金融智能体走到哪一步了？一场从想象回到现实的检验

　　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。

　　从AI调用到智能体，金融业在寻找什么

　　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。

　　金融智能体当下能做什么、适合做什么

　　期待之外，现实更为克制。

　　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。

　　热度之下，金融智能体仍在打地基

　　如果从市场数据回看，会看到一个相对冷静的现实。

　　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。