中关村科金喻友平：打造大模型服务“高速公路”

在日前举办的2025中国国际服务贸易交易会第七届中国金融科技论坛上，中关村科金总裁喻友平就人工智能大模型在金融行业的应用与发展进行了分享。  

“尽管金融行业在提升客户体验、营销、企业内部应用场景，以及银行核心场景如风控、增长等环节已广泛开展各类应用，但仍面临诸多挑战，如数据应用、合规压力，特别是幻觉处理等问题。”喻友平表示。  

据介绍，中关村科金作为一家专注大模型技术与应用的公司，主要聚焦垂类大模型，即把大模型在垂直行业中落地应用。过去10年间，该公司已在多个行业实现落地，金融行业是其重点方向之一。  

在谈到企业大模型落地时，喻友平认为，其路径可总结为“平台+应用+服务”。他表示，在当前大模型技术浪潮下，非结构化数据已成为企业大模型落地的核心资源，有规模的企业应搭建私有化大模型平台，以确保数据安全合规。  

对于大模型在金融行业的落地，他认为，远非简单的工具应用或纯粹的软件工程。其本质在于将数据、行业Know-how与传统AI能力、小模型、大模型等进行深度融合，并最终通过整体打包的方案来解决具体的业务问题。因此，这一过程远比过去的软件工程更为复杂，也要求更高的灵活性。如随着业务场景和数据的扩展，初期上线时内部知识查询的准确度可能达95%，一个月后可能下降3个百分点，若半年不持续优化，准确率可能降至80%——因为业务场景扩展后，数据不断涌入，需要持续的运营和服务支持。  

喻友平认为，金融行业作为服务与数据属性高度集中的领域，自然是大模型落地的重点。要推动大模型落地，必须依靠优质的垂类大模型平台。为此，中关村科金自研了“得助大模型平台”，在算力、数据、模型和智能体四个方向提供完整工具链。  

他表示，做好企业服务，需要构建“服务高速公路”——即全媒体、全渠道联络中心，并结合机器人服务与人工辅助，形成“1+2+3”通用范式：也就是1个全渠道联络中心，加上语音和文本2类机器人，以及服务前陪练、服务中助手和服务后质检3段支持。  

针对金融行业信息不对称的核心问题，喻友平指出，构建数据洞察平台至关重要。企业需基于大模型能力对内部各类数据进行深度挖掘和洞察分析，从而识别业务动力与发展方向。他同时强调，大模型落地不应孤立进行，而应结合大小模型技术优势协同发力。尤其在语音机器人领域，要做到“听得懂”且“说得拟人化”并不容易。举例来说，ASR（自动语音识别）技术发展多年，但能将用户用各种方言说出的地址识别准确率做到99%的很少——地址多为不常用名词，识别难度极大；即便让ASR准确识别数字，在方言环境下也不容易。这就需要深度的ASR、深度的TTS（文本转语音）以及OCR技术——如今的OCR需大量结合领域知识；同时，大语言模型对传统感知智能有显著提升，再加上认知智能在思考和推理能力上的增强，才能实现突破。  

数据显示，目前，中关村科金累计服务超过500家金融行业客户，包括50%的中国百强银行和70%的财富管理机构。落地案例包括大型国有银行的全场景视频银行系统、头部商业银行的多模态生物防伪模型、智能审单平台，以及证券公司的财富助手等。（经济日报记者 陈果静）