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title: "朱嘯虎 16 次提及 “PMF”，奇富科技為何交對了答卷？"
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type: "topic"
locale: "zh-HK"
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published_at: "2024-03-22T03:31:46.000Z"
author: "[新用户_vSEySW](https://longbridge.com/zh-HK/profiles/12597836)"
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# 朱嘯虎 16 次提及 “PMF”，奇富科技為何交對了答卷？

即使傳 奇如喬布斯，也承認自己踩過不少坑，留下了很多 “傷疤”。

他在 1997 年蘋果開發者會議中説：“ 你必須從客户體驗開始，然後反向去尋找技術 。而不是先從技術開始，然後想辦法把它賣掉。我犯過的這樣錯誤恐怕比這個房間裏的任何人都多，留下的很多傷疤。”

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**PMF 即 “真理”**

AI 時代，並不會改變商業的底層邏輯，PMF（Product-Market Fit，產品與市場的匹配度）是必須邁過去的坎。

金沙江創投主管合夥人朱嘯虎，在最近的一次採訪中談及 AIGC 時，總共説了 16 次 “PMF”。他已不再投沒有應用場景的 AIGC 項目。

殘酷的現實擺在眼前：2023 年以來，AIGC 的爆發打開了很多行業的想象空間，大家都覺得再不做就晚了。結果一年過去，發現在諸多場景遇到了落地上的阻力。

一個典型案例是，某個 AI 創業團隊，拿了天使輪，做法律方向。但創業一年始終解決不了法律條文的準確率問題，模型幻覺嚴重。融資款主要用來招兼職開發、買法律相關數據，目前已花完，但整體沒進展，剩餘款項也遲遲不能到位，團隊陷入了停滯狀態。

玩家們終於意識到，看得見摸不着的海市蜃樓，終有消逝的一刻。 AI 大模型的真正價值，歸根結底要體現在具體的場景中。

本次政府工作報告，首次提出了 “人工智能 +” 行動。AI+ 行業的火越燒越旺。

有沒有成功的案例？

**02**

**奇富大模型贏在哪？**

大浪淘沙後人們驚訝地發現，金融科技行業，站在了賽道的最前端，起跑姿勢最為絲滑。

原因也不復雜。大模型 + 金融，歸根結底是 “軟硬結合” 的金融科技探索與實踐方向。 “軟” 在於對金融業務層面的深入理解，“硬” 則在於技術、數據、算力方面的積累。 對此，金融科技行業對此天然有渴求，早在多年前便開始了探索。

奇富科技就是其中之一。

最新財報顯示， 2023 年 Q4 奇富科技實現淨收入 44.96 億元，同比增加 15.08%；公司股東應占淨利潤 11.12 億元，同比增長 27.49%；公司股東應占非公認會計准則下淨利潤為 11.54 億元，同比增長 25.01%。

運營數據上，Q4 奇富科技總撮合及發起貸款規模達 1190.02 億元，較 2022 年同期 1045.72 億元增長 13.8%。2023 年全年促成和發放貸款總額 4758 億元，累計獲授信額度用户 5090 萬同比增長 14.4%。

隨着奇富大模型走出了磨合期，為公司業務賦能的效果日益顯著。其自我學習更新的表現，改編一句餘承東的話説就是 “全行業都能用、越用越好用”。

奇富大模型，何以新之？

中金公司形容，大模型的迭代是一場 “暴力” 填數據、拔規模而造就的 “美學盛宴”。行業大模型優勢在於 “專精”，貼近真實場景（具備行業 know-how），可滿足特定任務需求。

不得不承認，主打垂類領域，奇富科技的先發優勢令人豔羨。

在 “軟” 的層面，奇富科技積累了足夠豐富的業務洞察與場景分析，將金融業務流程拆分成一系列可智能化節點。 例如，生成式 AI 的一大痛點是內容真實性與內容合規，而奇富科技依靠一系列政策規範文檔與條款，形成了豐富的信貸合規處置經驗，並以此完成信息圍欄的構建，讓大模型安全可控。

在 “硬” 的層面，奇富科技在數據行為、語料、問答、金融圖譜等方面，已經積累了大規模數據；在技術積累方面，其一直具有優越背景，AI 視覺、語音文本互換，自然語言處理與神經網絡算法都處於互聯網公司第一梯隊，且擁有適配金融行業需求的充沛算力。

有一説一，奇富科技對於 AI 的訴求，並不是因為 AIGC 的出現而突然出現。實際上，該公司從很早就開始探索 AI 對於業務的改進，並在某些業務環節實現了 AIGC 參與的降本增效。

朱嘯虎説，你不要去砸錢做 AIGC，關鍵是找不找得到 PMF。時代機會無私地展現給所有人，但不是每位選手都能產生更快的加速度。在這方面，奇富科技的積澱已深，準備好迎接一場潑天的富貴。

早在 2017 年，奇富科技就通過 AI 算法平台、算法庫進行訓練，最終提煉出了能夠真正用於業務場景的各種模型。2022 年，奇富科技更是前瞻性地啓動了大模型團隊建設、算力準備和技術研發工作，將大模型確立為公司的戰略級項目。隨後的 2023 年 AIGC 大爆發，公司進一步傾注大量資金、人力及其他關鍵資源，全力推進大模型的發展。

那些擁有足夠創新意識和實幹精神的企業，才能成為跑在前面的弄潮兒。

經過一年多的實踐探索，奇富大模型在營銷、電銷、編程等多個場景中均取得了顯著成效。在基於開源基準的基礎知識能力評測中， 奇富大模型不僅在與參數相同的開源金融模型中效果最佳，更是超越了部分參數更大的開源金融模型。

以營銷領域為例，奇富科技將 AIGC 與大模型技術相結合，形成了自動化 +AIGC 的全閉環能力，這在業內堪稱首屈一指的創新。目前，超過 70% 的圖片素材和 20% 的視頻素材都由 AI 生成，應用到實戰後，客户觸達規模提升了 21.4%，授信成本優化了 9%。大模型對業務增效的邏輯，實實在在擺在了眼前。

在電銷坐席方面，語義分析和線索挖掘幫助提升電銷線索識別準確率高達 98%，同時將轉化率提高超過 5%。

在智能客服場景中，傳統模式會讓客户明顯感覺是在與機器人對話。而經過大模型陪練機器人的幫助，奇富的電銷系統通話時長提升了 15.1%，側面反映出用户的對話體驗有了明顯改善。

在通話質檢環節，大模型自動化質檢實現了 100% 覆蓋，將檢出率提高了 15%。在語音機器人話術生成場景，生成話術優質率已達 70%。

此外，奇富科技還打造出小微用户知識圖譜，覆蓋了高達 97.26% 的小微用户，且能深度剖析法人、上級機構、抵押、債權等多種複雜的關係類型，從而有效降低了風險敞口，提升風控能力。

如今，朱嘯虎投 AIGC 項目的一個考核指標，就是 PMF，看能否創造數量級的價值提升。核心在於，深刻認知行業的特性，探尋成本效益的最佳優化方案。確實難找，但奇富大模型短期內達成的數據也證明，這種高價值垂類模型是真真切切的存在。

**03**

**金融機構需要什麼？**

喬布斯説，在我們為蘋果制定戰略和願景時，一開始是從我們能為客户帶來怎樣的好處開始考慮，我們能將客户帶向哪裏？而不是一開始先和工程師們一起坐下來，弄清楚我們擁有哪些厲害的技術，然後考慮如何營銷它。

金融機構需要什麼？

去年 5 月，奇富科技對 104 家中小金融機構進行訪談，旨在分析金融機構對於 GPT 產品的需求。調研發現：

72% 的受訪金融機構相信，通過使用自然、流暢、個性化語言的 GPT 產品，可以有效 緩解客户情緒， 降低客户投訴率 。

67% 的受訪金融機構表示，他們需要一款能夠全面、準確地解讀徵信報告的 GPT 產品， 提高信貸人員的工作效率和精準度 。

64% 的受訪金融機構認為，GPT 產品的能力將有助於提煉信息、整合材料、生成報告， 減輕金融機構內部繁重的案頭工作 。

奇富大模型作為首個金融行業的垂直大模型，跑通 PMF 後，向內可聚力，向外可賦能。

舉個栗子。

奇富大模型的另一應用分支——**毓智 AI 專家**，專門為金融產品研發和數據分析等應用場景提供支持。這是首個將大模型應用於代碼開發和數據分析等技術領域的嘗試，具備了研發工程師和數據分析師的專業能力。

通過毓智 AI 專家的幫助，奇富科技將過往金融科技業務成果整理並輸出，形成了可複用的金融技術研發實踐知識庫。此外，毓智虛擬數據分析專家能夠應對各類金融業務數據分析需求，為金融商業數據分析提供了更易理解的解決方案。

NBA 比賽中，要想贏得勝利，需要有一股 “關鍵力量”。商場同樣是競技場，金融科技行業想成為 AI 弄潮兒，奇富大模型就扮演着 “關鍵力量” 的角色。

比如核心的業務風控環節，以奇富大模型基座為核心衍生的智能徵信解讀，可以幫助金融機構更加全面、高效地理解和判斷用户，優化過去在智能徵信解讀上千萬級變量衍生和眾多深度模型建設工作。也就是説，大模型是對無數 AI 模型更智能化的替代。

在新能源車領域，純電路線和增程路線一直爭論不休，但從理想汽車、賽力斯問界的銷量來看，更多用户選擇了沒有里程焦慮的增程款。實踐證明，行業大模型也不能單純追求技術的飛躍，而是要與現實緊密結合，實現成本效益的最優化。

奇富科技的業務數據，亦説明公司邁過了 PMF 這道坎。

截至 2023 年 4 季度末， 奇富科技已與 157 家金融機構建立合作關係 ，幫助它們為超過 5086 萬用户提供授信服務。4 季度的撮合放款規模達到 1190 億元，同比增長 13.8%。2023 年，奇富科技再創佳績， 撮合放款規模高達 4758 億元 ，同比增長顯著，增幅達 15.4%。

以大模型為引領，奇富科技打開了二次增長空間。更可貴的是，當衝動的勁頭消退，AIGC 創業者感覺迷茫之際，其以精準的 MPF 能力給他們展現了標杆樣本，證明了一條可行之路。成為喬布斯當然不易，但在垂直行業笑傲江湖，至少奇富科技已經做到了。

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