文章核心观点 - 金融AI的落地面临缺乏统一评测标准的挑战，行业需要建立公平、公开、实战导向的基准来推动发展 [1][3] - 奇富科技联合高校发布了首个面向信贷场景的多模态评测基准FCMBench-V1.0，旨在为模型评估提供“尺子” [3] 产业实践视角 - AI是工具，金融等高门槛行业是“肥沃的土地”，AI与场景的结合至关重要 [1] - 当前金融机构选择模型时面临困惑，不同模型声称的高分（如95分和98分）难以直接比较，决策易失焦 [1] - FCMBench的价值在于将模型置于同一起跑线，在真实业务条件下检验能力 [1] - FCMBench设计强调“实战性”，包括在合规前提下重构数据体系、映射真实业务流程、模拟光线角度反光等十余种真实干扰场景，直指金融风控中最具挑战性的推理问题 [1] - 构建评测基准非短期收益项目，但从长期看，行业共识和开源力量的形成将反哺业务本身 [1] 学术研究视角 - AI在金融领域的存在感被低估，其已深度参与保险定价、资产评估和量化交易等领域，只是价值未直接呈现在ToC产品中而“看不见” [2] - 好的数据集本身是对“好问题”的定义 [4] - 金融AI不能停留在通用模型的预训练与微调阶段，而应构建内生的金融思维链，让模型天然理解利率、规则与风险，以实现安全可信的推理能力 [4] - 构建具备金融思维链的AI是学界与产业必须协同解决的问题 [4] 行业活动与动态 - 奇富科技于2月5日举办了一场聚焦“信贷多模态AI如何定标准”的直播讨论，汇集了产业与学术前沿观点 [3] - 直播的核心议题是奇富科技联合复旦大学、华南理工大学研究人员近期发布的首个面向信贷场景的多模态评测基准FCMBench-V1.0 [3]