Du Xiaoman CEO Zhu Guang: AI Moves Financial Services from "Tailored to Thousands" to "Tailored to Each Individual," Jointly Releases XuanYuan 4.5 Financial-Enhanced Large Model

11月2日，2026年香港金融科技周在香港会议展览中心开幕。香港特区政府主要官员以及数十位来自国内外的人工智能、金融科技领域的企业家出席了本次活动。“AI原生金融与智能体”成为本届大会的重要议题。开幕式当天，度小满 CEO 朱光与香港大学副校长、金融创新与发展研究中心主任林晨围绕AI如何推动金融服务创新展开对谈。

朱光认为，AI在金融领域的重要价值，是让金融服务从“千人一面”到“千人千面”，再进一步走向“一人千面”：不仅理解不同客户的差异，也持续理解同一客户在不同时间、不同场景下的真实需求，让个性化服务惠及更广泛的人群。

从“千人一面”到“一人千面”，金融服务正在发生怎样的变化？在朱光看来，传统服务以标准化产品满足共性需求；互联网时代通过客群分层，给相似的人提供相似的产品和服务，即“千人千面”；而AI数字人能够持续陪伴客户，通过交互确认客户的真实意图，了解同一个人在不同时间、不同处境下的需求变化，再结合风控调整价格、额度和期限，让金融服务从“千人千面”走向“一人千面”。同时，随着服务覆盖扩大，持续交互也带来更多客户洞察数据，形成推动需求理解和服务能力持续提升的飞轮。

“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’。”朱光表示，支撑这一变化的，是将专家方法沉淀为可复用的技能、智能体自主调用工具和验证结果，以及持续运行的长时任务能力。

在风控领域，度小满已构建自迭代、自进化的系统：从风险异动定位和归因，到变量挖掘、客群分层、模型和策略开发，再到上线监控，业务结果回流后继续改进，人主要在关键节点判断和确认。风险异动归因加策略开发的周期，已从约两周缩短至三到四天。

朱光认为，更深层的变化是拓展风控的探索能力。过去，专家受经验和精力限制，只能验证部分假设；如今，AI可以连续检验成百上千种变量组合和分层方案，寻找人力难以穷尽的更优解。

支撑上述探索的，是金融专业能力更强的底层模型。开幕式当天，度小满也与香港科技大学、香港生成式人工智能研发中心（HKGAI）联合发布轩辕4.5金融增强大模型。这是行业领先的基于RSI（自进化）技术的金融增强大模型。轩辕4.5在获客、风控、客户经营等核心金融场景效果较通用模型提升30%，成本仅为后者的10%。度小满也在墨西哥市场落地了基于轩辕4.5的AI原生信贷服务。

面向未来，朱光认为，个人助理可能成为新的金融服务入口。客户把需求交给助理，由它调度不同平台的商品、服务和金融能力，人负责判断和授权。金融服务有望从“人找产品”走向“满足人意图的组件”，在持续的生活目标中被调用。个人助理要真正替人办事，支付需要成为它能够调用的执行能力：从客户逐笔“确认一笔付款”，转向给助理目标和预算、“授权一段任务”。助理在授权范围内执行，支付网络和金融机构提供验证、结算及后续服务。

林晨认为，随着智能体之间的协作和资源调用不断增加，面向智能体的支付网络将逐步发展起来。这一网络需要建立身份、授权和结算三层基础：明确智能体的身份、能力及支持的支付方式，界定人类授予的权限和执行边界，并实现智能体之间的支付结算。目前，相关方案仍处于起步阶段，在技术完善和场景落地方面存在较大的创新与创业空间，度小满等企业可凭借金融场景积累参与其中。

他同时强调，安全是AI与Web3融合的重要发展方向。随着智能体应用扩大，代码漏洞和基础设施风险需要得到更多关注。智能合约审计、基础设施建设和AI安全，既是支撑应用落地、保障客户资产安全的必要条件，也将带来新的发展机会。