2026金融AI前瞻：不仅比谁更智能，更要比谁更可控

资讯零壹智库零壹财经 2026-01-26 阅读：287

关键词：金融AI

在边界之内前行

来源 | 零壹智库

过去一年，以大模型为代表的生成式AI在金融行业的渗透速度，明显慢于外界的普遍预期。

从技术投入和试点数量看，金融机构对生成式AI的关注度几乎处于各行业的前列；但真正进入生产系统、参与关键决策的比例，依然有限。香港货币及金融研究中心在2025年的一项调查中指出，尽管超过七成受访金融机构已经启动生成式AI相关部署或试点，但真正投入核心业务流程的比例仍不足两成。

一边持续加大投入、一边谨慎推进落地，成为很多金融机构的共同状态，也构成了当前金融AI走向实际业务的真实底色。

问题并不在于技术是否足够先进。相反，恰恰是在模型能力快速跃升之后，金融机构更清醒地意识到：当AI进入金融体系，风险不再是“做不到”，而可能来自“做得过头”。一段看似合理的回答、一次不够稳的判断，放在内容平台也许只是体验问题，但放在金融业务里，却可能直接触及资产安全与风险敞口，甚至在业务链条中被层层放大引发连锁反应。

也正是在这样的背景下，行业开始重新审视金融AI的价值边界。以马上消费此前发布的天镜3.0为代表，很多技术表述不再单纯强调模型规模或生成能力，而是试图回应金融场景中长期存在的可控性、可信性与责任边界问题。从行业视角看，这更像是一种信号：金融AI的竞争焦点，正在从能力展示转向边界管理。

一、金融AI的实践前沿：从能力扩张走向结构重构”

在2025年的全球金融AI实践中，行业关注的重点正在发生变化。相比模型能力又提升了多少，越来越多机构开始关心：这些能力，能否在真实业务中被长期、稳定地使用。

早期阶段，金融机构更多将大模型视为效率工具，主要用于客服应答、文本生成或内部信息检索等风险相对可控的场景。这些场景的共同特征在于，即便模型输出存在偏差，也可以通过人工复核、规则校验或后续流程进行修正，不会直接触及资金安全和责任归属等核心问题。

但随着应用逐步深入，单一通用大模型在金融场景中的局限性开始显现。金融业务高度依赖确定性、可审计性与稳定输出，而以概率生成内容为核心机制的大模型，在缺乏外部约束的情况下，很多时候难以独立承担关键决策职能。不少机构的真实体感是：大模型在理解和表达上的进步很大，但在“说得准、说得稳、出了问题可追溯”这些要求上，与金融系统的严要求之间，仍然存在不小差距。

正因如此，组合式架构成为了不少金融机构更现实的技术选择。所谓组合式，并不是引入更多复杂技术，而是通过清晰分工来降低不确定性。通俗地说，就是不再指望一个模型解决所有问题，而是采用一种“团队作战”模式：让大模型负责理解复杂信息、梳理问题和提供认知支持，把真正需要稳定性、可解释性和可追责性的判断，交由更专注、更可控的小模型完成。这种大模型+小模型的协同应用模式，正成为当前金融AI落地中更易被接受的路径。

一些走在前列的金融机构，已经在这个方向上取得了实质进展。以马上消费为例，其在推进金融AI应用时，就采用“大模型感知+小模型决策”的协同架构。其中，“天镜”大模型主要承担任务理解与流程拆解任务，用于识别复杂用户意图、组织业务信息和调度处理步骤；而涉及风险评估、规则校验等关键判断的环节，则由数千个更稳定且可垂直的小模型执行。这种设计将大模型的通用能力与小模型的垂直专业能力进行了组合，在提升效率的同时坚守了安全稳健的底线。

与此同时，金融AI的训练和优化逻辑也在发生变化。传统模型往往围绕单一目标函数进行优化，而在金融场景中，单一视角极易放大系统性偏差。近年来，群体强化学习和多源反馈机制开始被引入金融AI的训练与优化体系，其核心目的并非追求更激进的策略，而是通过引入多主体、多经验来源，降低模型决策的极端性。在实践中，这既包括来自不同业务角色的人类反馈，也涵盖多模型协同博弈所形成的策略平衡。

马上消费在“天镜”3.0的升级过程中，正是沿着这一思路推进。其目标并不是让模型具备更强的自主决策能力，而是尝试将散落在业务专家和一线实践中的隐性“经验直觉”，通过技术手段进行系统性整理和沉淀，进而转化为整个AI系统可以持续学习和参考的“群体智慧”。其价值并不在于提升模型的“聪明程度”，而在于让其决策结果更贴近组织长期形成的风险偏好与业务共识。

在应用形态上，金融AI也正从早期的Chatbot，逐步演进为具备一定任务执行能力的Agent系统。但与外界对“高度自动化决策”的想象不同，金融机构在这一方向上的推进整体较为审慎。当前更常见的做法，是将Agent定位为受约束的执行单元：在明确授权范围内调用工具、完成流程性任务，而关键判断节点仍保留人工介入空间。多智能体协作的潜力正在被讨论，但其前提是清晰的责任划分与可控的退出机制，而非完全自治。

总体来看，金融AI的技术创新正在呈现出一个清晰趋势：从能力导向转向结构导向，从模型性能竞争转向系统可信性建设。在监管要求逐步明确、风险意识不断提升的背景下，金融AI不再以“无所不能”为目标，而是逐渐回归其作为决策辅助系统的现实定位。

二、技术狂飙的背后，如何给金融AI系上“安全带”？

尽管前沿创新不断涌现，但在真正走向业务落地的过程中，金融AI仍面临一系列绕不开的问题。这些问题与当前大模型的工作机制本身高度相关，短期内难以被彻底消除。正是这些问题的存在，决定了金融AI现阶段不可能完全实现自动化。

首先，幻觉问题在金融场景中具有放大效应。大模型的输出，本质上并非基于事实验证，而是对“最可能答案”的概率性生成。在多数应用中，这种机制带来的风险是可接受的，但在金融业务中，任何看似合理却并不准确的判断，都可能被直接嵌入决策流程，从而影响资金配置、风险评估或客户权益。

更重要的是，金融业务往往具有高度复杂性和强时效性，模型训练数据与现实情境之间不可避免存在滞后与缺口，这也意味着，幻觉并非偶发问题，而是可能长期伴随着金融AI的结构性风险。

其次，数据偏见使金融AI的决策结果具有潜在的不公平性。AI通常依赖历史数据进行训练，而金融数据本身承载着长期形成的制度安排、市场选择和行为偏差。如果缺乏有效校正机制，模型不仅可能复现这些偏差，甚至会在规模化应用中加以放大。

在信贷审批、风险定价等场景中，这种偏见具有现实后果：某些群体可能被系统性地低估或高估风险。需要指出的是，即便在技术上移除显性敏感变量，隐性关联特征仍可能导致结果层面的不公平。

第三，不可解释性限制了AI技术在关键决策环节的使用深度。金融决策的核心，不只是结果正确，更在于决策过程是否可被理解、复核与追责。然而，当前主流大模型大都难以提供清晰、稳定且可复现的推理路径。

这在风险管理、合规审查和事后问责中，构成了实质性障碍。当业务人员无法清楚回答“模型为何给出这样的判断”时，AI的输出就难以获得制度层面的信任，也无法被纳入正式的金融决策责任体系中。

马上消费常务副总经理蒋宁用自动驾驶作类比：“如果忽略安全因素，技术或许可以更快实现；但正因为涉及真实的人和真实的风险，自动驾驶才走过了十余年的长路，至今仍在不断逼近成熟。这种'慢'，并非保守，而是对现实复杂性的尊重。”

正是基于这些固有缺陷，金融行业逐渐形成一个清醒共识：盲目追求和依赖AI的全自动化决策，在金融场景中既不现实，也不安全。这并非对技术潜力的否定，而是对金融风险传导机制的理性回应。与其让AI在金融决策链条中承担超出其能力边界的责任，不如明确界定其适用范围，将其优势集中在更合适的位置。

在实践中，金融AI的应用边界正在逐步清晰，可大致划分为三个层级。

在低风险、规则明确的环节，生成式AI可以承担较高程度的自主决策职能。如标准化客户服务、信息查询、交易记录整理、基础合规校验等场景，其业务逻辑相对稳定，错误后果可控，即便出现偏差也能被快速纠正。在这些场景中，AI的效率优势最为明显，且风险外溢相对有限。

在中等风险、需要判断但仍可复核的环节，更可行的模式是“AI提供建议，人类负责复核”。如信贷初筛、风险预警、投顾分析支持等，AI可以在多维数据整合、模式识别方面发挥优势，但最终决策仍需由人类结合具体情境进行确认。这种分工方式，既避免了人力成本过高，也为模型输出保留了必要的安全缓冲区。

而在高风险、责任高度集中的核心决策环节，行业普遍坚持由人类承担最终决策责任。涉及重大资金配置、复杂金融产品交易或系统性风险判断时，生成式AI更适合作为辅助分析工具，而非决策主体。这一原则并非技术保守，而是源于金融体系对责任清晰度和可追溯性的基本要求。

三、以可信为先：头部机构引领行业新范式

在金融AI的能力边界逐渐清晰之后，行业面临的核心问题，已经不再是是否要引入AI，而是如何在长期运行中确保其稳定、可控与可追责。这意味着，讨论的焦点需要从单一模型或具体应用，转向一套能够支撑金融AI持续运作的治理体系。

与许多通用场景不同，金融领域对AI的容错空间极其有限。问题并不在于模型会不会出错，而在于一旦出错，后果往往会被迅速放大。当AI被嵌入关键业务流程，其输出就可能直接影响资金配置、风险敞口，甚至客户的切身利益。

在这样的前提下，单纯依靠模型能力的提升，已经不足以支撑金融AI的长期运行。越来越多机构开始意识到：如果缺乏一套稳定的运行与约束机制，再强的模型也很难真正“用得久”。

从实践经验看，金融机构在推进可信AI落地过程中，正在集中补齐三块关键短板。

首先是把数据管住。大模型对数据的依赖程度，远高于传统模型，而金融数据本身又高度敏感、关联复杂。现实中的治理关键，并不只是防止数据泄露，而在于明确数据的使用边界和责任归属。这也是为什么，一些机构在引入AI的同时，会同步推进数据分级、访问限制和数据审计等工作。隐私计算、联邦学习等技术也在在部分机构实践中被引入，以实现“数据可用不可见”，为后续模型训练和推理过程建立可信前提。

其次是要让模型的判断过程说得清楚。在金融场景中，模型是否可信，很大程度上取决于其决策过程能否被理解、复核与问责。如果答案是否定的，那么就很难被金融系统所采纳。因此，越来越多机构要求模型在运行过程中保留完整决策记录，对关键输入、输出和判断路径进行留痕，并配合定期的内部审计和外部评估机制。而算法审计在这里的意义，并不是限制模型能力，而是为其进入核心业务流程提供制度信任基础。

第三是随时做好“拉闸”的准备。任何金融AI系统都必须假设自身存在失效的可能性。在实际运行中，模型可能因数据分布变化、极端情境或外部攻击而出现异常。在这些情况下，如果系统无法及时中断、无法快速切换人工流程，就可能存在失控风险。因此，是否具备清晰的应急机制和退出路径，已经成为衡量金融AI是否真正“可用”的一项现实标准。只有当AI系统具备可中断、可回滚的设计，其风险才处于可管理状态。

在这样的治理框架下，头部机构的示范意义也随之发生变化。它们无需继续证明“AI能做得多聪明”，而需要更关注如何让AI长期、稳定地运行在安全轨道上。

从已披露的实践来看，一些机构在引入生成式AI时，并未选择“一步到位”的激进策略，而是将其放在更靠前的辅助位置。例如在复杂信息理解、流程梳理和风险提示等环节发挥作用，而涉及最终裁量的关键决策，仍然由规则体系和人工判断完成。以马上消费披露的“天镜3.0”为例，其通用大模型并未直接参与核心决策，而是更多承担信息理解和分析支持的角色。从行业视角看，这种做法释放出的信号非常明确：生成式AI需要被嵌入制度，而不是被赋予完全自主权。

类似的取向，也正在银行和保险机构中逐步显现。部分银行将生成式AI优先部署在内部知识检索、合规辅助和风险提示环节，而非直接参与授信决策；保险机构则更倾向于让AI参与材料整理和风险画像补充，但明确将最终裁量权保留在人工审核中。路径各不相同，但背后的逻辑高度一致：金融AI的引入，应当增强治理能力，而不是削弱既有的责任结构。

金融AI的下一阶段竞争，很可能不再围绕技术指标展开，而是围绕治理能力展开。谁能够在数据安全、算法审计和风险应急等关键环节形成系统化能力，谁就更有可能在监管趋严、风险意识上升的环境中，实现AI的长期、稳健应用。

四、在边界之内前行，金融AI才能走得更远

回顾金融AI的发展历程，一个看似反直觉却愈发清晰的事实正在浮现：金融并不是一个“越自动化越先进”的领域。恰恰相反，当技术能力不断增强，真正决定其能否落地并长期运行的，反而是对边界的尊重程度。

正如蒋宁所说，越是在技术被高度关注、寄予厚望的时期，越需要对“节奏”和“边界”保持清醒判断。

这种清醒，并不意味着金融行业对技术创新的热情减退。相反，它标志着行业正在进入一个更成熟的阶段：从“能不能用AI”，转向“如何负责任地使用AI”。在新的阶段，技术的价值不再体现在是否替代人类判断，而在于是否能够放大人类的判断能力，同时不削弱金融体系的稳定性、可解释性和责任结构。

展望2026，金融AI的演进路径，很可能不会呈现出剧烈的颠覆式变化，而是以更为渐进、但也更为深刻的方式展开。AI系统将在数据处理、风险提示和决策支持等环节持续渗透，但其应用形态将受到更清晰的边界约束。自动化需求不会消失，但其适用范围将更加清晰；人机协同也将不再只是实践经验，而会逐步上升为流程设计和制度安排中的默认选项。

与此同时，可信将不再是金融AI的加分项，而更清晰地成为其进入核心业务场景的基本门槛。模型是否可解释、系统是否可中断、责任是否可追溯，将直接影响AI能否被更多机构纳入更深入的业务体系，而不仅仅是试点或辅助工具。

在这一过程中，头部机构的角色将尤为关键。它们的价值，不在于是否率先展示最激进的技术能力，而在于是否能在复杂环境中率先摸索出一条可持续、可复制的路径，为行业建立起关于治理、责任和边界的共同认知。这种慢而稳的探索，或许不如技术突破那样引人注目，却更可能决定金融AI的长期走向。

当机器在数据处理和模式识别上不断逼近极限，人类的角色反而被重新凸显——不是作为被替代的对象，而是作为风险与责任的最终承担者。也正是在这一意义上，金融AI的未来，并不属于那些最早追求全面自动化的尝试，而更可能属于那些在技术进步与制度稳健之间，始终保持清醒边界感的实践者。

在边界之内前行，或许正是金融AI走向成熟的必经之路。

参考资料：
1、香港货币及金融研究中心，《Financial Services in the Era of Generative AI：Facilitating Responsible Adoption》，2025.4；
2、IMF，《全球金融稳定报告》，2024.10；
3、腾讯研究院，《2025金融业大模型应用报告：体系落地，价值共生》；
4、经济观察网，《大模型挺进金融深水区》，2025.8；
5、埃森哲，《新格局，新增长：2025埃森哲中国企业数字化转型指数》；
6、清华金融评论，《从“试点”到“量产”：金融大模型应用的破局与远航》，2025.9；
7、新华网，《AI伦理观察|智能金融革命背后的伦理风险与治理智慧》，2025.5；
8、CFN金融，《AI，2026年围猎银行业》，2026.1；
9、21世纪商业评论，《马上消费：人机协同带来决定性机遇》，2025，9；
10、财新，《见证与未来：消费金融的新时代篇章》。

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