11月25日，成本優(yōu)化以“機遇與未來：激發(fā)數(shù)字金融發(fā)展新動能”為主題的度小的優(yōu)2025中國（北京）數(shù)字金融論壇在北京麗澤金融商務(wù)區(qū)國家金融信息大廈舉行，豐臺區(qū)委副書記、滿謝模型區(qū)長張艷林致歡迎辭。劍金景適原中國保險業(yè)監(jiān)督管理委員會副主席周延禮、勢場中國工程院院士沈昌祥、成本優(yōu)化第十四屆全國政協(xié)委員、度小的優(yōu)中國社會科學院經(jīng)濟研究所原所長黃群慧等專家學者參會演講。滿謝模型度小滿首席AI官謝劍圍繞大模型在金融領(lǐng)域的劍金景適應用展開分享，指出通用大模型雖開啟通用人工智能曙光，勢場但需通過領(lǐng)域強化與平臺構(gòu)建，成本優(yōu)化才能切實破解金融場景的度小的優(yōu)高可靠、強合規(guī)難題，滿謝模型釋放數(shù)字金融新動能。劍金景適

度小滿首席AI官謝劍發(fā)表主旨演講

謝劍指出，勢場度小滿依托百度技術(shù)基因持續(xù)深耕金融大模型研發(fā)，2023年5月開源國內(nèi)首個金融增強大模型，而今年年底即將發(fā)布的軒轅4.0將成為迭代升級的核心成果。他強調(diào)，軒轅4.0的核心價值體現(xiàn)在“成本優(yōu)化”與“場景適配”兩大突破上。

成本控制方面，軒轅4.0實現(xiàn)了顯著突破，可在保持金融核心能力的前提下，有望以較低成本達到閉源模型的最強金融服務(wù)水平。謝劍解釋，在金融場景中，大模型無需具備醫(yī)療、教育等非相關(guān)領(lǐng)域能力，通過精準聚焦金融需求，大幅降低了冗余算力消耗，為金融機構(gòu)尤其是中小機構(gòu)降低了技術(shù)應用門檻。

場景適配層面，軒轅4.0針對性解決了通用模型在核心金融場景的能力短板。以信貸風控這一金融核心業(yè)務(wù)為例，模型通過融入度小滿積累的海量風控樣本進行專項增強訓練，突破了通用模型僅能輸出“通過/不通過”確定性結(jié)果的局限。謝劍透露，度小滿正聯(lián)合哈爾濱工業(yè)大學、香港科技大學圍繞模型開展“可校準的強化學習”研究，使其能輸出金融場景必需的“可校準風險概率”，這一突破直擊風控量化決策的核心痛點。

為最大化軒轅4.0的落地價值，度小滿還構(gòu)建了配套的大模型與智能體平臺。該平臺接入包括軒轅系列在內(nèi)的全球頂尖模型，強化安全合規(guī)設(shè)施，實現(xiàn)多智能體協(xié)同服務(wù)，同時優(yōu)化金融數(shù)據(jù)與內(nèi)部企業(yè)數(shù)據(jù)插件的集成能力。目前，依托這一平臺與軒轅模型的技術(shù)支撐，度小滿已在威脅檢測、客戶服務(wù)、VOC分析等場景實現(xiàn)效率提升，其中客戶滿意度與產(chǎn)品銷售額在測試中顯著增長。

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