在数字经济的浪潮中，人工智能技术正以前所未有的速度推动着各行各业的变革。特别是在外贸领域，AI 的应用不仅改变了传统的业务流程，更带来了效率和安全性的双重提升。我们关注到一站式外贸企业跨境金融和风控服务公司 XTransfer，通过自研外贸金融大模型 TradePilot，站在了跨境支付行业的技术前沿。
据了解，在 B2B 外贸中， 由于涉及多方机构、多个环节，跨境结算更加复杂繁琐。中国外贸企业，尤其是中小微企业，对于更高效的 B2B 跨境结算服务有着强烈的需求。首先，开通传统银行账户门槛高，资质要求严格，成本高昂；其次，由于反洗钱的要求，传统金融机构对于跨境贸易的风险控制更多依赖于人工审核（流程复杂、效率低）、收款流畅性差，中小微外贸企业时常面临资金被冻结或关户的情况；最后，传统金融机构倾向于服务大型企业，中小微企业即便获得服务，体验也相对较差。
为了更好地解决以上问题，TradePilot 大模型结合了最新的大模型训练和微调技术，通过深度学习海量的业务数据，能够在 XTransfer 提供 B2B 跨境支付服务中的风险管理、客户服务等环节展现卓越的性能。为此，我们与 XTransfer 高级技术总监李伟通进行了一次深度交流，以进一步了解 XTransfer 自研外贸金融大模型 TradePilot 背后的实践与思考，希望能对行业有所帮助。
TradePilot 作为首个外贸金融领域的大模型，其背后的技术创新和研发过程是怎样的？
李伟通：我们从去年年初开始启动，TradePilot 的构思和研发过程是一项复杂的工程。业务所在领域为跨境支付及金融，在设计时，我们需要高度重视数据安全和隐私保护，采用加密技术、访问控制和审计机制，确保用户数据的完整性和安全性。此外，在研发过程中，大模型训练需要大量的计算资源，我们要合理分配资源，做好研发成本和效率的平衡 。
在开发 TradePilot 的过程中，XTransfer 面临了哪些技术挑战，又是如何克服的？
李伟通：首先，大模型训练需要处理和分析大量的数据，这对数据的清洗、标注和隐私保护提出了高要求。我们要确保数据的质量和安全，同时也要遵守相关的法律法规。其次，大模型的训练是一个复杂的过程，需要大量的计算资源和优化算法来确保模型的准确性和效率。团队需要不断调整和优化模型参数，以提高模型的性能。最后，在处理包括文本、图像、声音等多种类型的数据时，需要有效的信息抽取技术。团队需要研发高效的算法来提取和利用多模态数据中的关键信息。整体而言，大模型的研发涉及多个领域的专业知识，需要不同背景的技术成员紧密合作。
TradePilot 目前主要应用于哪些业务场景？能否给出一些具体的应用案例？
李伟通：主要在三个方面，首先是风险管理：借助大模型的多模态信息抽取，如 PI、物流单据、水单等识别，实现自动进行买卖家匹配、审核入账等，反洗钱风控效率进一步提升，能够准确预测并防范潜在的交易风险，这极大地提升了中小微外贸企业的市场竞争力。其次，在客户服务方面，模型已嵌入 XTransfer 的智能客服系统，显著提升了语义识别和理解的能力，智能客服解答率提升接近 7 倍。最后，在营销获客层面，针对外贸企业的实际需求，搭载 TradePilot 的 AI 建站已经实现上万个站点的建立，大幅降低了外贸建站的门槛。
您认为 TradePilot 的推出对整个外贸金融行业将产生哪些积极影响？
李伟通：TradePilot 成功落地，我们期待能够推动整个 B2B 外贸金融行业向更高效、更安全、更智能的方向发展。通过自动化和智能化的服务，中小微外贸企业可以降低跨境金融服务的成本和复杂性。此外，TradePilot 能够处理和分析大量复杂的数据，帮助企业做出更加明智的商业决策。
XTransfer 如何看待当前外贸领域的数字化转型趋势？
李伟通：近年来，外贸的数字化转型趋势正在加速发展，这得益于人工智能、云计算、大数据等数字技术的不断创新与应用。数字贸易作为数字技术与传统贸易活动深度融合的产物，正在成为推动全球贸易增长的动力。B2B 跨境电商平台正在推动数字外贸的高速增长，越来越多的海外企业买家倾向于通过在线平台进行采购。从营销到物流、结算、单证等各个环节的数字化进程正在加快，提升了整个外贸流程的效率和透明度。
在设计 TradePilot 时，XTransfer 是如何确保数据安全和用户隐私保护的？
李伟通：在设计 TradePilot 时，XTransfer 非常注重数据安全和用户隐私保护。首先，我们严格遵守国际和地区相关法律法规的要求，确保数据处理和存储过程合法合规 。此外，我们采用强大的加密技术保护用户数据，确保数据在传输和存储过程中的安全性；实施严格的访问控制机制，确保只有授权用户才能访问敏感数据，防止未经授权的访问和数据泄露。最后，我们通过建立完善的审计机制，对数据访问和操作进行监控和记录，以便在发生安全事件时能够追踪和定位问题。
XTransfer 对 TradePilot 未来的发展规划和升级路径有何设想？
李伟通：我们主要从三个方面来考虑。首先，我们将持续增强多模态能力，让模型能够处理和理解包括文本、图像、声音、视频在内的多种数据类型。其次，提升长上下文处理能力，模型可能会加强对长篇幅文本的理解能力，捕捉文本中的长期依赖关系，理解复杂的语义和逻辑结构。最后是发展 AI Agent，模型可能会进一步发展自主执行任务、做出决策并与其他系统或用户交互的能力。我们期待，通过持续学习和数据积累，TradePilot 在风险管理方面可能会变得更加精准和高效。
随着技术的迭代，TradePilot 将如何进一步帮助中小微企业提升竞争力？
李伟通：在 B2B 跨境交易的风险管理层面，TradePilot 帮助进一步提升反洗钱风控效率，能够准确预测并防范潜在的交易风险，中小微外贸企业可以更高效地处理跨境结算，资金回笼加速。企业有更充足的资金，可以做好采购、生产等安排，这极大地提升了企业的国际市场竞争力。此外，在营销获客层面，AI 建站让中小微外贸企业的线上产品展示及营销更轻松、更容易，同时更能够获得海外买家的信任。
在服务中小微企业方面，XTransfer 有哪些独特的优势？
李伟通：XTransfer 建立了符合中小微企业 B2B 贸易行为特征的数据化、自动化、互联网化和智能化的反洗钱风控基础设施，确保交易的真实性和资金来源的合法合规，同时通过严格的交易监控措施，防范各类风险。通过与多家国际知名银行合作，XTransfer 打造了 B2B 外贸金融全功能平台，让中小微企业能够像大型跨国集团一样，享受到高效、低成本的跨境金融服务，在安全、合规的前提下满足中小微企业在 B2B 贸易中的多样化需求。
您如何看待当前人工智能技术的发展趋势？
李伟通：AI 技术正在从实验室研究走向实际应用，包括自动驾驶汽车、智能家居、医疗诊断、金融服务等多个领域。其中，生成式 AI 技术正在快速发展，它能够生成新的文本、图像、音频和视频内容，为企业和个人用户带来新的应用场景。大型语言模型和其他 AI 模型正在变得越来越复杂和强大，它们在处理自然语言、图像识别和其他任务上展现出了前所未有的能力。我们已经看到的趋势是，企业正在不断将 AI 技术与业务流程深度融合，以提高效率、降低成本并创造新的商业模式。
XTransfer 在未来的 AI 技术研发和应用上有哪些计划？
李伟通：XTransfer 将继续加大在 AI 技术的研发投入，以夯实反洗钱风控基础设施，并提升产品的数智化水平。我们将继续构建基于 B2B 外贸服务行业的 AI 底层技术，并利用多年深耕的数据积累，进一步发展行业知识图谱和大模型的应用。此外，为了支持业务的全球化发展，我们将不断引进全球的优秀人才，特别是在 AI+金融科技领域。
对于那些对 AI 和大模型技术感兴趣的年轻开发者，您有什么建议或鼓励的话？