在全球人工智能竞争加速的背景下，中国企业正在通过“技术+场景+生态”的方式，形成独特的“中国式方案”。在汽车金融领域，易鑫集团被认为是这一方案的代表企业。

易鑫的行业地位

国内领先的汽车金融科技平台：年交易额约 700 亿元。

上市企业，持续在 AI 研发上投入超 20 亿元。

汽车金融行业唯一通过国家认证备案的大模型企业，同时也是首家完成 DeepSeek 本地化部署、全面应用与开源的企业。

这意味着，易鑫不仅是汽车金融服务商，更是 AI 基础设施和应用能力的提供者。

AI 发展阶段与行业升级

张磊（易鑫首席AI科学家、高级副总裁）指出，AI 在汽车金融领域的演进可分为三个阶段：

AI 1.0 判别式阶段：依赖规则与小模型，流程静态。

AI 2.0 深层次阶段：大模型介入业务，但仍然“人为主、AI 为辅”。

AI 3.0 Agent 阶段：大模型主导判断，流程从静态走向动态，AI 成为核心驱动。

易鑫的探索目标正是 “全链路 AI 决策引擎”，推动行业进入 3.0 阶段。

全栈 AI 能力

易鑫强调，真正落地 AI 需要全栈能力：

AI 基础设施：算力、训练与推理一体化平台。

AI 应用层：从预训练、后训练到多尺寸领域模型。

垂直行业模型矩阵：涵盖汽车金融专属大模型、声学模型、推理模型、多模态模型。

与通用模型不同，易鑫的汽车金融垂直模型能精准识别用户核心需求。例如，当用户担心新能源车电池安全时，模型能直接给出专业风险解释，而不仅仅是“油电车对比”。

业务场景的 AI 化

在实际业务中，易鑫用 AI 改造了汽车金融的三个核心环节：

融资前：

AI 搜索生成渠道分析报告。

多模态模型自动提取用户资料，实现无纸化进件。

融资中：

个性化风险模型和“智能链路”算法为客户推荐最优金融方案。

引入端到端风控，模型直接处理文本、图像、音视频。

融资后：

客服端：AI 自动回复、声纹识别、投诉风险预警。

资管端：AI 制定差异化策略，优化资产管理。

Agent 化的落地实践

在进件审批场景，易鑫已经实现 多智能体协作：

外呼助手 → 自动联系用户确认意向；

IM 助手 → 资料收集与实时沟通；

审批助手 → 独立完成审批并闭环反馈。

整个过程几乎无需人工干预，大幅提升效率和准确性。

全球竞争力

随着大模型应用在汽车金融全链路落地，易鑫的解决方案已走出国内，具备国际竞争力。中国与美国是 AI 双强，而易鑫的“汽车金融中国式方案”已成为行业标杆。

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