在金融科技领域，大模型技术的突破正引发行业变革，但容联云创始人孙昌勋近日提出一个关键观点：在金融大模型应用中，做出场景化应用比单纯追求技术的先进性更重要。这一论断直指当前金融科技发展的核心痛点——技术如何真正服务于业务，而非成为“炫技”的工具。本文将从行业特性、场景化优势、实践案例及技术适配建议四方面，深入探讨这一观点的实践价值。
一、金融行业的特殊性：技术必须服务于场景
金融行业的核心是风险控制与效率提升，其业务场景具有高度垂直化和复杂化的特点。例如，信贷审批需要结合用户征信、行为数据及实时风险模型；智能投顾需根据用户风险偏好、市场动态提供个性化建议；反欺诈系统则需实时分析交易链路中的异常模式。这些场景对技术的需求并非“通用”，而是需要精准匹配业务逻辑。
孙昌勋指出，许多企业过度追求大模型的参数规模或算法复杂度，却忽视了金融场景的“强约束性”。例如，一个基于千亿参数的通用大模型可能在自然语言处理上表现优异，但若无法理解金融术语的上下文关联（如“杠杆率”在不同业务中的含义差异），或无法满足实时性要求（如高频交易中的毫秒级响应），其技术先进性将大打折扣。
二、场景化应用的优势：从“可用”到“好用”的跨越
场景化应用的核心在于“问题导向”，即通过技术解决具体业务痛点。其优势体现在三方面：
- 业务效率提升：在信贷审批场景中，容联云曾为某银行开发场景化模型，通过整合用户交易数据、社交行为及设备指纹信息，将审批时间从3天缩短至10分钟，同时将坏账率降低15%。这一成果并非依赖更先进的算法，而是通过精准定义“风险特征”与“审批规则”的映射关系实现。
- 用户体验优化：智能客服是金融场景化的典型案例。传统客服系统依赖关键词匹配，常出现“答非所问”的情况。容联云通过构建“场景知识图谱”，将用户问题映射至具体业务节点（如“信用卡分期手续费”对应“账单查询-分期办理-费率计算”），使问题解决率从60%提升至85%。
- 风险控制强化：在反欺诈场景中，场景化模型可结合用户行为轨迹（如登录地点、操作频率）与业务规则（如单日转账限额），动态调整风险阈值。例如，某支付平台通过场景化模型，将误报率从5%降至0.8%，同时拦截率提升20%。
三、容联云的实践：场景化落地的关键路径
容联云在金融领域的实践印证了孙昌勋的观点。其核心方法论可概括为“三步走”：
- 场景拆解与需求定义：以保险理赔场景为例，容联云首先将流程拆解为“报案-查勘-定损-赔付”四个环节，再针对每个环节定义技术需求（如报案环节需识别语音中的事故类型，查勘环节需分析图片中的损伤程度）。
- 数据治理与特征工程：金融场景的数据具有高敏感性（如用户身份证号、交易密码）和低质量性（如非结构化文本、缺失值）。容联云通过构建“隐私计算+特征增强”框架，在保护数据安全的前提下，提取有效特征（如将用户交易记录转化为“消费频次-金额分布-品类偏好”三维向量）。
- 模型适配与迭代：针对不同场景，容联云采用差异化模型策略。例如，在实时性要求高的交易反欺诈场景中，选择轻量级模型（如XGBoost）以保证毫秒级响应；在需要深度理解的投研分析场景中，则使用大模型（如LLaMA-Fin）进行长文本推理。同时，通过A/B测试持续优化模型效果。
四、技术适配建议：如何平衡先进性与场景化
对于金融科技企业，孙昌勋提出以下可操作建议：
- 优先解决高频、高价值场景：选择用户触达频繁（如每日登录）、业务影响显著（如直接影响收入）的场景作为突破口，避免“技术驱动”导致的资源分散。
- 构建“场景-技术”映射表：明确每个场景的技术需求（如实时性、解释性、数据量）与技术方案的匹配关系。例如，信贷审批场景需高解释性模型（如逻辑回归），而营销推荐场景可接受黑箱模型（如深度神经网络）。
- 采用渐进式技术升级：在场景化应用初期，可先用成熟技术（如规则引擎）快速落地，再逐步引入先进技术（如大模型）优化效果。例如，某银行先通过规则引擎实现反欺诈基础拦截，再通过大模型提升复杂欺诈模式的识别率。
- 建立场景化评估体系：传统技术评估指标（如准确率、F1值）需结合业务指标（如转化率、损失率）综合评价。例如，某投顾平台通过“模型推荐接受率-用户资产增值率”双指标评估，发现场景化模型的用户留存率比通用模型高30%。
结语：场景化是金融大模型的“最后一公里”
孙昌勋的观点揭示了金融科技发展的本质——技术必须服务于业务，而非相反。在金融大模型的应用中，场景化落地不仅是技术实现的“最后一公里”，更是决定技术价值的关键。对于企业而言，与其追求“更先进”的技术，不如先思考“更适配”的场景。正如容联云的实践所示，通过精准的场景定义、数据治理和模型适配，即使使用相对成熟的技术，也能在金融领域实现突破性价值。这一路径，或许正是金融科技从“技术驱动”走向“业务驱动”的必由之路。