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的發展充滿速度與想象。從模型參數規模到推理能力，從算力投入到應用場景展示，行業一度呈現出高度技術導向的競爭態勢。
在監管趨嚴、經營壓力上升的背景下，金融行業開始重新審視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，行業不再急于給技術貼上顛覆性的標簽，而是開始用更接近業務本身的標準，檢驗智能體究竟走到了哪一步。
從AI調用到智能體 金融業在尋找什么
圍繞金融AI的討論，最終都會回到一個現實問題：人工智能是否真正節省了人力。
過去幾年，金融機構在科技領域的投入堪稱巨量。公開數據顯示，2024年中國國有大行在科技領域的投入已超過1200億元，科技人員規模超過10萬人。但與投入規模形成對照的是，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務運行，“智能體”概念開始頻繁出現在金融機構討論中。與單純的語言模型不同，智能體被定義為能夠感知環境、規劃決策、執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。技術參數仍然是入場券，但業務閉環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
期待之外，現實更為克制。
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。中國銀行業協會發布《中國銀行業客服中心與遠程銀行發展報告（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“數字員工”。在平安集團的內部實踐中，AI Agent數字員工已承擔起約80%的客服量，AI解決率高達92%。
當業務流程具備標準化特征時，智能體的系統性價值便開始顯現。保險理賠是典型的多節點協作場景。
在這個領域，運營、審核、質檢等環節規則明確，天然適合多智能體系統協同作業。麥肯錫研究指出，生成式AI有望為全球保險業釋放500億至700億美元的生產力潛能。金融壹賬通的意健險多智能體理賠系統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、專利等多維數據，自動生成企業畫像與初步信審方案，將科創企業貸款從“幾天等結果”縮短到“幾分鐘響應”，更好地助力科技創新。
整體來看，當下的金融智能體主要活動在“業務外圍”，無論是生成報告、智能營銷還是合規質檢，它更多是在既有流程框架內擔任輔助角色，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
如果從市場數據回看，會看到一個相對冷靜的現實。
艾瑞咨詢數據顯示，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。行業熱度與規模化落地之間，存在明顯斷層。
這斷層的根源，在于金融業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，模型和數據的集中化可能引發行業決策趨同，進而誘發新型系統性風險；從微觀視角看，Deepfake等詐騙加速演進，傳統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。行業共識已然清晰：沒有安全與可控，就談不上智能體的規模化。
在這一“深水區”，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，傳統的規則攔截已捉襟見肘。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，金融壹賬通創新“大模型+傳統AI精準推理+人工決策節點”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為核心業務組件。
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務，行業關注點開始從通用能力轉向金融Know-How的深度。在強監管、高風險的環境中，單純的通用能力很難直接轉化為可用能力，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“優勝劣汰”階段，具備深度金融KnowHow的廠商將形成長期優勢，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已有體現，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領域的能力。
國內市場中，不同類型玩家也逐漸形成差異化路徑：螞蟻數科、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務場景，例如奇富科技圍繞信貸環節推出智能體。
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尋找場景，而是遵循平安集團“AI in ALL”的發展邏輯，將智能體嵌入實際金融業務鏈路中，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、多智能體協作、工具調用等方面表現突出，在“場景深度融合”與“業務價值可量化”上具備差異化優勢。
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、金融業務認知和可持續的商業模式。
智能體不是終點 而是必經階段
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，將是行業分化的關鍵期。
隨著“人工智能+”上升為國家層面的重點行動，智能體在金融等服務業的應用已不再停留在探索階段，而被納入長期發展框架之中。
去年8月，國務院印發的《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”也寫入了“十五五規劃”中。
近期金融監管總局的《銀行業保險業數字金融高質量發展實施方案》，也進一步提出了充分發揮人工智能等新技術創新引領作用，加快發展“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務現實，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。
對金融行業而言，智能體是深入貫徹“人工智能+”行動、邁向金融強國的重要工具。它并非智能化的終點，而是一段必須走完、且必須走好的路。
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