7月17日，2026世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議在上海啟幕。

在本屆大會上，奇富科技帶來題為《從智能風控到金融智能體：AI Native重構普惠信貸的安全增長范式》的主題分享。奇富科技首席AI科學家楊青表示，金融AI的下一階段，不是讓大模型停留在問答、寫作和單點提效，而是讓AI逐層進入金融生產系統，重構數據理解、業務模型、流程執行和決策服務。

2026世界人工智能大會，奇富科技首席AI科學家楊青演講現場（受訪者供圖）

奇富科技認為，AI不改變金融本質，但會重構金融理解信息、組織模型、執行流程和治理責任的方式。大模型落地金融，也不可能從問答一步跳到核心決策，而是沿著“知識、數據、模型、交互、流程、決策”逐層進入生產系統。

圍繞這一判斷，奇富科技提出金融大模型應用六層路徑：第一層是知識工作提效，讓運營、合規、分析等崗位形成“Prompt+初稿生成+專家復核”的新工作方式﹔第二層是復雜數據結構化，把証件、合同、流水、報告、對話、視頻等復雜金融材料轉化為可解釋、可入模、可評測的業務變量﹔第三層是業務模型增強，讓大模型參與分類、排序和風險表征學習，增強風控與經營模型﹔第四層是智能交互與人機協同，讓金融服務交互變得更可控、更可留痕、更可質檢、更可迭代﹔第五層是流程Skill化，把專家經驗和業務流程沉澱為可復用、可審計、可迭代的能力資產﹔第六層是信貸業務Agent決策服務，以大模型作為規劃中樞，在合規、風險和權限邊界內調用模型、規則、Skill與業務系統，形成更完整、更一致、更可審核的決策服務建議。

在復雜數據結構化方面，奇富科技自研並開源FCMBench評測體系，面向金融信貸場景中的多模態材料理解能力進行系統評估。其核心目標不是“做榜單”，而是讓復雜材料理解成為可驗証、可迭代、可落地的工程能力。

在業務模型增強方面，奇富科技探索征信大模型技術路線，讓大模型參與分類、排序和風險表征學習，形成可驗証、可入模的風險子分。

在流程Skill化方面，奇富科技近期推出並開源自動建模框架ModelEvo，嘗試將建模專家的任務澄清、樣本構建、特征挖掘、模型開發、效果評估和報告復盤等流程沉澱為Skill Pipeline。

在更高層次的信貸業務Agent方向，奇富科技將AI審批官作為實踐之一。據介紹，AI審批官不是替代審批人員直接做決定，而是在合規與風險邊界內理解申請材料和業務狀態，調用風控模型、審批規則和合規校驗工具，生成審批建議、關鍵依據與人審要點，輔助審批人員做出更完整、更一致、更可審核的判斷。

值得注意的是，奇富科技將本體建設視為企業走向AI Native的關鍵底座。

從智能風控到金融智能體，奇富科技給出一條金融AI Native的系統化路徑：以知識工作提效為起點，以復雜數據結構化和業務模型增強為核心能力，以人機協同、流程Skill和業務Agent為生產形態，並以業務本體與可信治理作為底座。這也意味著，金融AI的競爭正在從“誰接入了更強的大模型”，轉向“誰能把數據、模型、流程、Skill、Agent、本體和治理組織成可信的金融生產系統”。

奇富科技相關負責人表示，面向未來，公司將持續推進AI Native在普惠信貸場景中的落地探索，讓金融生產系統變得更智能、更可信、更可持續，助力普惠信貸在服務真實需求的同時，實現更高質量的安全增長。