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如今国内金融科技，正迎来行业专用大模型落地应用的关键时期。金融领域的人工智能，早已不只是简单统计数据、回答基础问题，逐步升级到可以自主处理任务、看懂多种形式资料、模拟推演市场变化的新阶段。很多机构不再直接套用通用大模型，转而研发适配金融业务规则的专用 AI 模型；AI 得出的结果要能讲清原理、系统自身可以管控风险、每一步操作都符合监管要求，已经成为技术落地的硬性条件。
传统资产评估大多依靠从业者经验完成，耗时久、容易带上人的主观判断，面对快速变化的资本市场，反应速度跟不上，已经很难满足现实需求。上海沁闻投资管理有限公司副总经理、核心技术负责人高阳，紧跟人工智能和金融科技的发展趋势，把机器学习、深度神经网络、大模型文本阅读这些技术，完整运用到资产价值估算、风险判断、资本运作的全流程当中，搭建出一套从头到尾都能智能处理金融决策的系统。
近期，我们和高阳展开对话，聊聊在大模型广泛落地的当下，人工智能如何解决传统评估的各类痛点，带领金融业走向人和 AI 配合做决策的新时代。
问：您最早开始研究智能评估，是发现了传统评估模式存在不少问题。结合现在 AI 金融科技的行业现状，您觉得传统资产评估模式有哪些天生的不足？
高阳：传统评估主要拿已经公布的季度历史数据做参考，靠人的经验下判断，本质上就是回看已经发生的市场情况。但市场一直在变化，评估用的模型却是静止不动的，时间差加上人的主观判断，很容易算错资产的实际价值。
最近两年，金融行业都在积极用上生成式 AI、行业专用大模型。不少机构已经把 AI 从单纯帮忙办公，用到估算价值、把控风险这类核心业务里。可资产评估这块，智能化改造的脚步还是偏慢。传统模式有几个很难突破的难题： 第一，大量来源不同、格式五花八门的数据没办法充分利用。像新闻舆论、企业官司纠纷、供应链变动、城市建设公告这类信息，靠人工很难全部收集完整，也很难深度读懂里面藏的信息； 第二，复杂的风险连锁反应，只靠人脑很难推演明白。一旦行业上下游互相影响、政策接连带来连锁变化，就很容易预判不到潜在风险； 第三，评估结果好不好，很大程度看评估人员的个人经验，缺少一套标准、可以复盘核对的计算逻辑。这和现在金融 AI 追求的 “结果说得清、过程查得到” 完全相悖。
正是这些现实难题，促使我们想用人工智能弥补行业短板。最开始我们只是接入实时更新的数据，现在已经完成迭代升级。结合机器学习、深度神经网络、AI 阅读文档、自动整理清洗数据，搭建起一套专门用于评估的 AI 系统，把零散庞杂的各类数据，变成可以实际使用、能追溯来源的投资参考。
问：您团队打造的三大平台，是沁闻投资 AI 金融科技最核心的工具。现在多模态大模型、金融 AI 助手这些技术热度很高，在这套系统里，人工智能具体要完成哪些工作？又是怎么做到实时判断资产价值变化的？
高阳：如果把传统评估比作拿相机给市场拍一张静态照片，那我们的 AI 系统就像一台不停工作的智能摄像头，时时刻刻捕捉市场里的各类信号，自动完成数据整理、抓取关键信息、跟着市场变化自我调整、模拟多种市场场景推演结果。
现在热门的金融 AI 助手、看懂图文文档的多模态技术，我们也已经逐步加到系统当中。AI 不再只是简单统计数字，而是要完成很多复杂工作。
在固定资产市场价值动态模拟评估平台，我们用了可以自动调整权重的机器学习算法。系统学习过数万条过往交易记录，能自己找出影响资产价格的关键因素。当货币政策调整、城市新规划落地、土地供给出现变化的时候，AI 会自动改变各个影响因素的重要程度，不需要工作人员手动修改参数。
系统对接全国 300 座城市的房产交易、土地出让、规划公示等多类公开信息，依靠 AI 读懂各类文档的能力，自动读取 PDF 公告、网页文字、接口传来的结构化数据，再通过 AI 自动处理杂乱数据，把不同格式的信息统一整理好，数据处理的有效率能达到 98%。
这套靠 AI 驱动的工具，把原本人工评估需要 45 天的工作压缩到短短几天，评估的误差可以控制在 3% 以内。之前我们靠 AI 读懂招投标文件里暗藏的规划信息，提前 45 天判断出一片区域商业地产会升值，帮一家央企避开了上亿元因为静态估算带来的价值误判。
金融风险智能资产评估平台，就好比一套 AI 打造的金融风险预警系统。平台搭建多层神经网络，不只看财报里的数字，还能靠 AI 读懂文字内容，自动收集分析高管变动、企业官司、合作供应商情况、网络舆论等 200 多个维度的非数字信息。
参考业内先进的风险推演思路，AI 风险模型可以模拟风险扩散的全过程：比如上游原材料涨价、行业出台新政策，系统会自动算出这些变化会给上下游企业资金状况、还债能力带来多大冲击，同时生成乐观、普通、悲观三种不同情景下的压力测试结果。依靠这套 AI 工具，我们曾经提前 68 天预警某家上市公司债券会出现兑付风险，预警的准确程度达到 89%，已经给 37 家金融机构提供智能风控支持。
针对数字时代出现的虚拟资产，虚拟资产价值影响因素分析预测平台，用 AI 挖掘链上行为、开发者活跃情况、网络传播路径的关键特点。结合能看懂各类网络内容的大模型，分析社交平台的传播情况，识别网络意见领袖的圈层、数字藏品的热度，把区块链数据、国家政策、市场大众情绪全部放进模型学习。就算 2022 年加密市场大幅震荡的时候，这套 AI 模型依旧拿到了 42% 的年化收益。面对 NFT 数字艺术品，AI 不会只参考过往成交价格，还会分析作品的网络传播情况，提前预判价格涨跌，累计服务超过 2000 名投资者。
问：行业里一直有一种担忧，AI 做金融很容易出现 “搞不懂算法怎么得出结果” 的问题，大模型还会出现编造信息的情况。目前整个行业都在发展靠谱可控的 AI 技术，沁闻投资在用 AI 的时候，是怎么兼顾模型效果、结果讲得明白和金融合规这三件事？
高阳：金融业和普通互联网行业不一样，如果 AI 只追求算得准，却搞不懂它的判断逻辑，那在金融领域是完全行不通的。现在业内想法已经转变，不再一味追求大模型参数有多庞大，能解释清楚原理，已经成了金融 AI 落地的必备条件，要把管控风险的要求融入 AI 运行的每一步。
我们在设计模型之初，就加入了专门用来解释 AI 判断逻辑的模块。每一份评估报告生成之后，AI 会同步产出一份可视化说明，清清楚楚告诉大家每一项条件对估值结果占多大影响。拿房产估值举例，学区政策占多少比重、交通地段占多少比重全部一目了然，不会出现 “只看到结果，不知道为什么得出这个结果”，这也让合作的商业银行对我们的信任度提升了 40%。
与此同时我们设置了 AI 三层核查机制：AI 先输出初步判断，第一步交给行业专业人员审核；第二步拿大量过往真实数据回头测试验证；第三步模拟极端市场行情做压力测试。全部过关之后，结果才可以对外输出，以此避免大模型瞎编内容、模型过度拟合现实带来的风险。
AI 模型也不是训练完就一成不变，我们会跟着监管规定、市场变化持续更新调整。之前我们多次和监管部门沟通，精简模型核心参数，完成合规适配。数据安全方面，借助 AI 技术做信息脱敏处理，沁闻投资也是业内第一家拿到 ISO27701 隐私信息管理体系认证的机构。目前我们自研的 AI 算法拿到 12 项软件著作权，动态模拟评估算法也被选入《金融科技发展白皮书》推荐技术清单。
技术创新总会遇到质疑，曾经有专业机构提问，AI 评估能不能替代经验丰富的评估师。我们拿同一个商业地产项目做对比测试：传统人工评估耗时 28 天，误差 7.3%；AI 智能评估只需要 4 小时，误差 2.1%。但我始终认为，人工智能是人的帮手，不是来替代从业者的。海量信息收集、快速计算、模拟多种场景交给 AI；专业人员把精力放在业务判断、商业逻辑分析上，人和 AI 互相配合，才是金融科技正确的发展方向。
问：AI 金融科技给沁闻投资自身业务带来了哪些帮助？在大宗交易、资本服务这些实际业务当中，创造了哪些实实在在的价值？
高阳：沁闻投资深耕细分金融领域已经十年，累计服务 50 多家上市公司股东，业务交易总规模突破 300 亿元，AI 金融科技就是我们 “规模不大，但专业能力扎实” 的核心支撑。公司搭建 “宏观大环境 — 行业情况 — 单家企业” 三级 AI 研究框架，机器学习模型预判市场短期走向，准确率超过 82%。海量信息的收集、阅读、初步筛选交给 AI 完成，整体研究工作的效率提升 3 倍以上。
所有业务都装上 AI 智能风控系统，风险可以在几分钟之内识别预警，十年以来落地项目的违约率低于 0.5%。我印象很深，有一个新能源上市公司 25 亿元大额股份减持项目，当时市场资金流动性差，如果直接大量卖出，股价会出现明显下跌。我们用 AI 测算市场承接能力、投资者情绪、抛售对股价带来的冲击，设计分批卖出、大宗交易搭配风险对冲的整套方案，45 天完成全部减持操作，把股价波动控制在 3% 以内，帮客户拿到 18% 的额外收益。
依靠 AI 挖掘各行各业的数据，我们把超过 70% 的业务资源投向新能源、生物医药、高端制造这类国家重点扶持产业。AI 帮忙筛选优质实体企业，再联动我们合作的 200 多家金融机构，把资本服务和产业发展结合起来，实现科技、资本、产业三方共同发展获益。
问：放眼未来，行业专用大模型、AI 智能助手、多模态相关技术更新很快，沁闻投资在 AI 金融科技这块，有什么后续规划？
高阳：现在金融专用大模型、可以自主干活的 AI 助手快速迭代，行业应用也从单纯复盘已经发生的情况，转向提前预判、模拟推演未来。我们下一代系统，目标打造一套可以预判未来的智能决策工具。不只是算出资产当下值多少钱，还借助大模型模拟多种场景：比如出台新政策、行业发展周期切换、外部突发冲击到来的时候，资产价值、企业风险会如何变化，给投资者提供有前瞻性的参考。
技术研发上，我们正在尝试把大模型和虚拟资产可视化模块结合在一起。AI 读完项目全部各类数据之后，搭建虚拟数字场景，投资者可以像玩虚拟漫游一样查看评估标的，直观了解资产现状、周边配套情况，把抽象难懂的估值数字，变成看得见的立体画面。对于沁闻投资来说，一方面我们会继续把业务拓展到更多地区；另一方面持续推进行业专用大模型、多模态 AI、金融 AI 助手，在资产估值、风险把控、投资研究这些场景落地使用。我们也清醒看到行业还有不少难题：高质量的金融标注数据不多、大模型容易编造内容、不少算法同质化严重，这些问题还需要长期攻关。
人工智能是很强的工具，但工具终究要服务于金融的本质。做金融科技，永远要敬畏市场、踏实钻研技术、真诚对待客户。未来我们会继续探索人和 AI 协同工作的金融新模式，依靠 AI 金融科技，作为中小机构，为资本市场高质量发展贡献一份创新力量。作者（张玉）
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