央广网北京7月24日消息（记者 纪爱玲）“金融AI的下一阶段，是让AI逐层进入金融生产系统。”在WAIC 2026现场，奇富科技首席AI科学家杨青一句话点破了金融大模型落地的核心命题。大模型落地金融，不可能从问答一步跳到核心决策，而是要沿着“知识、数据、模型、交互、流程、决策”逐层进入生产系统，为业务带来真实可验证的价值。
杨青指出，在普惠信贷进入高质量发展阶段的当下，行业面临的核心问题已经不只是扩大覆盖，而是在降本、控险、合规与可持续之间建立新的平衡。“未来不能依赖高定价覆盖高风险，而要依靠更强的风险识别、更高的运营效率、更精准的用户适配和更稳定的资产质量。”
2026世界人工智能大会，奇富科技首席AI科学家杨青演讲现场（奇富科技提供 央广网发）
奇富科技在WAIC 2026上提出金融大模型“六层路径”的根本出发点。杨青将其归纳为六层路径：第一层是知识工作提效，让运营、合规、分析等岗位形成“Prompt+初稿生成+专家复核”的新工作方式；第二层是复杂数据结构化，把证件、合同、流水、报告、对话、视频等复杂金融材料转化为可解释、可入模、可评测的业务变量；第三层是业务模型增强，让大模型参与分类、排序和风险表征学习，增强风控与经营模型；第四层是智能交互与人机协同，让金融服务交互变得更可控、更可留痕、更可质检、更可迭代；第五层是买球平台流程Skill化，把专家经验和业务流程沉淀为可复用、可审计、可迭代的能力资产；第六层是信贷业务Agent决策服务，以大模型作为规划中枢，在合规、风险和权限边界内调用模型、规则、Skill与业务系统，形成更完整、更一致、更可审核的决策服务建议。
如何让六层路径不只停留在PPT上？奇富科技的答案是——用一系列开源工具和垂直实践，把大模型真正“嵌”进业务毛细血管。
在复杂数据结构化方面，奇富科技自研并开源FCMBench评测体系，面向金融信贷场景中的多模态材料理解能力进行系统评估。在业务模型增强方面，奇富科技探索征信大模型技术路线，让大模型从内容生成工具，进一步进入业务决策流程；在流程Skill化方面，奇富科技近期推出并开源自动建模框架ModelEvo，强调对业务知识、流程经验和结果反馈的持续沉淀，让金融专业流程在执行、复盘和更新中不断自我迭代。
在采访中，杨青特别强调了“人机协同”的底线：“AI绝不能越权替代人类做出最终决策。”金融行业需推行人机协同模式，人类作为决策主体对最终结果负责；奇富科技为每一个AI应用设置明确的责任人，由其对该AI产出的所有内容承担最终责任。这也回应了当前AI在小微风控领域的现存短板——可解释性不足、过程不可回溯。通过展示AI推理思考过程、建立AI应用责任人制度，奇富科技在合规与追责方面给出了自己的解法。
当前，金融AI的竞争正在从“谁接入了更强的大模型”，转向“谁能把数据、模型、流程、Skill、Agent、本体和治理组织成可信的金融生产系统”。
他表示，今年将是AI在金融行业的爆发期，得益于行业提质增效的内生诉求与AI可执行、可规划能力的成熟。因此奇富科技选择开源ModelEvo，以自动建模能力参与行业基础建设，目的有三：一是为行业建立大模型能力的基准和标准；二是汇聚同行及AI爱好者的智慧共建生态，促进技术进步；三是通过开源共建降低金融从业者使用AI建模的技术门槛。
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“金融AI的下一阶段，是让AI逐层进入金融生产系统。”在WAIC 2026现场，奇富科技首席AI科学家杨青一句话点破了金融大模型落地的核心命题。大模型落地金融，不可能从问答一步跳到核心决策，而是要沿着“知识、数据、模型、交互、流程、决策”逐层进入生产系统，为业务带来真实可验证的价值。