本報訊 （記者李冰）2月5日，圍繞“信貸多模態(tài)AI如何定標準”，奇富科技舉辦了一場聚焦產(chǎn)業(yè)與學術(shù)前沿的直播討論。直播中，奇富科技聯(lián)合復旦大學、華南理工大學研究人員近期發(fā)布的首個面向信貸場景的多模態(tài)評測基準FCMBench-V1.0成為核心議題。

    在這場對話中，來自產(chǎn)業(yè)一線與學術(shù)前沿的三位嘉賓，從不同視角指向了同一個問題：如果沒有統(tǒng)一標準，金融AI很難真正落地。

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

    “評測先行，本質(zhì)上是在做一把尺子。”楊葉輝表示，當前金融機構(gòu)在選擇模型和方案時，常常陷入“不同模型分別聲稱得到了95分和98分，到底哪個好？”的困惑。沒有統(tǒng)一、公平、公開的評測體系，決策就容易失焦。FCMBench的價值，正在于把模型拉到同一條起跑線上，讓能力在真實業(yè)務(wù)條件下接受檢驗。

    為此，F(xiàn)CMBench在設(shè)計上強調(diào)“實戰(zhàn)性”。從合規(guī)前提下重構(gòu)數(shù)據(jù)體系，到任務(wù)層面對真實業(yè)務(wù)流程的映射，再到對光線、角度、反光等十余種真實干擾場景的模擬，評測直指金融風控中最具挑戰(zhàn)性的推理問題。楊葉輝坦言，做評測基準并非短期收益項目，但從長期看，行業(yè)共識和開源力量的形成終將反哺業(yè)務(wù)本身。

    華南理工大學許言午教授則從跨行業(yè)經(jīng)驗出發(fā)，為金融AI的發(fā)展提供了另一種參照。他表示，很多人直覺上覺得AI在金融領(lǐng)域“存在感不強”，其實并不準確。AI早已深度參與保險定價、資產(chǎn)評估和量化交易，只是這些價值并不直接呈現(xiàn)在ToC產(chǎn)品中，因此“看不見”。

    復旦大學陳濤教授認為，好的數(shù)據(jù)集本身就是對“好問題”的定義。重要的是，金融AI不能停留在通用模型的預訓練與微調(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)則與風險，實現(xiàn)安全可信的推理能力。這也是學界與產(chǎn)業(yè)必須協(xié)同解決的問題。

（編輯 何帆）