本報(bào)訊 （記者李冰）2月5日，圍繞“信貸多模態(tài)AI如何定標(biāo)準(zhǔn)”，奇富科技舉辦了一場(chǎng)聚焦產(chǎn)業(yè)與學(xué)術(shù)前沿的直播討論。直播中，奇富科技聯(lián)合復(fù)旦大學(xué)、華南理工大學(xué)研究人員近期發(fā)布的首個(gè)面向信貸場(chǎng)景的多模態(tài)評(píng)測(cè)基準(zhǔn)FCMBench-V1.0成為核心議題。

    在這場(chǎng)對(duì)話中，來(lái)自產(chǎn)業(yè)一線與學(xué)術(shù)前沿的三位嘉賓，從不同視角指向了同一個(gè)問(wèn)題：如果沒(méi)有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，金融AI很難真正落地。

    作為奇富科技多模態(tài)負(fù)責(zé)人，楊葉輝首先從產(chǎn)業(yè)實(shí)踐談起。他用“鋤頭與土地”做比喻，形象闡釋了AI與應(yīng)用場(chǎng)景之間的關(guān)系：AI是工具，而金融、醫(yī)療這樣的高門(mén)檻行業(yè)則是足夠“肥沃”的土地。

    “評(píng)測(cè)先行，本質(zhì)上是在做一把尺子。”楊葉輝表示，當(dāng)前金融機(jī)構(gòu)在選擇模型和方案時(shí)，常常陷入“不同模型分別聲稱(chēng)得到了95分和98分，到底哪個(gè)好？”的困惑。沒(méi)有統(tǒng)一、公平、公開(kāi)的評(píng)測(cè)體系，決策就容易失焦。FCMBench的價(jià)值，正在于把模型拉到同一條起跑線上，讓能力在真實(shí)業(yè)務(wù)條件下接受檢驗(yàn)。

    為此，F(xiàn)CMBench在設(shè)計(jì)上強(qiáng)調(diào)“實(shí)戰(zhàn)性”。從合規(guī)前提下重構(gòu)數(shù)據(jù)體系，到任務(wù)層面對(duì)真實(shí)業(yè)務(wù)流程的映射，再到對(duì)光線、角度、反光等十余種真實(shí)干擾場(chǎng)景的模擬，評(píng)測(cè)直指金融風(fēng)控中最具挑戰(zhàn)性的推理問(wèn)題。楊葉輝坦言，做評(píng)測(cè)基準(zhǔn)并非短期收益項(xiàng)目，但從長(zhǎng)期看，行業(yè)共識(shí)和開(kāi)源力量的形成終將反哺業(yè)務(wù)本身。

    華南理工大學(xué)許言午教授則從跨行業(yè)經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，為金融AI的發(fā)展提供了另一種參照。他表示，很多人直覺(jué)上覺(jué)得AI在金融領(lǐng)域“存在感不強(qiáng)”，其實(shí)并不準(zhǔn)確。AI早已深度參與保險(xiǎn)定價(jià)、資產(chǎn)評(píng)估和量化交易，只是這些價(jià)值并不直接呈現(xiàn)在ToC產(chǎn)品中，因此“看不見(jiàn)”。

    復(fù)旦大學(xué)陳濤教授認(rèn)為，好的數(shù)據(jù)集本身就是對(duì)“好問(wèn)題”的定義。重要的是，金融AI不能停留在通用模型的預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)階段，而應(yīng)構(gòu)建內(nèi)生的金融思維鏈，讓模型天然理解利率、規(guī)則與風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)安全可信的推理能力。這也是學(xué)界與產(chǎn)業(yè)必須協(xié)同解決的問(wèn)題。

（編輯 何帆）