11月13日举办的百度2025年世界大会上，百度正式发布全球个可商用的“自我演化”级智能体——百度伐谋。中信百信银行“AphaMo”智能风控项目引入百度伐谋，成为了伐谋次在金融域落地应用的案例，也是人工智能时代金融创新与普惠金融的成功实践。

风控是银行业繁荣发展的“护城河”，基于数据分析进行决策的数字风控模式已成为行业共识，但仍存在风控特征挖掘不足、业模型和策略人才资源短缺等问题。作为原生的数字银行，中信百信银行致力于通过金融科技打破银行服务的物理边界，以AI技术加速金融数字化、普惠化，为更广泛的客户提供简单、便捷的纯线上数字普惠金融服务。

中信百信银行以数字风控为基础，携手百度启动“AphaMo”智能风控项目。该项目应用了伐谋、千帆、文心大模型等百度前沿的AI技术，建设“挖掘智能体”“模型智能体”“策略智能体”三类风控智能体，覆盖风控架构中挖掘、模型、策略三个层次。同时，还将发挥AI擅长处理复杂数理问题、持续自我进化的特点，打造挖掘、模型、策略的“AI员工”，既能解决风控人员短缺问题，又能解决人的经验局限问题，有望为银行业沉淀出可复制的智能风控创新解决方案。

据了解，当前“AphaMo”智能风控项目中的“挖掘智能体”已取得预期进展。“挖掘智能体”由中信百信银行业风控家进行训练指导，利用百度伐谋擅长处理复杂数理问题、持续自我进化的特点，7*24小时不间断地在海量数据中进行风险特征挖掘，持续学习、迭代、进化，在短时间内达到了业数据挖掘工程师的水平，特征挖掘率提升100%，风险区分度也提升了2.41%。

百度创始人李彦宏介绍，伐谋的理念借鉴自进化算法，相当于模拟生物界几亿年的进化过程并压缩至几天甚至几小时，从而发现“过去人类从未发现过的全局优解”。

据悉，当伐谋应用在“挖掘智能体”取得预期进展的同时，中信百信银行基于百度千帆平台和使用文心大模型打造的“模型智能体”已经“上岗”模型研发工作。“模型智能体”可覆盖数据预处理、数据切分、特征筛选、参寻优、模型训练、模型评估的建模全流程，并在消费金融、小微金融、汽车金融等银行多个业务场景开启实战应用。

值得一提的是，异型材设备“模型智能体”在建模率、算法选择与调优方面明显优于人类模型工程师。例如，初级模型工程师耗时3天的开发任务，“模型智能体”仅需0.5天即可完成，率提升83%；“模型智能体”所建模型的KS值已越初级人员水平7%。

“AphaMo”智能风控项目在推进实践中发现，风控智能体先能够有解决人才资源的瓶颈问题，过去依赖工程师完成的特征挖掘、模型研发工作，现在可以高、自动化地进行。其次，它可以提升风险识别能力，“看”得更准。在模型和特征层面都能够更地识别出那些“看似有风险”但实际优质的客户，从而在可控风险范围内，服务更广阔的客群。三，它提升了整体运营率。为银行扩大业务规模、深化普惠金融服务提供了坚实的技术底座。

“伐谋在中信百信银行‘AphaMo’智能风控项目的次应用是人工智能时代下金融创新的一个缩影，也是一个使命驱动的普惠金融实践，”中信百信银行行长寇冠表示，“我们很荣幸携手百度创了人工智能技术与银行智能风控深度融的新范式，也期待未来伐谋在银行业的应用实现更多突破，携手推动数字普惠金融能的提升和高质量发展。”

萨哈表示：“B费始终在赛场上掌控节奏、全力以赴，他的水准一直保持在顶级行列，外界对他的种种指责让我感到震惊，这种评论足球的方式实在太肤浅——动不动就要求球员应该这样、应该那样。”

——他可以上场，他已经两次踢满60分钟，上次他可能踢得更久一些。所以他的状态正在逐步提升，他可以踢更长时间，至于是踢70分钟还是90分钟，则取决于比赛情况。

“我从一天起就感受到了球迷热情的欢迎，我认为我们之间建立起了非常好的联系。我能听到他们的呐喊，感受到他们在球场上与我同在，我感受到了他们对我的爱，我想将这份力量转化为好好表现的动力，为球队进球和取得胜利。”