Le 2 novembre, lors de la cérémonie d'ouverture de la Hong Kong FinTech Week 2026, Du Xiaoman, avec l'Université des sciences et technologies de Hong Kong et le Centre de recherche et développement en IA générative de Hong Kong (HKGAI), a publié conjointement Xuanyuan 4.5, un grand modèle renforcé pour la finance. Selon l'éditeur, il s'agit du premier modèle financier à appliquer une technologie RSI auto-évolutive à l'entraînement des modèles et à l'adaptation des scénarios d'agents aux objectifs, et il comprend à la fois un grand modèle de langage et un modèle multimodal. La concurrence entre modèles financiers passe de la comparaison des capacités générales à la question de savoir qui comprend le mieux une activité précise et qui peut continuer à évoluer avec elle.
Au cœur de Xuanyuan 4.5 se trouve un système développé en interne, Xuanyuan-Machine, qui participe à la synthèse de données pour agents, au réglage fin supervisé et à l'apprentissage par renforcement, permettant au modèle de continuer à s'adapter aux tâches financières. La logique est facile à comprendre : les définitions, les règles et les formulations des clients dans les tâches financières changent souvent, et un modèle entraîné une seule fois prend vite du retard ; ce n'est qu'en faisant participer les machines à la boucle des données et de l'entraînement que le modèle peut continuer à s'ajuster au sein de l'activité. Le partenariat s'inscrit dans la continuité : en mars 2025, Du Xiaoman et l'Université des sciences et technologies de Hong Kong ont créé un laboratoire conjoint et ont travaillé avec HKGAI sur l'application des grands modèles au contrôle du risque de crédit.
Acquisition de clients, contrôle des risques et gestion de la clientèle : comment lire les affirmations d'efficacité
Selon Du Xiaoman, Xuanyuan 4.5 améliore les résultats de 30 % dans des scénarios financiers centraux tels que l'acquisition de clients, le contrôle des risques et la gestion de la clientèle, pour seulement environ 10 % du coût d'inférence des meilleurs modèles généralistes. La publication indique aussi que plus de 1 000 agents et plus de 5 000 compétences ont été construits sur Xuanyuan, avec une utilisation quotidienne de plus de 100 milliards de jetons. Ces chiffres sont à prendre avec prudence : la couverture ne divulgue aucune méthode d'évaluation, aucune liste des modèles généralistes utilisés pour la comparaison et aucun détail de test reproductible, et l'affirmation de « premier » relève également de la présentation de l'éditeur, sans vérification indépendante à ce jour.
Pour les institutions financières, il existe un obstacle plus concret au-delà des chiffres d'efficacité : les chiffres ne doivent pas être erronés, les définitions doivent être cohérentes, chaque étape doit être traçable et les sorties du modèle doivent passer les contrôles de conformité et d'audit. La question de savoir si Xuanyuan 4.5 peut fonctionner dans l'activité réelle à Hong Kong dépend de ses performances sous ces contraintes strictes, et pas seulement des affirmations d'efficacité avancées lors du lancement. Ce qu'il faudra observer ensuite, c'est si des cas de déploiement concrets à Hong Kong et des détails d'évaluation sont rendus publics, et si l'avantage de coût se maintient sous charge réelle.
