十几个，而且转化率更高。

　　5．新浪财经：金融行业对决策的透明度和可审计性要求极高。面对AI的“黑盒”风险担忧很大。如何解决可解释性问题？

　　吴海生：这是整个行业的痛点。我们也在努力提升模型的可解释性，让它尽可能展示思考路径，避免过度推理导致幻觉。金融与娱乐应用不同，哪怕1%的错误都可能造成巨大损失。因此我们选择收敛推理边界，保证可靠性。未来随着社会接受度提高，人们可能逐渐容许AI在部分环节“不可解释”，但目前阶段必须平衡创新和安全。