“今年大模型在我们这里，最大的变化是从‘回答问题’变成了‘交付结果’。”

11月2日，2026香港金融科技周在香港会议展览中心开幕，度小满CEO朱光在与香港大学副校长、金融创新与发展研究中心主任林晨的对谈中，给出了大模型落地金融的最新注脚。

同日，度小满与香港科技大学、香港生成式人工智能研发中心（HKGAI）联合发布了行业首个自进化金融增强大模型轩辕4.5，该模型基于RSI技术实现在获客、风控、客户经营等核心金融场景效果提升30%，成本仅为通用模型的10%。

伴随轩辕4.5金融增强大模型一同亮相的，度小满也公布了多项业务落地表现，一连串变化的背后，度小满试图落地一个行业探讨已久的概念：AI原生金融。

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AI原生金融并非度小满首创的新词，海外早已有AI‑Native Finance相关讨论。通俗来讲，它不等于给传统金融App套一层AI对话窗口，也不是拿现成大模型简单改造原有业务流程；而是以智能体为核心，让AI深度嵌入业务全链路，感知用户真实处境，直接交付完整金融结果。

我喜欢用人话去解读这个词：用纯血AI，从0开始做产品。

金融科技还是资本宠儿的那几年，大家最喜欢聊“ABCD”，A就是AI，但许多厂商的AI往往被吐槽为人工智障，大多停留在浅层应用；ChatGPT时刻也就是2023年前后，很多公司推出行业大模型，但效果并没有达到预期，度小满这次有什么不同呢？

想要知道答案，要先明白过去的AI被困在了什么地方——要想把AI原生金融从理念推进到大规模生产落地，金融行业要翻越两道现实高墙。

• 第一重壁垒来自数据与监管约束。金融风控、反欺诈的有效闭环业务数据大多沉淀在产业内部，并不存在于通用大模型的公开训练语料。同时信贷业务强监管、容错空间极低，幻觉、误判都会带来直接资金损失，不能直接照搬通用模型能力。

• 第二重壁垒来自业务本身的动态与非标。小微金融场景下用户状况千差万别：火锅店老板筹备新店现金流紧张、贸易商户要等回款才有能力还贷。客户的处境、外部风险环境都在持续变化。传统模式下，模型上线之后迭代高度依赖人工：人发现问题、人工筛选样本、人工设计策略、验证后再部署。周期漫长，很难跟上现实世界的变化。

这就引出轩辕4.5核心的底层技术：面向金融垂直场景的RSI自进化闭环。

这里的RSI，全称递归自我改进，需要先厘清一个认知：轩辕4.5所采取的RSI范式：依然由人类牢牢锁定业务目标、评判标尺、合规边界与上线终审权限，系统负责把迭代循环中重复繁重的工程工作自动化。

可以这样理解整套机制：度小满自研Xuanyuan‑Machine作为RSI的执行引擎，打通数据合成、有监督微调、长链路强化学习全流程。在可信合规的金融智能体环境中构建超过1000亿Token的场景增强数据；直接使用真实业务回流结果作为信号完成微调，摆脱人工筛选样本的负担；再结合风控判定、贷后催收结果等业务结局做强化学习。由此形成闭环：业务运行‑结果回流‑模型优化‑再投入业务。

依托这套闭环，信贷风控策略迭代周期从约两周缩短至三到四天，短期逾期风险下降约50%，信贷年化逾期风险整体降低12%，推理成本仅为通用顶级大模型的10%。技术闭环的价值，最终并不只体现在模型指标上，而是进入业务岗位、客户服务和经营决策的具体环节。

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当前的零售金融行业正面临阵痛，金融机构与金融科技公司如何在新规则下与市场共处是一个全新的议题，对于度小满来说，AI原生金融是它的答案之一。

基于轩辕，度小满已构建上千个智能体、5000余项技能，日均Token使用量超过1000亿，大幅提效、解放人力，让人更多聚焦于判断、审核与合规治理。

• 在度小满的信审环节用户等待时长由10分钟压缩至2分钟，AI信审员审核能力已经超过80%的人工信审员

• 贷后场景AI贷后专员催回率相较传统机器人提升8%以上

• 客服Agent 可独立处理80%高频问题，仅复杂疑难问题流转人工

• 企微场景下，一名客户经理搭配 AI助手，可服务客户规模扩大至2万人，等效过去10人的工作量

这不是简单的降本增效，而是一次效率的革命。度小满所做的也不是一次简单的改造，而是原生，以此去适配复杂、非标、动态变化的客户场景，轩辕4.5的原生多模态能力，就是一个体现。

面对一张标注 “共2件”、总价1404.16元的消费订单截图，头部通用多模态模型误将总价识别为单价，计算得到错误金额；轩辕4.5依托原生多模态架构，可以同时理解图文布局关系，正确识别订单合计金额。TTFT响应时延优化，也保障大批量凭证审核时线上业务的体验。

能力底座之上，才有可能实现从 “千人千面” 进一步走向 “一人千面”。 面对筹备新店、现金流承压的火锅店老板，AI会综合老店流水、发票、经营影像、历史借贷记录，感知他阶段性资金困境，主动匹配先息后本的还款方案，适配客户阶段性经营节奏。同一个人在不同时期，获得与之处境匹配的金融服务。

在香港金融科技周与香港大学副校长林晨的对谈中，朱光提出判断：AI在金融领域的重要价值在于个性化，个人Agent助理有望成为新的金融服务入口。未来金融将从 “人找产品”，转变为AI识别用户意图，调度金融能力按需交付；支付也从确认单笔付款，进化为在授权之下完成一整段任务。

对于零售金融而言，不只是政策规则在变，市场规则也在变，企业喜欢看结果，往往容易忽视过程。

轩辕4.5的发布，放到更长的行业周期里看，这一场探索的意义，可能会超出单一机构的范畴，或许也是金融科技行业新的打开方式：并不是所有金融机构都有能力和成本做AI原生金融，正如多年前不是所有机构都有能力做零售金融。

领跑的那个人，可能会率先拿到新世界的钥匙。#度小满#度小满发布行业首个自进化金融大模型#度小满发布轩辕4.5