金融大模型进入"场景穿透"期，汽车金融赛道跑出差异化样本

行业数据显示，金融行业已成为大模型落地应用的核心战场——全球近半数金融机构已积极引入大模型技术，但大模型在核心业务环节的应用仍不足10%。从"搭底座、做试点"到"重场景、看实效"，金融大模型市场正经历一次关键的切换。在这一轮切换中，深耕垂直行业的平台型服务商开始展现出差异化优势。

超过90%的蓝海：从"有模型"到"用起来"

当前，金融机构面临的核心挑战不再是"要不要用AI"，而是"如何让AI真正跑通核心业务"。金融业务兼具复杂性与专业性，以汽车金融为例，单笔融资额从数万到数十万不等，业务周期普遍超过20天，所需材料最多可达60余种，涉及15个以上关键决策节点，业务路径组合可达数万种，且存在正向与逆向反复决策过程。

"行业真正亟需的，从来不是只会泛泛而谈的AI百晓生，而是一个懂业务、能干活、守规矩的专属AI解决方案。"在汽车金融垂直赛道深耕超过12年的易鑫（02858.HK），提出了自己的解法。

两个轮子：Model与Harness缺一不可

作为中国汽车金融领域首个通过生成式AI大模型备案的企业，AI驱动的金融科技平台易鑫于2025年发布了行业首个Agentic大模型XinMM-AM1，此后又先后开源高性能推理模型YiXin-Distill-Qwen-72B和Agentic大模型YiXin-Agentic-Qwen3-14B，成为全球汽车金融科技领域首个做出开源贡献的企业。

在模型能力之外，易鑫更核心的方法论沉淀在另一条线上：Harness治理体系。

在2026年4月世界互联网大会亚太峰会上，易鑫首席科技官贾志峰系统阐述了这一思路："Agentic基础模型和Harness AI Infra，是金融垂直行业真正把Agent用起来的两个轮子，缺一不可。"

其中，Model负责理解、推理和生成，是AI系统的"智力"；Harness负责任务编排、规则约束、合规门控、审计和可控执行，是AI系统的"纪律"。在金融行业，通过Harness做到大模型安全与合规，不是nice-to-have，而是must-to-have。

工程化落地：65%自主交付率的实际验证

易鑫在其自研的Harness框架下，设计了三层驾驭体系：人类驾驭层实现Agent与真人在同一订单流中的实时无缝切换；Agent驾驭层在模型出现"幻觉"或违规承诺时，毫秒级触发熔断并切换至人工链路；数据驾驭层打通人与AI的操作数据，反哺模型持续进化。

从实际业务数据来看，这套体系已进入规模化运转阶段：截至2026年6月底，易鑫AI平台累计有效调用服务超1.3亿次；融前业务智能体自主交付率达65%，业务转化率提升超20%，整体运营效率提升100%以上。单次任务可持续执行16小时，跨12个会话连续推进。

在商业化层面，2025年全年，易鑫金融科技（SaaS）业务实现收入45亿元，同比增长150%，占公司总营收的比例升至39%。金融科技平台促成的融资总额达403亿元，同比增长91.1%。截至2026年一季度，金融科技平台已与近75家各类银行、金融租赁公司及主机厂建立合作关系。

2026-2027：金融大模型市场的关键窗口期

行业分析人士认为，未来两年将是金融大模型平台及智能体应用市场的关键窗口期。技术服务商的核心竞争力将不再局限于单一的大模型能力，而是更多体现在工程化成熟度、智能体的场景穿透力以及数据治理和监管合规的深度上。

在这一维度上，深耕垂直赛道、已完成"模型+Harness"体系化布局的服务商，将在"场景深耕期"建立更稳固的竞争壁垒。2025年12月，易鑫成功入选港交所首只科技100指数，与腾讯、阿里巴巴、宁德时代等企业同列，也在一定程度上印证了资本市场对垂直赛道AI企业的价值重估。

正如贾志峰在演讲中所言："我们的目标是让模型越来越强，Harness越来越轻——通过业务的实际运行持续发现问题，并不断通过训练内化到Agent模型里，持续提升综合能力。"这一思路或许为金融垂直行业AI落地提供了一条兼顾创新突破与安全可控的实践路径。

 

 

来源：雪球新闻网