在全球人工智能競爭加速的背景下，中國企業正在通過“技術+場景+生態”的方式，形成獨特的“中國式方案”。在汽車金融領域，易鑫集團被認為是這一方案的代表企業。

易鑫的行業地位

國內領先的汽車金融科技平臺：年交易額約 700 億元。

上市企業，持續在 AI 研發上投入超 20 億元。

汽車金融行業唯一通過國家認證備案的大模型企業，同時也是首家完成 DeepSeek 本地化部署、全面應用與開源的企業。

這意味著，易鑫不僅是汽車金融服務商，更是 AI 基礎設施和應用能力的提供者。

AI 發展階段與行業升級

張磊（易鑫首席AI科學家、高級副總裁）指出，AI 在汽車金融領域的演進可分為三個階段：

AI 1.0 判別式階段：依賴規則與小模型，流程靜態。

AI 2.0 深層次階段：大模型介入業務，但仍然“人為主、AI 為輔”。

AI 3.0 Agent 階段：大模型主導判斷，流程從靜態走向動態，AI 成為核心驅動。

易鑫的探索目標正是 “全鏈路 AI 決策引擎”，推動行業進入 3.0 階段。

全棧 AI 能力

易鑫強調，真正落地 AI 需要全棧能力：

AI 基礎設施：算力、訓練與推理一體化平臺。

AI 應用層：從預訓練、后訓練到多尺寸領域模型。

垂直行業模型矩陣：涵蓋汽車金融專屬大模型、聲學模型、推理模型、多模態模型。

與通用模型不同，易鑫的汽車金融垂直模型能精準識別用戶核心需求。例如，當用戶擔心新能源車電池安全時，模型能直接給出專業風險解釋，而不僅僅是“油電車對比”。

業務場景的 AI 化

在實際業務中，易鑫用 AI 改造了汽車金融的三個核心環節：

融資前：

AI 搜索生成渠道分析報告。

多模態模型自動提取用戶資料，實現無紙化進件。

融資中：

個性化風險模型和“智能鏈路”算法為客戶推薦最優金融方案。

引入端到端風控，模型直接處理文本、圖像、音視頻。

融資后：

客服端：AI 自動回復、聲紋識別、投訴風險預警。

資管端：AI 制定差異化策略，優化資產管理。

Agent 化的落地實踐

在進件審批場景，易鑫已經實現 多智能體協作：

外呼助手 → 自動聯系用戶確認意向；

IM 助手 → 資料收集與實時溝通；

審批助手 → 獨立完成審批并閉環反饋。

整個過程幾乎無需人工干預，大幅提升效率和準確性。

全球競爭力

隨著大模型應用在汽車金融全鏈路落地，易鑫的解決方案已走出國內，具備國際競爭力。中國與美國是 AI 雙強，而易鑫的“汽車金融中國式方案”已成為行業標桿。