小模型时代：AI如何重塑金融行业效率与智慧

在当今快速发展的科技环境中，人工智能（AI）正以前所未有的速度向各个行业渗透，尤其是在金融行业。近期，于4月10日召开的“人工智能与金融未来”主题的国民财富发展研究合作2025春季峰会上，平安集团首席科学家肖京的发言引发了广泛关注。他强调，AI在金融领域的运用可以归结为两个核心概念：效率与智慧。

效率革新：传统模式的转型

肖京指出，金融行业过去存在诸多低效、高耗的传统模式，这不仅导致业务处理速度缓慢，还增加了运营成本。在新技术的推动下，金融机构逐渐向高效、精准和自动化的智能化体系转型。这种转型不仅能显著提升整体效率，还能有效降低成本，提高客户体验。

例如，AI技术可以在风险管理中通过自动化数据分析和预测模型来捕捉潜在风险点，极大缩短了风险评估和反应的时间。在客户服务方面，通过智能客服系统，金融机构能够24/7全天候响应客户需求，提高服务质量和客户满意度，进而推动业务增长。

智慧升级：数据驱动的决策

另一大主题是智慧升级，肖京提到，金融机构应从传统的经验决策逐步向数据决策转变。这种转变意味着在风控、营销、运营等领域，决策变得更加智能和科学。

以风控为例，传统的风控模式往往依赖于过往经验和定性分析，容易导致决策的片面性。而利用AI技术，金融机构可以获取全面的实时数据，利用机器学习模型进行深度分析，从而提前识别风险并采取相应措施。这种“先知先觉”的模式将改变金融行业的运作方式，使决策更加快速且精准。

大模型与小模型的辩论

在讨论AI模型的选择时，肖京强调了大模型与小模型之间的辩论。一方面，许多人认为强大的DeepSeek等大模型能够解决几乎所有的问题，从而认为金融机构不再需要专门的技术团队。相对而言，大模型的能力确实惊人，但在可控性和适用性上仍存在不足之处。

肖京表示，虽然大模型如DeepSeek具有开源特性，能够降低AI应用的门槛，促进知识的共享和交流，但它们并不能完全替代金融机构的科技团队。对于复杂的金融场景，往往需要结合多种技术，构建更为稳健的解决方案。例如，尽管大模型在静态数据处理上表现优异，但对于动态、复杂和多变的市场环境，仅依赖单一的大模型可能无法满足需求。

持续学习与专业领域知识的重要性

肖京建议金融机构应该致力于在专业领域中不断增强知识与数据积累，以促进强化学习的迭代。这意味着只有在专业领域不断充实模型所需的信息与数据，才能持续提升AI模型的效果。主动构建持续学习的能力，使得模型不仅能应对当前挑战，还能适应未来变化，为金融机构带来无尽的创新机会。

在小模型时代，金融机构应以大模型为基础，深入挖掘各自领域的专业知识，同时借助规模法则不断提升模型的表现。通过推理逻辑的专业数据与知识，金融机构不仅能实现有效的AI应用，还能在竞争激烈的市场中保持领先。

：构建高效、智能的金融服务生态

小模型时代的到来为金融行业带来了新的机遇。通过高效的业务流程和智能的数据驱动决策，金融机构能够在激烈的市场竞争中立于不败之地。肖京的观点提示我们，AI技术的应用应该与行业特点相结合，不断迭代与完善，才能真正实现行之有效的应用。因此，金融科技团队的作用愈发重要，他们将成为推动金融行业高效及智慧变革的重要力量。