XTransfer 发布自研外贸金融大模型 TradePilot 2.0，技术架构全面升级

2024 年 6 月，XTransfer 自研外贸金融大模型 TradePilot 落地，在与 GPT-4 等国内外知名大模型的外贸金融专业知识测评中，以综合得分第一的成绩获得诸多关注。该模型迅速在智能风控、智能客服等领域落地应用，不仅进一步保障了 B2B 跨境贸易结算的安全与合规，更切实提升了中小微外贸企业的运营效率。

时隔一年，XTransfer 在 2025 云栖大会上正式推出 TradePilot 2.0 版本，通过全面升级的技术能力与强化的多模态特性，为外贸金融行业数智化转型注入新动能。

技术架构全面升级，模型性能实现突破

TradePilot 2.0 的核心突破在于技术架构的系统性革新，通过前沿算法与工程优化的深度融合，实现了模型性能的跨越式提升。在模型结构设计上，XTransfer 算法团队引入稀疏激活、门控单元等技术，让计算资源集中流向关键路径，大幅提升了计算与存储效率。

训练算法层面，强化学习（GRPO）与对抗训练的结合，不仅增强了模型对抗干扰的稳定性，更让其对低频长尾任务的处理能力显著提升。分层学习率调整、智能采样等高效训练策略的应用，则让模型在同等硬件资源下，达到了更高的性能上限。

高效并行计算架构是 TradePilot 2.0 高效运转的基础。该架构整合了混合精度训练、分布式数据并行、流水线并行等多种优化策略，将计算资源的利用率最大化，训练效率较上一版本提升显著。更值得关注的是训练-推理一体化设计。在模型训练阶段就融入张量裁剪、动态批量推理等推理优化逻辑，使模型在实际部署时，能以更低的计算消耗实现更高的处理吞吐量，成功平衡了模型性能与运行效率。

此外，数据体系的构建为 TradePilot 2.0 提供了坚实支撑。XTransfer 打造了全流程自主的数据生产体系，从采集、清洗、增强等形成闭环。数据来源涵盖外贸知识库、外贸金融数据、行业公开数据等，通过多渠道整合构建多模态数据池；清洗环节结合自动化筛选与人工审核，剔除低质量数据；增强阶段则利用主动学习、数据合成技术扩大规模并优化分布。这套体系确保了数据的独立性、可靠性与专业性，为模型在复杂外贸场景的精准表现奠定基础。

多模态能力深度强化，场景应用持续拓展

TradePilot 2.0 的多模态能力较上一代版本有了质的飞跃，在视觉理解与跨模态推理领域表现优异。模型能高效识别和解析商品图片、发票、报关单、物流单据及合同文件等贸易相关视觉信息，结合文本语境，深入理解图像中的产品特性、标签信息、规格参数和交易细节，确保信息的准确传递与智能分析。

反洗钱风控是 TradePilot 2.0 重点发力的领域，通过深度学习与多模态分析的结合，模型构建了更严密的风险识别体系。随着 B2B 外贸业务加速从线下向线上迁移，交易数据愈发分散且呈现非结构化态势，给 B2B 跨境金融的反洗钱风控工作增添了极大难度。TradePilot 2.0 依托其强大的上下文推理和自然语言处理能力，能够对交易信息进行深度解析。

具体而言，TradePilot 2.0 采用多模态信息抽取技术，可精准识别应用在外贸领域各场景的单据证件。比如，在企业客户认证阶段，模型可以又快又准地提取证件的名字、日期及地址等信息，提升客户体验；而在企业客户收款创建订单阶段，模型可以自动化识别 PI 单据中的买卖家信息，实现自动化字段填充等。

在客户服务领域，TradePilot 2.0 已深度嵌入智能客服体系，实现了语义识别和理解能力的质的飞跃。以往智能客服受技术限制，对客户问题理解往往流于表面，解答准确率较低。而如今，经大模型赋能后的智能客服，能够精准把握客户提问意图，无论是复杂的业务咨询，还是隐晦的需求表达，都能给出准确有效的回应。

举例而言，当企业客户发来付款水单时，模型可以自动识别出收付款信息，提升客服处理效率。目前，智能客服解答率已经从原本的 13%大幅跃升至 90%，极大提升了客户体验。

XTransfer 联合创始人兼 CTO 刘艳芳表示，“在 XTransfer 的业务探索与行业洞察中，我们发现两条关键趋势正重塑大模型的未来，TradePilot 2.0 的发布正是基于对这些趋势的深度理解和积极探索，为跨境贸易带来全新变革。”

其一，专业化分叉是大模型演化的重要趋势。在金融等高合规、高代价行业中，通用大模型搭配检索与工具的方案面临长尾错答与可追溯性不足的瓶颈。因此，行业内开始以强大基座模型为根基，叠加轻量适配技术（如 LoRA/Adapter、SFT、DPO/RLVR 等），构建针对具体任务的行业/专业大模型。这一进程将重塑大模型能力供给侧，拥有数据闭环与高效评测工具链的企业将形成“数据护城河”。未来模型将更注重“够用+可证据化+可治理”，以契合特定行业需求。

其二，多模态跃迁正推动大模型迈向新阶段。从文本到视频与高精度传感器的多模态输入，让模型能够“看见过程”，而不仅是记录“结果”。在质检、物流、车载、机器人、AR 运维等场景中，视频流与高精度传感器正成为大模型的主输入形态。系统形态为“边缘感知+云端认知”，边缘侧负责低时延预处理，云端负责长时序理解与跨设备融合。多模态发展将使 AI 从“读文档助手”升级为“理解现场同事”，企业的差异化优势将体现在感知侧覆盖、数据治理与端云协同能力上。