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　　随着国家“人工智能+”的深入推进，AI正以前所未有的深度融入金融肌理。过去两年，金融AI的发展充满速度与想象。从模型参数规模到推理能力，从算力投入到应用场景展示，行业一度呈现出高度技术导向的竞争态势。

　　在监管趋严、经营压力上升的背景下，金融行业开始重新审视AI的角色。金融智能体，正是在这一背景下被推到台前。

　　这一次，行业不再急于给技术贴上颠覆性的标签，而是开始用更接近业务本身的标准，检验智能体究竟走到了哪一步。

　　围绕金融AI的讨论，最终都会回到一个现实问题：人工智能是否真正节省了人力。

　　过去几年，金融机构在科技领域的投入堪称巨量。公开数据显示，2024年中国国有大行在科技领域的投入已超过1200亿元，科技人员规模超过10万人。但与投入规模形成对照的是，效率改善并未同步放大，边际人效提升逐渐放缓，形成了类似“索洛悖论”的现实困境。

　　痛点即是拐点。金融机构逐渐意识到，AI仅具备识别和理解能力，并不足以支撑复杂业务运行，“智能体”概念开始频繁出现在金融机构讨论中。与单纯的语言模型不同，智能体被定义为能够感知环境、规划决策、执行任务并达成目标的智能应用。简言之，它不仅要“懂”，更要“做”。

　　这也在悄然改变金融科技的竞争逻辑。技术参数仍然是入场券，但业务闭环能力正在成为新的胜负手。当金融机构开始用“能完成多少实际业务”来评估AI时，金融智能体的时代才算真正拉开了序幕。

　　放眼2025年的落地情况，金融智能体最适合介入的，往往是重复性高、规则相对清晰的场景，例如客服运营、营销支持、信贷辅助、保险理赔等。在这些领域，智能体的核心作用并非替代决策，而是提升整体运行效率。

　　客服是这一轮落地中最早成熟的场景之一。中国银行业协会发布《中国银行业客服中心与远程银行发展报告（2024）》显示，银行AI智能客服开通率超60%、31%完成大模型部署。

　　随着多意图识别与情绪感知技术的成熟，智能体已不再是简单的问答机器，而是能够承担咨询的“数字员工”。在平安集团的内部实践中，AI Agent数字员工已承担起约80%的客服量，AI解决率高达92%。

　　当业务流程具备标准化特征时，智能体的系统性价值便开始显现。保险理赔是典型的多节点协作场景。

　　在这个领域，运营、审核、质检等环节规则明确，天然适合多智能体系统协同作业。麦肯锡研究指出，生成式AI有望为全球保险业释放500亿至700亿美元的生产力潜能。金融壹账通的意健险多智能体理赔系统正是这一实践的代表，在车险这类高度标准化的场景中，智能处理出单量累计已达1.2亿单，推动了端到端流程的自动化。

　　而在信息复杂但逻辑可循的信贷领域，智能体成为重要的助手。例如在对公信贷领域，智能体能够整合工商、司法、专利等多维数据，自动生成企业画像与初步信审方案，将科创企业贷款从“几天等结果”缩短到“几分钟响应”，更好地助力科技创新。

　　整体来看，当下的金融智能体主要活动在“业务外围”，无论是生成报告、智能营销还是合规质检，它更多是在既有流程框架内担任辅助角色，为下一阶段更深度的应用积累信任、打下基础。

　　艾瑞咨询数据显示，目前金融智能体相关项目中，仍有超过九成停留在POC或局部试点阶段。行业热度与规模化落地之间，存在明显断层。

　　这断层的根源，在于金融业务对风险的高度敏感以及自身运行逻辑的复杂性。从宏观视角看，模型和数据的集中化可能引发行业决策趋同，进而诱发新型系统性风险；从微观视角看，Deepfake等诈骗加速演进，传统风控防线正面临冲击。

　　如果无法验证“屏幕对面是人是鬼”，也无法解释“模型为何做出此决策”，智能体就永远无法获得进入核心交易链路的通行证。

　　因此，构建可信赖的安全底座和可解释性，成为了智能体应用的前置条件。行业共识已然清晰：没有安全与可控，就谈不上智能体的规模化。

　　第一道防线是以AI对抗AI，解决身份可信问题。面对日益逼真的深度伪造攻击，传统的规则拦截已捉襟见肘。金融壹账通打造的“反欺诈策略平台”，融合了深伪检测、设备指纹等25个数字模块，通过“显式+隐式”的双重特征学习，将综合检测防御率提升至96%以上。

　　第二道防线是混合决策架构，解决逻辑可信问题。针对大模型固有的“幻觉”痛点，单纯依赖端到端的大模型在金融场景下极具风险。为此，金融壹账通创新“大模型+传统AI精准推理+人工决策节点”框架，这种架构确保了技术应用过程中的透明性与可解释性。

　　这类实践表明，只有先构建起坚如磐石的安全地基，智能体才有可能从外围工具演变为核心业务组件。

　　随着金融智能体逐步进入真实业务，行业关注点开始从通用能力转向金融Know-How的深度。在强监管、高风险的环境中，单纯的通用能力很难直接转化为可用能力，金融Know-How的重要性不断上升。

　　艾瑞在报告中指出，到2027年智能体市场将进入明显的“优胜劣汰”阶段，具备深度金融KnowHow的厂商将形成长期优势，而技术浅层、缺乏场景验证的供应商将逐步退出市场。

　　这一趋势在全球范围内已有体现，人工智能公司OpenAI通过引入超100名投行人员参与模型训练，尝试强化其在金融专业领域的能力。

　　国内市场中，不同类型玩家也逐渐形成差异化路径：蚂蚁数科、腾讯云等大厂型玩家，更多依托集团算力、模型和平台能力，将智能体平台切入金融场景；部分垂类金融科技公司则选择聚焦单一业务场景，例如奇富科技围绕信贷环节推出智能体。

　　脱胎于平安集团的金融壹账通，走的是第三条路径。其智能体建设并非从技术出发寻找场景，而是遵循平安集团“AI in ALL”的发展逻辑，将智能体嵌入实际金融业务链路中，在实践中不断突破能力边界。

　　正是基于这种深厚的技术底座与场景深度，艾瑞咨询在《iResearch Vendor Insight：中国金融智能体发展研究与厂商评估报告 (2025)》中将金融壹账通列入“未来破局者”象限。报告认为，金融壹账通在任务自主拆解、多智能体协作、工具调用等方面表现突出，在“场景深度融合”与“业务价值可量化”上具备差异化优势。

　　从更长周期看，未来的金融智能体市场，很难容纳纯粹的技术公司。真正具备竞争力的参与者，必须同时具备技术能力、金融业务认知和可持续的商业模式。

　　如果说去年是智能体的起点，那么今年以及接下来的三到五年，将是行业分化的关键期。

　　随着“人工智能+”上升为国家层面的重点行动，智能体在金融等服务业的应用已不再停留在探索阶段，而被纳入长期发展框架之中。

　　去年8月，国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提到，在金融等领域，推动新一代智能终端、智能体等广泛应用。“全面实施‘人工智能+’行动，全方位赋能千行百业”也写入了“十五五规划”中。

　　近期金融监管总局的《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》，也进一步提出了充分发挥人工智能等新技术创新引领作用，加快发展“人工智能+金融”，探索前沿技术应用。

　　答案或许并不激进，但足够坚定。它正从技术想象回归业务现实，从能力展示走向价值交付。这一过程不会一蹴而就，却正在重塑金融科技的竞争逻辑。

　　对金融行业而言，智能体是深入贯彻“人工智能+”行动、迈向金融强国的重要工具。它并非智能化的终点，而是一段必须走完、且必须走好的路。

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