度小滿謝劍：金融大模型的優勢在“成本優化”與“場景適配”

發布時間：2025-11-28 05:31:32 來源：企業錄(www.qy6.com)-公司信息發布,網上買賣交易門戶 作者：知識

11月25日，成本優化以“機遇與未來：激發數字金融發展新動能”為主題的度小的優2025中國（北京）數字金融論壇在北京麗澤金融商務區國家金融信息大廈舉行，豐臺區委副書記、滿謝模型區長張艷林致歡迎辭。劍金景適原中國保險業監督管理委員會副主席周延禮、勢場中國工程院院士沈昌祥、成本優化第十四屆全國政協委員、度小的優中國社會科學院經濟研究所原所長黃群慧等專家學者參會演講。滿謝模型度小滿首席AI官謝劍圍繞大模型在金融領域的劍金景適應用展開分享，指出通用大模型雖開啟通用人工智能曙光，勢場但需通過領域強化與平臺構建，成本優化才能切實破解金融場景的度小的優高可靠、強合規難題，滿謝模型釋放數字金融新動能。劍金景適

度小滿首席AI官謝劍發表主旨演講

謝劍指出，勢場度小滿依托百度技術基因持續深耕金融大模型研發，2023年5月開源國內首個金融增強大模型，而今年年底即將發布的軒轅4.0將成為迭代升級的核心成果。他強調，軒轅4.0的核心價值體現在“成本優化”與“場景適配”兩大突破上。

成本控制方面，軒轅4.0實現了顯著突破，可在保持金融核心能力的前提下，有望以較低成本達到閉源模型的最強金融服務水平。謝劍解釋，在金融場景中，大模型無需具備醫療、教育等非相關領域能力，通過精準聚焦金融需求，大幅降低了冗余算力消耗，為金融機構尤其是中小機構降低了技術應用門檻。

場景適配層面，軒轅4.0針對性解決了通用模型在核心金融場景的能力短板。以信貸風控這一金融核心業務為例，模型通過融入度小滿積累的海量風控樣本進行專項增強訓練，突破了通用模型僅能輸出“通過/不通過”確定性結果的局限。謝劍透露，度小滿正聯合哈爾濱工業大學、香港科技大學圍繞模型開展“可校準的強化學習”研究，使其能輸出金融場景必需的“可校準風險概率”，這一突破直擊風控量化決策的核心痛點。

為最大化軒轅4.0的落地價值，度小滿還構建了配套的大模型與智能體平臺。該平臺接入包括軒轅系列在內的全球頂尖模型，強化安全合規設施，實現多智能體協同服務，同時優化金融數據與內部企業數據插件的集成能力。目前，依托這一平臺與軒轅模型的技術支撐，度小滿已在威脅檢測、客戶服務、VOC分析等場景實現效率提升，其中客戶滿意度與產品銷售額在測試中顯著增長。

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