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每經記者：黃婉銀 每經編輯：魏官紅

“DeepSeek”作爲今年AI（人工智能）領域不可忽視的熱詞，該大模型算法如何應用於不同行業成爲垂直領域的新課題。

而隨着AI與汽車金融的融合向縱深方向發展，如何依託數據積累、場景理解與算法創新構建核心壁壘，已成爲行業破局的關鍵命題。

近日，《每日經濟新聞》記者（以下簡稱NBD）在香港現場專訪了易鑫集團（HK02858，股價2.34港元，市值158.39億港元）首席AI科學家、高級副總裁張磊。他表示，在技術落地的背後，“數據不出域”的合規要求與決策透明度的雙重挑戰，正推動行業探索聯邦機器學習、數據脫敏等技術組合方案，香港更有望憑藉國際金融中心地位，成爲跨境數據治理標準建設的關鍵節點。

易鑫集團首席AI科學家、高級副總裁張磊 圖片來源：受訪者提供

香港有望成爲跨境數據標準建設的重要節點

NBD：您認爲AI涉及的數據安全方面該如何保障？

張磊：在數據使用上，我們嚴格遵循國家金融領域的合規要求。一方面，採用聯邦機器學習技術，即允許多個參與方（如設備、機構或企業）在不共享原始數據的情況下，協同訓練AI模型，實現數據可用不可見；另一方面，公司內部使用數據時，對所有隱私信息進行脫敏處理，並建立嚴格的數據使用審批制度。

NBD：垂直領域人工智能技術應用開發和探索的難點是什麼？

張磊：難點主要有兩方面，一是需保證高質量的效果，同時決策要透明，能讓用戶清晰知曉判斷的原因；二是在“數據不出域”（指數據的原始存儲位置不得隨意改變，數據的處理和分析必須在數據產生的域內進行，以此來保障數據的完整性和安全性）和強監管、高安全合規要求下，實現理想效果頗具挑戰。

NBD：未來3至5年，您認爲投資者和企業在汽車金融領域的機遇和挑戰是什麼？中國香港將發揮怎樣的作用？

張磊：我認爲未來的機遇在於汽車金融科技公司用AI賦能行業以及服務中國有出海戰略的企業。另外，在跨境數據治理和標準建設方面，通過區域性合作統一數據治理、標準與規範。就像統一鐵路標準一樣，可避免資源浪費，中國香港作爲國際金融中心有望成爲重要節點。

垂直領域AI創新需數據積累與場景理解

NBD：相比一些AI大模型，DeepSeek成本開支較低但算法能力強，您認爲汽車垂直領域的AI大模型該如何具備相似特徵？易鑫集團的AI大模型在哪些方面取得進展？

張磊：對於DeepSeek，所謂成本較低，主要因爲在算法工程、算法結構方面做了大量的創新。那麼，對於汽車垂直領域，我們實現自動化目標依靠三個方面，即長期積累的領域數據及對複雜業務場景的深入理解，對大模型結構的理解，以及訓練和推理方面的算法工程創新。

對於易鑫集團，我們基於自身數據和模型算法，開源了YiXin-Distill-Qwen-72B推理大模型。該模型是汽車金融行業首個開源的大尺寸推理模型，性能與DeepSeek-r1相近。

NBD：易鑫集團在AI創新方面有哪些發展？是否致力於打造汽車垂直領域的DeepSeek？

張磊：汽車的金融科技產品有兩個核心，一是複雜場景判斷，二是長鏈路的決策流程能力。易鑫智能體產品旨在打造汽車金融科技行業全自動化流程，大幅提升行業效率。

易鑫集團正逐步把AI全面應用到各個業務場景中，以AI爲核心重塑業務模式和流程。例如，在資產管理端，易鑫的資管智能體大模型突破傳統按逾期級別處置的模式，通過大模型驅動的動態流程設計，使修復率提升一倍。

我們作爲一家AI驅動的金融科技平臺，具備三大核心優勢：一是積累了大量垂直領域的汽車數據資產；二是自公司成立第二年起，持續深耕AI領域，在訓練和推理能力上經驗豐富；三是具有完備的人才、算力和數據三要素，尤其是高質量的領域數據，構成了我們的核心競爭力。

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