智能体正式“入职”：大模型成功渗透金融场景

在智能化浪潮席卷各行各业的当下，金融行业的独特属性，正为智能体技术的落地与生长提供绝佳土壤。

金融行业天然具有数据密集、规则清晰、决策链长、对效率与准确性要求极高的特点，这恰恰契合智能体在自主感知、动态规划、工具调用、复杂推理与执行上的核心优势。

无论是前端交互服务，还是中后台的风险控制、合规审核、交易执行等，智能体都展现出巨大的潜力，能够突破人力瓶颈、降低成本、提升服务覆盖面和响应速度。

放眼整个行业，我们可以看到，在智能体技术蓬勃发展的浪潮下，金融场景，正以其独特的刚需性，成为智能体落地应用的核心“大赛道”。谁能在这条赛道上率先实现规模化、深度化的应用，谁就有可能掌握下一代金融服务创新的关键钥匙。

金融智能体的时代，已非未来，正在加速到来。

一、智能体爆发拐点已至，迈入自主决策新纪元

全球科技领袖与权威研究机构正达成高度共识，智能体技术将是AI的下一个风口，且已站在爆发的拐点。

OpenAI 创始人 Sam Altman 断言，“智能体将是 AI 的杀手级应用”；英伟达 CEO 黄仁勋更预言，“智能体将是下一个巨大的人工智能应用，智能体可能带来万亿美元的商机。”。

德勤在《技术趋势2025》报告明确指出，企业关注点正从大语言模型（LLM）逐渐转向更具落地潜力的方向，包括能够执行特定任务的智能体。

麦肯锡预测，2025年将迎来垂直AI智能体的爆发，它们通过深度融合行业知识与AI能力，释放巨大价值——预计超70%的AI价值潜力将来自此类应用。Gartner 的预测同样印证了其普及速度：到2026年，超过80%的企业将采用智能体技术。

在市场规模方面，MarketsandMarkets数据显示，全球AI智能体市场将从2024年的51亿美元增长到2030年的471亿美元，年复合增长率高达44.8%。

这一共识的核心在于，智能体正在突破传统AI工具的“被动响应”局限，进化为真正解决复杂场景问题的“数字劳动者”。它们不再是简单的问答机器，而是具备感知、决策、执行和学习闭环能力的“业务执行者”。

蚂蚁数科联合零壹智库发布的《2025金融智能体深度应用报告》（点击文末阅读原文可下载报告）强调，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，从而使其能够与人类一样，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。

正是在此技术演进背景下，金融领域的智能体被寄予厚望，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。

二、从大模型到智能体：破解“高投入低渗透”难题

《2025金融智能体深度应用报告》（点击文末阅读原文可下载报告）指出，金融行业数据丰富且复杂，对数据处理和分析要求极高。早期，金融大模型凭借对海量金融数据的深度挖掘分析，为金融决策提供一定支持。然而，随着业务场景日趋复杂，大模型的局限性逐渐凸显，难以满足更高阶需求。
 

例如，在瞬息万变的市场中，面对投资者多元需求，传统大模型虽能按指令生成宽泛分析报告，却缺乏主动感知市场动态、洞察潜在需求及自主规划行动的能力，难以输出及时精准的个性化投资策略。
 

具体而言，金融复杂场景下，大模型存在五大关键局限：
 

一是环境感知与实时交互缺位。如前例所述，大模型无法主动捕捉行情波动、客户行为等动态变化，也难以自主调用实时风控数据库等外部系统获取信息并交互，难以实时响应市场。

二是决策与执行链条割裂。大模型虽擅长分析思考与生成建议，却缺乏直接行动能力，无法自主对接交易系统、客户关系管理等业务平台完成实质性操作，造成“想”与“做”的脱节。
 

三是“幻觉”风险与可控性不足。金融业务对准确性、严谨性和可解释性要求极高，但大模型存在生成错误或虚构信息的“幻觉”风险——中国人民银行科技司司长李伟曾强调此问题的伦理危害。同时，模型在稳定性、可预测性和可追溯性上的表现，与金融业务的严苛要求仍有差距。

四是专业认知与多模态理解薄弱。通用大模型在金融垂直领域的知识深度有限，对复杂图表、报表等多模态信息的理解远不及领域专家。上海人工智能实验室等机构的《金融大模型应用评测报告》显示，其在安全合规上表现尚可，但专业认知深度和多模态能力仍是明显短板。

五是“强自主性”适配难题。理论上的“强自主性”通用智能体在金融关键任务中稳定性与完成率不足，火山引擎金融行业总经理刘俊指出，这类智能体更适合个人效率场景，而严谨专业的金融任务需采用传统工作流与智能体增强的混合模式。

因此，单纯将大模型直接应用于金融业务，难以完全实现端到端智能化。金融智能体的诞生，正是为了弥合大模型能力局限与金融业务复杂需求之间的鸿沟。通过将大模型的强大认知能力与自主行动能力相结合，金融智能体为解决当前大模型应用面临的局限提供了有效路径。

金融智能体并非单一实体，而是一个复杂体系。它能够感知金融环境，基于内部模型或知识进行推理决策，规划实现目标的行动步骤，通过调用外部工具或系统接口执行任务，并根据结果反馈调整。其核心在于构建“感知-推理-规划-执行-进化”的闭环机制。

根据《2025金融智能体深度应用报告》，金融智能体通过六大核心模块的强化构建，实现场景适配、知识支撑、工具赋能、安全保障、底层夯实与持续进化。

业务场景支撑聚焦定制化与实时洞察，通过场景化智能体（如按客户风险偏好、投资标的提供差异化理财策略）深化服务颗粒度；，以及依托 Transformer 等深度学习模型做市场资讯情感量化，结合事件驱动知识图谱实时解析政策、并购等重大事件影响，强化动态响应。

知识供给体系以结构化知识库为核心，构建产品知识图谱（如整合特点、风险等级并高频更新，关联用户与专家评价等），并针对投资咨询、风控等场景建立专项知识库，精准提升场景专业度。

专业工具与模型打造全流程能力，优化小模型库（如用 GA-SVM 算法提升房企信用评估精度）与定制化推荐模型，以及实现营销方案生成、资产配置优化等工具智能化，嵌入 NIST 安全框架强化防护。

安全合规围栏筑牢风险防线，通过大数据实时监控与多模型融合做多层次风控评估，定期优化预测精度；建强安全团队，常态化开展红蓝对抗演练主动修复漏洞。

底层数据与模型基建夯实支撑能力，优化数据中枢（如提升接入时效，用联邦学习安全融合多源数据等）、精调行业大模型（扩充金融语料、优化指令对齐），探索文本、图像等多模态交互扩展服务边界。

持续优化机制驱动自进化，通过人工反馈与强化学习实现策略闭环优化、制定开发规范、建设知识共享平台，用 A/B 测试推广最优方案保障规模化落地。

通过六大模块的协同作用，可构建一个更智能、更安全、且能持续进化的金融智能体。在严守AI伦理与监管合规的前提下，它将突破大模型的能力边界，实现金融服务全维度的跃升。其核心价值主要体现在：

精准拆解复杂任务+适配场景需求：面对跨产品组合推荐等复杂需求，智能体可拆解为“风险偏好分析→产品匹配→收益计算”分步执行，避免大模型笼统输出，同时结合监管规则与市场波动等实时数据，输出场景化建议结果，解决通用化回答的适配短板。

打通决策到执行闭环：突破大模型仅输出文本的局限，直接调用工具完成账户查询、贷款审批提交等实操动作，实现从决策到行动的落地能力。

降低“幻觉”风险：通过知识约束机制筑牢金融级严谨性底座，进一步规避大模型生成错误或虚构信息的隐患。

筑牢风险合规防线：通过海量数据实时监控、异常行为识别与自动化合规检查，构建更前瞻精细的风险管理体系，强化合规落地能力。

三、金融智能体：应该做、能够做、值得做

金融智能体绝非现有工具的简单升级，其自主工作能力正在从根本上重塑金融行业的运作方式，释放巨大生产力潜能。

这种重塑首先体现在显著推动行业降本增效，引领金融业从传统人力密集型模式向智能自动化流程转型。 通过实现端到端复杂流程自动化，大幅减少了人工干预。

以贷款流程为例，从接收申请、身份核验（KYC）、信用评估到合同生成与放款通知等跨系统、跨环节的操作均可高效完成。

一线银行AI负责人的实践经验表明，通过智能体实现的自动化KYC文件核验能够提升 60%的审核效率，客服智能体可自动解决 70%的标准客户查询，显著提升效率、降低运营开支。

其次，金融智能体凭借其自动化与低成本特性，正有效拓展服务边界，触达传统金融服务难以覆盖的边缘人群和欠发达地区。通过自动化微贷风险评估、提供定制化的移动银行/保险产品、简化开户流程等方式，显著降低了金融服务的门槛与成本，有力推动了金融普惠的实现。

智能体也在深刻重构金融业务流程与客户体验。其核心在于打破传统固化流程和去除复杂功能界面，通过自然语言交互（LUI）显著简化操作路径。这在适老化服务上尤为突出，有效降低了老年用户的使用门槛。

与此同时，智能体赋能深度个性化服务，如动态理财建议、精准产品推荐和主动服务能力，推动服务模式从被动问答转向主动推荐。金融服务也因此更无缝地嵌入生活场景，实现“无感可用”的体验升级，客户满意度与粘性大幅提升。

蚂蚁数科的实践即是一个缩影：在帮助银行建设的全行级金融业务智能体项目中，ToC端部署的三十余个智能体覆盖理财、基金、信用卡等场景，预计服务超数千万客户群体，客户体验提升达8-10倍。

在风险管理这一核心领域，金融智能体更实现了从“事后补救”向“事中拦截”乃至“事前防范”的跃迁。智能体能够实时感知多源数据（如交易、市场、舆情等），进行复杂的推理分析，实现更早、更精准的异常行为识别和风险预警（如反欺诈、信用风险等）。

蚂蚁数科安全风控智能体的实践同样印证其价值：建模效率提升30%，模型KS值提升2-5%，构建了更动态、更精细的“实时免疫”级风控体系，显著提升了金融业务的安全性与稳定性。

值得注意的是，随着技术的成熟和成本的持续走低，金融智能体已从高端技术探索转向普惠化应用，成为大多数金融机构均可负担的技术升级选择。

例如，中科金财与阿里云联合发布的智能体解决方案，其AI-Native 架构深度融合通义千问大模型与行业场景工具，通过“感知-认知-决策-执行”全链路自动化设计，在知识管理、智能客服等场景中实现业务效率提升30%-70%，人力成本降低50%以上。

在硬件层面，该方案搭载阿里云APG服务器，以低成本、高性能的算力赋能企业级客户，显著降低AI应用门槛，其设计理念与性能为智能体的复杂应用场景提供了强大的底层支持，满足即时交互需求。

成本优化在软件层面同样显著，火山引擎通过“区间定价”模式将豆包大模型使用成本降至原有三分之一，综合成本仅为0.8-8元/百万tokens，极大推动了智能体的规模化部署。

已有越来越多的金融机构开始构建自己的智能体，以实现业务流程的深度重构与效率跃升。

公开信息显示，工农交邮四大行、招商银行、中信银行、浦发银行、平安银行、华夏银行、广发银行、上海银行、北京银行、中原银行、中信百信银行、微众银行、新网银行等16家银行已经搭建了智能体平台。

例如，农业银行针对“模速空间”内有贷款需求的企业，推出AI辅助生成的“模速贷评分卡”。该评分卡围绕人员素质、创新能力、商业化落地能力、市场化投融资能力等维度进行综合评分，支持一键30秒生成上市公司信贷报告，显著缩短尽调审批时间，提升金融服务效率。

邮储银行打造告警研判智能体，依托行内运维知识库萃取知识，结合大模型推理生成告警排查思维链，通过大小模型协同实现常见告警自动排查与处置建议生成，经人工确认后完成典型故障自处置，构建起 “智能研判 - 自愈” 的运维新闭环。目前，该行已实现大部分常见网络告警的自动排查执行，自动化率超 87.5%，效率提升 90%。

保险领域同样活跃，泰康保险、暖哇科技、镁信健康、乐橙数健等机构也在推出智能体。

其中，泰康人寿推出基于 Deepseek-R1大模型的“慧运营核保智能体”，具备智能解析医学影像、实时生成核保结论、精准推荐投保方案三大核心能力，实现运营AI能力全面升级。

金融科技厂商方面，蚂蚁数科构建了覆盖财富管理、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 开发平台、AI大模型网关等全栈技术，已在银行、保险、证券等100+金融场景落地。

金融智能体发展现已进入持续推进阶段，未来随着技术不断迭代，其将在更广泛场景中深度发挥核心价值，驱动金融行业向更高效、智能、普惠的方向升级。

参考资料：

1、蚂蚁数科，零壹智库.《2025金融智能体深度应用报告》

2、德勤.《技术趋势2025》

3、53AI.《观点|麦肯锡：70% 的 AI 市场将来自垂直智能体》

4、华夏时报.《年内超百个金融智能体落地，风控、财富管理等关键场景将被重构》

5、北京通信信息协会.《中科金财联合阿里云发布基于阿里云APG服务器的金融行业一体机解决方案》

6、CSDN.《16家银行AI Agent建设进展：“场景+智能体”成为下一战场》