5月17日，由CIO時代主辦，新基建創(chuàng)新研究院作為智庫支持的“科技筑基 智領變革 | 2025首屆金融CIO數字峰會”上，螞蟻數科AI科技創(chuàng)新部技術負責人、螞蟻天璣實驗室主任李哲帶來“當金融大腦學會思考：CoT技術驅動的智能決策變革”的主題演講。

螞蟻數科AI科技創(chuàng)新部技術負責人 螞蟻天璣實驗室主任 李哲

　　螞蟻數科通過構建“金融行業(yè)大模型+可信智能體”技術體系，高質量垂類數據基座、數據生產與合成技術平臺AIGD及MCP服務廣場，實現“技術+場景”深度耦合，助力機構打造“會思考的金融大腦”，破解金融行業(yè)AI創(chuàng)新應用落地挑戰(zhàn)。

　　思維鏈技術（Chain of Thought，CoT）是一種用于提升大模型推理能力的關鍵技術，其核心是通過模擬人類的思考過程，將復雜問題分解為一系列中間步驟，并逐步推導出最終答案。在金融場景實踐中，思維鏈讓大模型能夠深度理解金融行業(yè)的實際規(guī)范與真實業(yè)務要求，在解決問題時多層次、多角度地思考，遵循行業(yè)專家級別的解決路徑，深度挖掘用戶問題背后隱藏的本質訴求。螞蟻數科作為金融科技領域的領軍企業(yè)，歷經螞蟻集團10余年技術沉淀，正在積極探索如何用思維鏈技術破解金融行業(yè)智能化轉型的核心難題，勾勒出“可信AI+智能體”驅動的未來金融圖景。

　　金融AI創(chuàng)新應用落地三重鴻溝：效率、數據與場景的角力

　　盡管AI已深度滲透金融領域，覆蓋智能風控、智能投顧、智能客服等核心場景，但行業(yè)在技術落地中仍面臨三大核心挑戰(zhàn)。

　　效率躍升與算力成本的兩難博弈：大模型訓練對高性能算力的依賴，傳統依賴高算力的模型優(yōu)化路徑，在普惠金融場景中難以規(guī)模化復制。螞蟻數科通過“算法優(yōu)化+混合架構”破局，在不犧牲模型效果的前提下降低算力需求，實現成本與效率的動態(tài)平衡。

　　數據價值釋放與安全可信的持續(xù)挑戰(zhàn)：金融數據的敏感性與合規(guī)要求，使得數據流通與價值挖掘成為棘手難題。螞蟻數科通過多模態(tài)安全治理模型與可信AI技術，構建數據“可用不可見”的流通機制。

　　場景泛化需求與專業(yè)垂類能力的斷層矛盾：通用大模型在金融專業(yè)場景中的“水土不服”問題顯著。螞蟻數科通過“垂直領域微調+知識注入”策略破解這一難題。

　　CoT技術：從“黑箱決策”到 “可解釋智能”的躍遷

　　思維鏈（CoT）技術作為破解上述挑戰(zhàn)的核心鑰匙，正在重塑金融智能決策的底層邏輯。“讓AI像人類一樣拆解復雜問題，通過邏輯鏈條串聯數據、知識與決策的能力”。螞蟻數科在CoT領域的技術突破，體現在數據、算法與平臺三個維度。

　　高質量CoT數據體系構建

　　高質量垂類數據是智能體應用的下限，行業(yè)長思維鏈數據則決定應用的上限。螞蟻數科構建了覆蓋“數據采集-加工-標注-質檢”的全流程解決方案，使模型對行業(yè)風險的預判準確率得到有效提升，將預標注模型依賴的人工標注量實現極大降低。

　　可信大模型與智能體開發(fā)

　　在大模型側，針對ToB垂類行業(yè)，螞蟻數科專門加強了權威數據收集和合成管道；在后訓練過程中強化領域推理、知識遵循、幻覺降低、上下文表達一致等“可信”價值觀；同時，立足金融風控、營銷等環(huán)節(jié)，強把評測出口，以此保障垂類大模型能夠為智能體提供堅實可靠的行業(yè)知識和行業(yè)推理能力。在智能體執(zhí)行側，主打人機交互的協同推理，通過借鑒企業(yè)過往沉淀的SOP規(guī)劃、向人類白盒化展示思考和執(zhí)行過程，同時在執(zhí)行過程中接受人類反饋，即實修改自己的思考和行為方向，直到達成人類接受的成果，從而大大提升了智能體對復雜問題解決成功率。

　　金融智能體的場景落地實踐

　　智能投顧場景：理財智能體通過接入金融資訊、行情數據與用戶持倉信息，實現 “市場分析-風險評估-策略推薦”的全流程自動化；

　　智能風控場景：某金融機構引入螞蟻數科風控智能體后，通過CoT技術將小微企業(yè)信用評分的決策鏈條拆解為十幾個可解釋環(huán)節(jié)，不僅使風控審批效率提高，還因邏輯透明性獲得監(jiān)管認可，不良貸款率下降；

　　智能客服場景：座席助手智能體基于知識庫與CoT推理，自動提取政策文件中的關鍵條款，并生成標準化話術，提升了客服響應準確率，降低了培訓成本。

　　可信AI與數智生態(tài)的共生進化

　　展望行業(yè)未來，“可信AI+智能體”雙輪驅動是進化路徑，其三大發(fā)展方向：

　　從“工具應用”到“決策中樞”的角色升級

　　金融智能體將超越單一工具屬性，成為連接數據、模型、業(yè)務的智能決策中樞。螞蟻數科MCP服務廣場的上線，標志著這一趨勢的落地——平臺聚合基金評價、股票研究、企業(yè)風控等百種智能體能力，實現“即插即用”的生態(tài)協同。

　　安全合規(guī)體系的“主動免疫”進化

　　面對日益復雜的監(jiān)管要求，螞蟻數科構建了“防御圍欄+數據治理+合規(guī)引擎”的三維安全體系：

　　動態(tài)防御：通過大小模型結合的風險意圖識別引擎，實時攔截99.8%的惡意提問；

　　數據治理：實現數據來源可追溯、分級管理自動化，敏感數據過濾準確率達99.9%；

　　合規(guī)引擎：內置31類金融合規(guī)規(guī)則，在智能體生成回答前自動進行合規(guī)校驗，確保符合《生成式人工智能服務安全基本要求》等法規(guī)。

　　人機協同的“透明化智能”新范式

　　未來的金融智能不是替代人類，而是增強人類決策能力。螞蟻數科通過白盒化交互 +場景自動評測”，構建人機協同的可解釋體系：

　　決策透明化：智能體的每一步推理均可轉化為人類可讀的邏輯圖

　　交互式優(yōu)化：人類專家可實時介入智能體決策流程，修改推理邏輯或補充數據，形成“機器推理-人類修正-模型迭代”的閉環(huán)。

　　結束語

　　“技術的價值不在于冰冷的代碼，而在于解決真實世界的問題”——在AI重塑金融的時代浪潮中，螞蟻數科以CoT技術為錨點，為行業(yè)繪制了一幅從技術突破到生態(tài)構建的清晰路線圖，而金融行業(yè)的智能轉型之旅，才剛剛開始。

責任編輯：張薇