デジタル化の転換の初志について、奇富科学技術首席アルゴリズム科学者の費浩峻氏は、「奇富科学技術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支援し、デジタル化と人工知能技術をリードし、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。
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。費浩峻は次のように語った。「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または人工知能技術の出発点である業務の問題を解決するために常に覚えておく必要があります。業務の問題を解決することから始めて、なぜこの機能をするのか、なぜデータ化をするのか、最終的には全体のデジタル化能力を業務解決プロセスに組み込む必要があります。将来、デジタル化は意思決定から進展までの業務全体のすべてのプロセスで自然に発生します、これこそより完全な有機結合です」
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、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。
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に、金融科学技術も同様に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、中小零細企業には融資の難しさと自身の科学技術能力が弱いという2つの挑戦があるだろう。
融資難の問題に対して、主に2つの難点を解決することです。第一に、マイクロ企業主の情報が不足しており、どのように金融機関により多くの信頼情報を提供するかという問題に対して、奇富科技は金融機関がマイクロ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。第二に、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く、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、行為を連結し、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入は限られているため、奇富科学技術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、入札情報、中小零細企業の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。