百融云创陈立宇：AI的价值判断应锚定“KPI”这一核心指标

专题：服贸会第七届中国金融科技论坛

　　中国国际服务贸易交易会-第七届中国金融科技论坛于2025年9月10日-11日在北京举行。主题为“科技赋能—金融业数字化转型与应用”。百融云创高级副总裁出席并发言。

　　以下为发言实录：

　　各位嘉宾好，我是百融云创的陈立宇。百融云创长期深耕金融垂类领域，是专注于金融 AI 技术研发与应用的企业；当前，我们也在积极拓展服务边界，向互联网行业探索更多合作机会，寻求技术落地的新场景。

　　回顾发展历程，过去十年间，百融云创已累计服务超 7000 家金融机构，仅去年一年，我们基于生成式 AI 技术为各类金融机构促成的金融资产交易规模便突破 800 亿元。未来，我们期待能与在座各位进一步交流合作，共同挖掘 AI 技术在产业中的价值。

　　接下来，我结合百融云创的实践经验，谈谈大模型 AI 技术在场景落地中的几点感受。在我看来，要让 AI 技术真正在场景中落地并产生价值，首要解决的是 “价值衡量标准” 问题 —— 我们始终认为，AI 的价值判断应锚定 “KPI” 这一核心指标。在座各位领导与嘉宾均需承担各自的业务 KPI，而人工智能若能真正辅助甚至承接部分 KPI 任务，比如提升业务效率、降低运营成本、优化风险控制效果等，才能称得上是创造了实际价值，这是 AI 技术从 “技术概念” 走向 “业务工具” 的关键前提。

　　第二点，关于如何衡量大模型或人工智能技术的优劣，今天上午与下午的发言中也提及相关话题，我以 “信贷报告生成” 场景为例进一步说明。过去，不少机构评价信贷报告生成类 AI 工具时，多聚焦于 “节省时间”“减少人力” 等基础维度；但从更广泛的市场需求来看，尤其是对中小金融机构而言，他们更关注的是 AI 技术能否帮助其 “突破能力天花板”—— 比如借助 AI 的智能分析能力，快速缩小与大型银行在风控模型、业务效率上的差距，实现业务层面的 “平权”。在我们看来，能否助力中小机构跨越能力鸿沟、提升行业整体服务效率，才是衡量 AI 技术是否真正发挥核心价值的重要标准，这也更能体现 AI 技术对产业生态的赋能意义。

　　最后，我想分享对 AI 与人类协同模式演进的一点展望。当前阶段，大模型的定位仍以 “辅助” 为主，核心作用是帮助人类更高效地完成业务流程，比如在贷后催收、客户服务等场景中承担重复性工作，让人类员工聚焦于更复杂的决策类任务。但从技术演进趋势来看，这种协同模式正在逐步升级：我判断，一年后我们很可能进入 “碳硅融合” 的初步阶段 —— 即 “硅基智能体”（AI 系统）与 “碳基人类” 将深度协作，共同承担 KPI 任务，形成 “人机协同” 的高效工作模式；再过几年，协同关系或进一步升级为 “碳基人管理硅基人”，比如一个业务部门中，仅需 1 名人类员工负责策略制定与统筹，其余标准化、流程化的工作则由多个硅基智能体分工完成；若从更长远的视角看，甚至可能出现 “硅基智能体主导、碳基人辅助” 的场景 —— 当然，这一阶段仍需经历长期的技术验证与产业适配，其落地还需结合伦理规范、安全边界等多方面因素综合考量。

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