隨著國家“人工智能+”的深入推進，AI正以前所未有的深度融入金融肌理。過去兩年，金融AI的發(fā)展充滿速度與想象。從模型參數(shù)規(guī)模到推理能力，從算力投入到應用場景展示，行業(yè)一度呈現(xiàn)出高度技術導向的競爭態(tài)勢。

　　在監(jiān)管趨嚴、經(jīng)營壓力上升的背景下，金融行業(yè)開始重新審視AI的角色。金融智能體，正是在這一背景下被推到臺前。

　　這一次，行業(yè)不再急于給技術貼上顛覆性的標簽，而是開始用更接近業(yè)務本身的標準，檢驗智能體究竟走到了哪一步。

　　從AI調(diào)用到智能體金融業(yè)在尋找什么

　　圍繞金融AI的討論，最終都會回到一個現(xiàn)實問題：人工智能是否真正節(jié)省了人力？

　　過去幾年，金融機構在科技領域的投入堪稱巨量。但與投入規(guī)模形成對照的是，效率改善并未同步放大，邊際人效提升逐漸放緩，形成了類似“索洛悖論”的現(xiàn)實困境。

　　痛點即是拐點。金融機構逐漸意識到，AI僅具備識別和理解能力，并不足以支撐復雜業(yè)務運行，“智能體”概念開始頻繁出現(xiàn)在金融機構討論中。與單純的語言模型不同，智能體被定義為能夠感知環(huán)境、規(guī)劃決策、執(zhí)行任務并達成目標的智能應用。簡言之，它不僅要“懂”，更要“做”。

　　這也在悄然改變金融科技的競爭邏輯。技術參數(shù)仍然是入場券，但業(yè)務閉環(huán)能力正在成為新的勝負手。當金融機構開始用“能完成多少實際業(yè)務”來評估AI時，金融智能體的時代才算真正拉開了序幕。

　　金融智能體當下能做什么、適合做什么

　　放眼2025年的落地情況，金融智能體最適合介入的，往往是重復性高、規(guī)則相對清晰的場景，例如客服運營、營銷支持、信貸輔助、保險理賠等。在這些領域，智能體的核心作用并非替代決策，而是提升整體運行效率。

　　客服是這一輪落地中最早成熟的場景之一。中國銀行業(yè)協(xié)會發(fā)布《中國銀行業(yè)客服中心與遠程銀行發(fā)展報告(2024)》顯示，銀行AI智能客服開通率超60%、31%完成大模型部署。

　　隨著多意圖識別與情緒感知技術的成熟，智能體已不再是簡單的問答機器，而是能夠承擔咨詢的“數(shù)字員工”。在平安集團的內(nèi)部實踐中，AI Agent數(shù)字員工已承擔起約80%的客服量，AI解決率高達92%。

　　當業(yè)務流程具備標準化特征時，智能體的系統(tǒng)性價值便開始顯現(xiàn)。保險理賠是典型的多節(jié)點協(xié)作場景。

　　在這個領域，運營、審核、質(zhì)檢等環(huán)節(jié)規(guī)則明確，適合多智能體系統(tǒng)協(xié)同作業(yè)。麥肯錫研究指出，生成式AI有望為全球保險業(yè)釋放500億至700億美元的生產(chǎn)力潛能。金融壹賬通的意健險多智能體理賠系統(tǒng)正是這一實踐的代表，在車險這類高度標準化的場景中，智能處理出單量累計已達1.2億單，推動了端到端流程的自動化。

　　而在信息復雜但邏輯可循的信貸領域，智能體成為重要的助手。例如在對公信貸領域，智能體能夠整合工商、司法、專利等多維數(shù)據(jù)，自動生成企業(yè)畫像與初步信審方案，將科創(chuàng)企業(yè)貸款從“幾天等結果”縮短到“幾分鐘響應”，更好地助力科技創(chuàng)新。

　　整體來看，當下的金融智能體主要活動在“業(yè)務外圍”，無論是生成報告、智能營銷還是合規(guī)質(zhì)檢，它更多是在既有流程框架內(nèi)擔任輔助角色，為下一階段更深度的應用積累信任、打下基礎。

　　熱度之下金融智能體仍在打地基

　　如果從市場數(shù)據(jù)回看，會看到一個相對冷靜的現(xiàn)實。

　　艾瑞咨詢數(shù)據(jù)顯示，目前金融智能體相關項目中，仍有超過九成停留在POC或局部試點階段。行業(yè)熱度與規(guī)�；�落地之間，存在明顯斷層。

　　這斷層的根源，在于金融業(yè)務對風險的高度敏感以及自身運行邏輯的復雜性。從宏觀視角看，模型和數(shù)據(jù)的集中化可能引發(fā)行業(yè)決策趨同，進而誘發(fā)新型系統(tǒng)性風險；從微觀視角看，Deepfake等詐騙加速演進，傳統(tǒng)風控防線正面臨沖擊。

　　如果無法驗證“屏幕對面是人是鬼”，也無法解釋“模型為何做出此決策”，智能體就永遠無法獲得進入核心交易鏈路的通行證。

　　因此，構建可信賴的安全底座和可解釋性，成為了智能體應用的前置條件。行業(yè)共識已然清晰：沒有安全與可控，就談不上智能體的規(guī)�；�。

　　在這一“深水區(qū)”，金融科技公司正在構建兩道核心防線。

　　第一道防線是以AI對抗AI，解決身份可信問題。面對日益逼真的深度偽造攻擊，傳統(tǒng)的規(guī)則攔截已捉襟見肘。金融壹賬通打造的“反欺詐策略平臺”，融合了深偽檢測、設備指紋等25個數(shù)字模塊，通過“顯式+隱式”的雙重特征學習，將綜合檢測防御率提升至96%以上。

　　第二道防線是混合決策架構，解決邏輯可信問題。針對大模型固有的“幻覺”痛點，單純依賴端到端的大模型在金融場景下極具風險。為此，金融壹賬通創(chuàng)新“大模型+傳統(tǒng)AI精準推理+人工決策節(jié)點”框架，這種架構確保了技術應用過程中的透明性與可解釋性。

　　這類實踐表明，只有先構建起堅如磐石的安全地基，智能體才有可能從外圍工具演變?yōu)楹诵臉I(yè)務組件。

　　金融Know-How的深度正成為分水嶺

　　隨著金融智能體逐步進入真實業(yè)務，行業(yè)關注點開始從通用能力轉(zhuǎn)向金融Know-How的深度。在強監(jiān)管、高風險的環(huán)境中，單純的通用能力很難直接轉(zhuǎn)化為可用能力，金融Know-How的重要性不斷上升。

　　艾瑞在報告中指出，到2027年智能體市場將進入明顯的“優(yōu)勝劣汰”階段，具備深度金融KnowHow的廠商將形成長期優(yōu)勢，而技術淺層、缺乏場景驗證的供應商將逐步退出市場。

　　這一趨勢在全球范圍內(nèi)已有體現(xiàn)，人工智能公司OpenAI通過引入超100名投行人員參與模型訓練，嘗試強化其在金融專業(yè)領域的能力。

　　國內(nèi)市場中，不同類型玩家也逐漸形成差異化路徑：螞蟻數(shù)科、騰訊云等大廠型玩家，更多依托集團算力、模型和平臺能力，將智能體平臺切入金融場景；部分垂類金融科技公司則選擇聚焦單一業(yè)務場景，例如奇富科技圍繞信貸環(huán)節(jié)推出智能體。

　　脫胎于平安集團的金融壹賬通，走的是第三條路徑。其智能體建設并非從技術出發(fā)尋找場景，而是遵循平安集團“AI in ALL”的發(fā)展邏輯，將智能體嵌入實際金融業(yè)務鏈路中，在實踐中不斷突破能力邊界。

　　正是基于這種深厚的技術底座與場景深度，艾瑞咨詢在《iResearch Vendor Insight：中國金融智能體發(fā)展研究與廠商評估報告(2025)》中將金融壹賬通列入“未來破局者”象限。報告認為，金融壹賬通在任務自主拆解、多智能體協(xié)作、工具調(diào)用等方面表現(xiàn)突出，在“場景深度融合”與“業(yè)務價值可量化”上具備差異化優(yōu)勢。

　　從更長周期看，未來的金融智能體市場，很難容納純粹的技術公司。真正具備競爭力的參與者，必須同時具備技術能力、金融業(yè)務認知和可持續(xù)的商業(yè)模式。

　　智能體不是終點而是必經(jīng)階段

　　如果說去年是智能體的起點，那么今年以及接下來的三到五年，將是行業(yè)分化的關鍵期。

　　去年8月，國務院印發(fā)的《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》明確提到，在金融等領域，推動新一代智能終端、智能體等廣泛應用。“全面實施‘人工智能+’行動，全方位賦能千行百業(yè)”也寫入了“十五五規(guī)劃”中。

　　近期金融監(jiān)管總局的《銀行業(yè)保險業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展實施方案》，也進一步提出了充分發(fā)揮人工智能等新技術創(chuàng)新引領作用，加快發(fā)展“人工智能+金融”，探索前沿技術應用。

　　回到最初的問題：金融智能體走到了哪一步？

　　答案或許并不激進，但足夠堅定。它正從技術想象回歸業(yè)務現(xiàn)實，從能力展示走向價值交付。這一過程不會一蹴而就，卻正在重塑金融科技的競爭邏輯。