デジタル経済と実体経済の深い融合は伝統産業のモデルチェンジとグレードアップを加速させ、金融業界もデジタル化能力を絶えず向上させている。この過程で、どのようにデジタル化能力と実際の業務を有機的に結合させ、数実融合をさらに深化させ、着実に行うかが業界の注目ポイントとなっている。
「中国経営報」が開催した「科学技術金融融合発展―2023卓越競争力金融サミット」で、奇富科学技術首席アルゴリズム科学者の費浩峻氏は、数実融合の過程でデジタル化を「空中楼閣」と見なさないようにし、実際の業務でどのような問題を解決しなければならないのかに焦点を当て、最終的にデジタル化能力を業務プロセスに組み込み、質の向上と効果の向上を実現すべきだと述べた。
ビジネスの実際の問題に焦点を当てる
デジタル化の転換の初志について、費浩峻氏は、奇富科技は国家デジタル化の波の下で、中国金融業界のデジタル化のグレードアップを助力することを自分の責任とし、デジタル化と人工知能技術をリードとして、金融機関にサービスを提供すると述べた。サービスの過程でも、「デジタル化がどのような問題を解決できるか」を一貫して受け継ぎ、業務に焦点を当て、スマートマーケティングからスマート経営、スマート風制御まで、金融業務全体の各段階を含め、奇富科学技術はデジタル化、人工知能技術を通じてサービスを実現している。現在、奇富科技は155社以上の金融機関にサービスを提供し、2億人以上の金融ユーザーにサービスを提供している。
これにより、デジタル化と実際のビジネスをどのように有機的に結合することができるのか、より重要な問題がもたらされています。これについて、費浩峻氏は「デジタル化を『空中楼閣』と見なさないことが最も重要だ。具体的には、技術を作るために技術を作るのではなく、すべてのデジタル化や人工知能技術の出発点であるビジネスを理解するための問題を常に覚えておくことだ。ビジネスの問題を解決することから始め、なぜこの機能をするのか、なぜデータ化をするのか。最終的にはデジタル化能力全体をビジネス解決過程に組み込む。最終的な有機的な結合は、ある日デジタル化を忘れてしまうことだと思う。デジタル化は、ビジネス全体が意思決定から進展までのすべての過程で自然に発生することであり、それこそがより完全な有機的な結合である」と述べた。
現在、奇富科技のデジタル化過程における具体的な探索、特に2023年に特にホットな人工知能分野について、費浩峻氏は、実際には、奇富科技は2年前から大モデル能力を備蓄していると述べた。ChatGPTが爆発した後、大モデルの能力が台の前に現れ、奇富科技も2023年4月に独自の金融業界の大モデルを発売した。奇富科技は「ロール」モデルパラメータよりもモデルの効率を重視し、率先して百億パラメータ規模で大モデルの賦能を行った。現在、奇富科学技術の内部では、大モデルはユーザーの経営管理、座席管理、スマートマーケティング、リスク決定支援に至るまで優れた応用効果を持っている。
中小企業向け付加価値サービスの輸出
デジタル化と実体経済へのサービスの過程では、エネルギー供給金融機関のほか、金融科学技術も他の角度にエネルギーを供給している。例えば、経済発展を支える「毛細血管」としての中小企業は、重点方向の一つである。費浩峻氏から見れば、中小企業は融資の難しさ、自身の科学技術能力が弱いという2つの方向への挑戦があるだろう。融資難の問題に対して、奇富科技は100社以上の金融機関が900万人以上の零細企業主にサービスを提供するのを助けたが、その過程にも実は2つの難点があった：
一方、中小零細企業主の情報が不足しており、金融機関により多くの信頼情報を提供する方法について、奇富科技は金融機関が中小零細情報を識別するのを支援するカスタマイズOCR能力（光学文字認識、つまり画像をテキストに変える能力）を開発し、カスタマイズOCR能力の正確率は従来のOCRの正確率より10%近く向上した。
一方、中小企業のリスク情報は伝統的な風制御の中で識別されにくいため、奇富科学技術は金融知識マップを構築し、中小企業の業界地域属性、投融資関係、取引関係、行為を直列化し、極めて複雑な金融行為ネットワークを形成し、金融機関が中小企業をより理解するのを助けることができる。
費浩峻氏は、中小零細企業自身のデジタル化への投資は制限されているため、奇富科技にもステップがあり、金融機関にサービスを提供する際に蓄積されたデジタル化能力を計画的に通じて、入札募集情報、中小零細企業が所在する業界情報の早期警報、中小零細企業の潜在顧客の獲得など、中小零細企業の主が付加価値サービスを行うのを支援する。