智能体正在洞穿100个金融场景
资讯 零壹智库 零壹财经 2025-07-16 阅读：744
来源 | 零壹智库
【编者按】
金融行业正处于关键转折点，生成式人工智能的突破，特别是大模型能力的显著提升，成为重要驱动力。在这一变革中，智能体作为核心载体，推动了金融生产力的显著变革。
大模型作为新一代人工智能的基石，为金融行业的智能化提供了强大的技术底座。它们凭借海量数据训练，具备卓越的自然语言理解、生成和推理能力，能够处理复杂文本、进行逻辑分析并生成高质量内容，显著降低了开发和应用的门槛，是金融智能化的“基建”。
如果说大模型是“大脑”，那么智能体就是将这个“大脑”的认知能力转化为具体金融业务执行力的“身体”和“行动者”。金融智能体通过其独特的“感知-推理-规划-执行-进化”闭环机制，成为连接大模型与现实金融世界的桥梁。
它能够自主感知外部环境，进行推理和决策，规划复杂任务的执行路径，并调用外部工具（API、系统接口、金融模型）来完成具体操作，甚至根据执行结果进行学习优化。智能体的出现，使得金融机构能够将大模型的能力真正落地到复杂的业务流程中，实现从单点智能到流程智能、决策智能的飞跃。
本文节选自《2025金融智能体深度应用报告》，该报告为蚂蚁数科与零壹智库联合发布。
一、浪潮涌起：金融智能体应用现状
金融智能体作为大模型技术的进阶，正重塑国内金融行业格局。它突破大模型仅具备语言理解生成的局限，通过感知、规划、记忆和行动能力形成闭环反馈系统，实现从“被动问答”到“主动决策”的跨越。
当前，智能体的金融业务场景以“金融业务RPA（Robotic Process Automation）”为主，在客服、风控等场景实现规则化任务自动化，但受基座模型能力、思维链技术等限制，尚未实现完全自主工作。
不过，随着DeepSeek-V3等大模型迭代、蚂蚁AgentUniverse等平台开源，以及算力成本下降，智能体在投研分析、量化交易等复杂场景的多智能体协同应用逐步展开，正从单一工具向全业务链智能化解决方案演进。
1、单智能体与多智能体协同应用并存
当前金融智能体应用中，单智能体与多智能体协同应用并存。
单智能体通过结合智能体应用框架，在信贷审批、客户服务、文档审批等具有一定规划要求但业务复杂度不高的业务中优化大模型表现，如某省农商行金融垂直智能体实现贷款面签自动化率达90%。
多智能体系统则像是一个虚拟职场，每个智能体都有自己专长的特定领域，并统一受“协调智能体”调用，从而使得多智能体系统能够与人类一样，具备行动规划、使用工具执行规划、与其他智能体及人员合作、边实践边学习以自我改进的能力。在量化金融与投资分析、金融异常检测等高规划要求场景中发挥作用。
如某智能投顾平台利用多智能体协同技术为用户提供个性化投资建议，通过收集用户信息、推荐投资组合、实时监控市场动态并调整，提升用户体验和投资回报率。
多智能体还具有适用于复杂动态金融环境、提升整体输出稳定性和提高复杂任务处理效率与适应性等优势，但对技术架构、算力等要求更高。
2、智能体应用聚焦金融核心场景并逐步深化
智能体在金融领域的应用聚焦核心场景并不断深化。
智能投顾类智能体赋能财富管理，如工商银行“AI 投顾” 平台结合大模型和行为画像生成个性化资产配置建议，高盛Marcus Invest 机器人顾问为中产客户提供投资建议。
风险管理与欺诈检测智能体成为关键方向，花旗银行与Feedzai合作的系统、中国农业银行反电诈平台均提升了风险识别精度与速度。
此外，运营类、合规与审计类、培训与知识管理类智能体也在银行内部加速部署，多智能体协同在企业开户或信贷等复杂业务流程中逐步落地。
3、技术底座与金融场景深度耦合的专业化架构逐渐形成
国内金融智能体形成“大模型 + 多技术融合”的特色技术路线。
底层依托LangChain、AutoGPT 、蚂蚁 AgentUniverse等多智能体框架，结合 DeepSeek-V3 等大模型的金融垂类微调，实现“感知—规划—记忆—行动”闭环；
中层通过RAG（检索增强生成）技术整合产品知识库、投研观点库等异构数据，如天府绛溪实验室的投资助理智能体能将初步研究时间压缩80%，行业分析精准度突破95%，并推动投资决策效率跃升70%；
上层通过 PEER 协作模式（如支小助的计划—执行—表达—评价循环）实现复杂任务拆解。随着人工智能与金融的深度融合，人工智能在金融领域的应用场景不断拓展，从信贷管理到风险防控，再到承保核赔以及信息披露审核等，为金融业务的创新与发展提供了有力支持。
同时，区块链、隐私计算等新技术的运用，进一步推动了金融数据安全与合规应用，进一步推动了金融监管领域的数字化与智能化发展。模型安全平台与合规引擎的集成，确保智能体在金融数据脱敏、监管合规等方面的落地可行性。
二、蚂蚁数科100+金融智能体深度业务场景
在金融行业智能化转型的浪潮中，蚂蚁数科凭借深厚的技术积累与行业洞察，构建起覆盖财富管理、精准营销、风险管控、数据分析等核心领域的金融智能体矩阵，依托Agentar金融智能体开发平台、AI大模型服务网关等全栈技术体系，推动智能体解决方案在银行、保险、证券等多元金融场景落地生根。
蚂蚁数科金融智能体的强大能力，最终体现在其对金融业务全价值链的广泛渗透与深度赋能。其超过100个的深度业务场景，不仅展示了技术的广度，更彰显了对金融业务理解的深度。
这些场景系统性地覆盖了从外部客户服务到内部运营管理，从精准营销到严密风控的各个关键环节。本章将对这些丰富的业务场景进行全景式解析，以揭示金融智能体如何重塑金融服务的生产与消费范式。
1、垂直行业分布
（1）银行板块
· 在客户服务侧，AI原生手机银行提供账户管理、信用卡还款、情感陪伴等智能化功能，同时通过适老关怀提升普惠金融体验；
· 在经营分析中，智能助手可自动生成分支行报告、挖掘商机，赋能精细化管理；
· 零售业务场景下，从实时行情问答到客群智能推品，从持仓解读到投资决策辅助，全面升级财富管理服务；
· 信贷风控环节则通过AI尽调报告生成、智能审核、风险预警等工具，实现全流程自动化与精准防控；
· 营销助手和通用助手进一步优化客户触达与内部协同效率，推动银行业务向数据驱动范式转型。
表1 蚂蚁数科银行板块智能体深度业务场景详表
（2）证券板块
· 在投资研究领域，智能体可辅助生成研报框架、总结路演要点，并快速分析市场事件影响；
· 投资顾问场景下，通过初选投顾方案、预处理理财产品问答，提升服务响应速度；
· 风险控制模块聚焦客户流失预警，而合规审查则通过合同初审、交易存证等功能降低合规风险；
· 通过智能运营工具，如信披报告初审、营销物料合规提示等，进一步优化中后台效率，助力券商实现业务敏捷性与合规性的平衡。
表2 蚂蚁数科证券板块智能体深度业务场景详表
（3）保险板块
· 在产品及客户服务中，智能体赋能代理人助手、个性化方案推荐及投诉根因分析，提升销售转化与用户体验；
· 承保管理环节通过自动报价、核单及风勘报告生成，显著缩短业务周期；
· 理赔服务依托智能定责定损、反欺诈技术，实现车险、健康险等多险种的高效处理；
· 合规与监管模块提供稽核检查、政策摘要生成等工具，确保业务合规性；
· 此外，数据资产管理实现保险数据的智能分级分类，为精细化运营夯实基础。
表3 蚂蚁数科保险板块智能体深度业务场景详表
（4）通用板块
· 安全合规领域涵盖内容审核、合同审查，筑牢风险防线；
· 客户体验工具通过标签挖掘与用户洞察，优化交互设计；
· 智能办公与智能客服场景下，从工作报告助手到数字人坐席，全面提效内部协作与客户响应；
· 智能陪练和智能研发模块提供交互式培训、AI编程辅助等功能，加速人才与技术创新；
· 智能用数则通过领导驾驶舱、问数助手等，将数据转化为决策洞察，赋能企业智能化升级。
表4 蚂蚁数科通用板块智能体深度业务场景详表
2、业务链条解析
（1）客户服务场景——重塑体验，提升效率
在直接面向客户的服务层面，智能体致力于解决传统金融服务的服务时间有限、响应不及时、体验同质化等核心痛点。通过提供7x24小时在线的智能化服务，不仅极大地提升了服务效率与可得性，更能通过深度个性化，重塑客户体验，增强客户粘性。
图1 智能体增强客户体验业务场景
（2）内部运营场景——赋能员工，降本增效
金融机构的内部运营涉及大量重复性、流程化的工作。智能体在此领域的应用，旨在将金融从业者从繁琐的事务中解放出来，作为其“智能副驾”，优化内部流程，显著降低运营成本，使其能专注于更高价值的专业性工作。
图2 智能体提升内部效率业务场景
（3）营销与销售场景——精准触达，提升转化
在营销与销售环节，智能体通过强大的数据分析和内容生成能力，帮助金融机构从“大海捞针”式的传统营销，转变为“精准滴灌”式的智慧营销。其核心价值在于深度洞察客户，实现个性化触达，从而最大化营销投入产出比（ROI）。
图3 智能体促进金融销售业务场景
（4）风险管理场景——智能预警，防范未然
风险管理是金融行业的生命线。智能体能够处理和分析比传统规则引擎更复杂、更海量的数据，从而在风险发生前进行更早、更准确的识别与预警。其应用旨在将风控从事后补救，向事中拦截和事前防范的范式迁移。
图4 智能体风险管理业务场景
（5）产品创新场景——洞察需求，加速研发
在快速变化的市场中，产品创新能力是金融机构保持竞争力的关键。智能体通过对海量非结构化数据（如用户反馈、社交媒体讨论、市场研究报告）的深度分析，能够帮助产品团队更敏锐地洞察客户需求和市场空白，从而加速产品研发迭代周期。
图5 智能体回忆产品创新业务场景
（6）决策支持场景——数据驱动，辅助管理
对于金融机构的管理层而言，及时、准确、有洞察的数据是科学决策的基础。智能体能够扮演高级数据分析师的角色，对复杂的经营数据进行多维度分析，并以自然语言的形式呈现核心洞察，从而为战略规划、业务调整等高层决策提供有力支持。
图6 智能体在金融机构中的应用
三、金融智能体驱动的未来已来
从行业实践看，国内金融智能体已形成单智能体与多智能体协同应用、核心场景深度渗透、技术与场景专业化耦合的发展格局，蚂蚁数科等机构通过全栈技术体系与 100 + 场景的规模化落地，验证了智能体在提升效率、优化体验、创新模式等方面的显著价值。
作为核心驱动力，金融智能体将催生全新的金融产品、服务模式和风险控制体系，深刻改变金融行业的竞争格局和生态。
1、个性化与嵌入式金融服务
智能体凭借其对海量数据的感知和分析能力，能够更精准地理解用户需求、预测其行为模式，从而实现实时、动态、高度个性化的金融产品和服务推荐，包括定制化理财规划、保险方案设计、信贷产品匹配等。
同时，智能体能够将金融服务无缝地嵌入到各种生活、消费、产业场景中（嵌入式金融），更好地贴近用户的个性化需求，让金融服务无感可用。Kieran Garvey 和世界经济论坛强调，智能体将是推动个性化金融服务和普惠金融的关键力量。
2、智能化产品设计与创新
智能体能够辅助金融机构进行更高效的市场分析、竞争情报收集和用户画像构建，加速金融产品的设计和迭代周期。例如，智能体可以自动化生成金融合同草稿、分析现有条款的潜在风险、优化产品参数以满足特定客户群需求等。
3、实时、智能的风险管理
智能体能够对海量、多源的金融交易数据、市场信息、社交媒体舆情等进行实时监控和异常行为识别。基于强大的推理和决策能力，智能体可以构建动态的风险评估模型，实现更前瞻、更精细的风险控制，例如实时反洗钱（AML）监控、交易欺诈检测、信用风险预警、市场风险监测等。
英国投资协会（IA）报告、Kieran Garvey/WEF以及一线银行AI负责人的实践都印证了智能体在提升风控效率和准确性方面的巨大潜力。
4、全新合规与监管模式
在日益严格的金融监管环境下，智能体能够辅助甚至部分自主完成复杂的合规检查、法规解读、报告生成和审计支持工作，显著提升合规管理的效率和准确性。同时，监管机构自身也可以利用智能体技术提升监管效率、实现穿透式监管和风险画像，更有效地维护金融市场稳定。
英国金融行为监管局（FCA）国际与市场执行董事 Sarah Pritchard 表示，FCA支持在安全、责任、合规的前提下推动AI创新，并强调监管需要以原则为基础、突出结果导向，密切关注AI对风险管理和合规的影响。
-End-
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