導(dǎo)讀：#昇騰逐夢人# AI已經(jīng)成為金融機(jī)構(gòu)核心競爭力的關(guān)鍵要素。專注AI+金融賽道的魔數(shù)智擎，通過大小模型融合，讓AI成為銀行的“金融風(fēng)控專家”。

作者 |小葳

圖片來源|攝圖

在AI涌向產(chǎn)業(yè)的時代賽跑中，開發(fā)者是絕對的主角。

昇騰AI創(chuàng)新大賽是由華為主辦的面向AI開發(fā)者的頂級賽事，不僅是昇騰生態(tài)的旗艦活動，更代表了中國AI創(chuàng)新的頂尖水平。

在昇騰AI創(chuàng)新大賽2024全國總決賽中，深圳市魔數(shù)智擎人工智能有限公司（以下簡稱魔數(shù)智擎）從全國3700多支隊伍、超10000名選手中脫穎而出，斬獲企業(yè)賽道（應(yīng)用創(chuàng)新組）金獎！

成立于2018年的魔數(shù)智擎是一家金融AI基礎(chǔ)軟件企業(yè)，也是深圳市專精特新企業(yè)，目前已服務(wù)大型知名金融機(jī)構(gòu) 60 余家，研發(fā)、托管、監(jiān)控超過 2600個模型，累計托管客戶風(fēng)險模型資產(chǎn)超 1.3萬億。

2025年，以DeepSeek為代表的新一代AI生產(chǎn)力加速落地各行各業(yè)，也讓處在數(shù)字化轉(zhuǎn)型深水區(qū)的金融行業(yè)對AI大模型落地的需求日益迫切。魔數(shù)智擎的獲獎方案“金融行業(yè)客戶風(fēng)險智能識別大模型”將昇騰先進(jìn)算力與自研模型深度融合，率先為AI大模型在金融風(fēng)控領(lǐng)域落地探索了方向。

大小模型融合，重塑金融風(fēng)控的“智慧大腦”

雖然AI+金融具有非常廣泛的應(yīng)用前景，但現(xiàn)實很骨感：目前，以銀行為代表的金融行業(yè)客戶其核心業(yè)務(wù)和決策系統(tǒng)仍以基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的小模型為主，金融行業(yè)普遍對大模型的應(yīng)用非常審慎。

在金融行業(yè)摸爬滾打多年，深圳市魔數(shù)智擎人工智能有限公司創(chuàng)始人兼CEO柴磊將這種現(xiàn)狀概括為小模型的局限性與大模型的“水土不服”。小模型精度高，場景貼合度高，但智能化有待提升；大模型更智能，但場景貼合低，可靠性不足。

魔數(shù)智擎創(chuàng)始團(tuán)隊均來自全球頂尖數(shù)據(jù)挖掘軟件企業(yè)與知名金融機(jī)構(gòu)，創(chuàng)業(yè)多年來，魔數(shù)智擎的小模型產(chǎn)品已經(jīng)在提升模型開發(fā)效率、模型安全合規(guī)、全生命周期管理等方面取得突破，在行業(yè)內(nèi)樹立了良好的口碑。同時，公司已經(jīng)在模型可解釋性領(lǐng)域構(gòu)建了專業(yè)壁壘，成為國內(nèi)首家實現(xiàn)可解釋模型完全落地的AI公司。

柴磊堅信，未來大模型在提升銀行風(fēng)控精度、提升運營效率降低成本方面將發(fā)揮巨大價值，但在此之前必須要跨越一系列挑戰(zhàn)，最典型的就是大模型幻覺問題。

以魔數(shù)智擎專注的金融風(fēng)控細(xì)分賽道為例，銀行客戶對AI基礎(chǔ)軟件的專業(yè)性和穩(wěn)定性要求極高，容錯度極低。即使大模型出現(xiàn)細(xì)微誤判，也會對銀行資產(chǎn)造成巨大損失。

同時，如何將大模型的通用能力，鍛造為金融風(fēng)控“細(xì)分領(lǐng)域?qū)＜夷芰Α币彩切袠I(yè)一大挑戰(zhàn)。金融行業(yè)的信貸審批、風(fēng)險評估、反欺詐識別等垂直場景需要復(fù)雜的決策邏輯并參考大量動態(tài)變量，當(dāng)前通用大模型與金融場景所需的高精度、可解釋性之間仍存在能力鴻溝。

“在金融風(fēng)控領(lǐng)域，目前大模型還不可能取代小模型。魔數(shù)智擎的破解思路是：大模型與小模型融合落地、優(yōu)勢互補(bǔ)?！?/strong>柴磊表示。

基于這個底層邏輯，魔數(shù)智擎集中力量技術(shù)攻關(guān)，自研出“金融行業(yè)客戶風(fēng)險智能識別大模型”。概括地說，該方案通過高精度、可解釋的小模型平臺完成金融風(fēng)控決策分析，同時讓大模型將預(yù)測分析結(jié)果以更直觀、業(yè)務(wù)化的形式呈現(xiàn)出來，通過大小模型優(yōu)勢互補(bǔ)輔助金融行業(yè)進(jìn)行高效決策。

具體來說，其在技術(shù)創(chuàng)新方面實現(xiàn)三大突破：

第一，基于昇騰AI訓(xùn)推算力底座平臺，構(gòu)建統(tǒng)一模型底座，統(tǒng)一調(diào)度大小模型推理算力，實現(xiàn)快速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求。

昇騰AI訓(xùn)推算力底座平臺為魔數(shù)智擎的創(chuàng)新提供了底層支撐。該平臺由Atlas 800I A2推理服務(wù)器和Atlas 800T A2訓(xùn)練服務(wù)器組成，基于性能領(lǐng)先的昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件，能夠?qū)崿F(xiàn)更高算力密度、高速網(wǎng)絡(luò)帶寬與極致能效比。

第二，通過可解釋、簡單化的模型開發(fā)組件，打造高精度小模型建模能力，大幅縮短模型開發(fā)周期并提高業(yè)務(wù)決策效率。通過底層核心算法自主創(chuàng)新，實現(xiàn)白盒化開發(fā)模式，解決模型可解釋性及模型難以融合業(yè)務(wù)等問題。

第三，通過大模型Agent開發(fā)平臺，實現(xiàn)大模型場景化。支持智能化Agent創(chuàng)建、預(yù)訓(xùn)練模型微調(diào)、多模態(tài)多類型數(shù)據(jù)處理，能夠針對不同意圖調(diào)用不同Agent，對不同Agent的返回進(jìn)行智能化潤色，實現(xiàn)風(fēng)控業(yè)務(wù)人員對預(yù)測結(jié)果能看懂、更可控、可干預(yù)。

此外，基于該方案，魔數(shù)智擎還推出了智慧辦公助手平臺，提供智能問答助手、文檔生成助手、數(shù)據(jù)分析助手、智慧編程助手等功能，幫助金融客戶實現(xiàn)全員All in AI與降本增效。

昇騰賦能，破解金融AI落地難題

柴磊坦言，在昇騰AI創(chuàng)新大賽的淬煉中，魔數(shù)智擎完成了從“小模型專家”到“大小模型融合先行者”的躍遷。魔數(shù)智擎技術(shù)團(tuán)隊早期以小模型開發(fā)見長，能夠在不到一年時間內(nèi)迅速補(bǔ)齊大模型開發(fā)能力，既有公司對AI人才的持續(xù)加碼，也離不開昇騰生態(tài)的助力。

“作為一家創(chuàng)業(yè)公司，從來沒有任何大廠能夠給予我們這樣大的支持。在這樣的正向反饋機(jī)制下，我們也更主動地?fù)肀N騰生態(tài)?！?柴磊介紹，在長達(dá)8個月的參賽過程中，昇騰對魔數(shù)智擎給予了全方位的賦能：

首先，昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件和昇騰社區(qū)的技術(shù)支持。借助昇騰社區(qū)提供的AI開發(fā)資源、全棧開發(fā)工具鏈、行業(yè)案例庫以及相關(guān)課程，魔數(shù)智擎研發(fā)團(tuán)隊快速攻克眾多核心技術(shù)難點。

其次，加速自研算法與昇騰底層算力適配優(yōu)化。通過與華為專家多輪溝通，解決技術(shù)難點，魔數(shù)智擎快速完成模型與昇騰算力底座的深度適配，解決算力資源調(diào)度等難題。

“AI時代的軟件開發(fā)，早已不局限于純軟件領(lǐng)域，軟件與模型能力越來越離不開與底層算力的融合。如何進(jìn)行算力優(yōu)化，如何發(fā)揮昇騰硬件最大的效能，研發(fā)團(tuán)隊做了大量的工程化工作?！?柴磊表示。

第三，產(chǎn)品形態(tài)創(chuàng)新，一體機(jī)+模塊化平臺破解金融行業(yè)AI落地難題。

雖然獲獎方案還處在應(yīng)用早期，但其商業(yè)模式已經(jīng)非常清晰，以客戶風(fēng)險智能識別大模型一體機(jī)的形式落地。

目前一體機(jī)包括小模型建模平臺、大模型Agent開發(fā)平臺、智慧辦公助手平臺以及昇騰訓(xùn)推算力底座平臺四大模塊，能夠根據(jù)金融企業(yè)不同的需求自由組合。

“大模型時代，軟硬一體的趨勢越來越明朗。我們也一直在思考，如何為客戶提供更具性價比的一站式解決方案。一體機(jī)是一個非常值得嘗試的方向，通過輕量化設(shè)計做到了開箱即用，簡化部署流程，能夠適配企業(yè)場景，快速跑通需求?！?柴磊表示。

2025年，金融行業(yè)數(shù)字化自主創(chuàng)新進(jìn)入關(guān)鍵時期。DeepSeek浪潮的助推，也讓金融行業(yè)擁抱大模型的需求高漲。柴磊深知，金融客戶需要的不是大模型技術(shù)的突破，而是能穿透業(yè)務(wù)痛點的確定性價值。

“從一線接觸看，我們明顯感覺到金融行業(yè)自主創(chuàng)新在加速，同時對AI大模型也從過去的觀望到重點關(guān)注。我的判斷是，全行業(yè)對GPU的需求不但不會減少，反而會增加，大量的私有化部署需求下，對推理的需求更是爆發(fā)性增長。這進(jìn)一步堅定了我們與昇騰生態(tài)合作的信心。目前，我們已經(jīng)基于DeepSeek做更進(jìn)一步的研發(fā)，將DeepSeek與我們的核心能力更深度的融合?！?/strong>

結(jié)語

目前，昇騰已經(jīng)成為AI算力領(lǐng)域自主創(chuàng)新的標(biāo)桿。昇騰AI生態(tài)已經(jīng)匯聚了300多萬開發(fā)者和1600多家行業(yè)伙伴，共同孵化了2900多個行業(yè)AI解決方案。

在金融行業(yè)，一場由大模型驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)重構(gòu)正在發(fā)生。魔數(shù)智擎的創(chuàng)新突破，也預(yù)示著大模型在金融行業(yè)即將達(dá)到商業(yè)落地的臨界點。昇騰生態(tài)的體系化賦能，正為這場變革注入澎湃動力，構(gòu)建從算力到場景的價值閉環(huán)。

昇騰×魔數(shù)智擎，這種生態(tài)平臺與行業(yè)伙伴的雙向價值流動，標(biāo)志著中國AI產(chǎn)業(yè)正在走出單兵作戰(zhàn)時代，全面邁向生態(tài)共贏時代。

本文為「智能進(jìn)化論」原創(chuàng)作品。