AI在金融业应用现状 - AI应用已从客服、办公等基础场景进入风控、财富管理等核心业务深水区[1] - 金融机构对一般性场景采用试验性AI应用 但对核心业务关键场景保持谨慎态度[1] - 大模型技术发展仅两三年 技术成熟度直接决定应用场景落地效果[1] 金融AI落地挑战 - 企业级AI面临三大挑战：数据缺乏AI可用性、通用模型难解行业专业问题、缺乏实时数据与模型融合的决策框架[2] - 金融业务包含存款贷款信用卡等14个大场景及上百个细分场景 每个场景都需要专业智能助理逐个攻克[2] - 复杂金融场景对模型可靠性安全性及专业知识要求极高 需专业化金融推理大模型[2] 金融AI产品创新 - 蚂蚁数科发布金融推理大模型Agentar-Fin-R1 覆盖银行保险信托场景并能持续更新金融政策市场动态[3] - 交通银行展示数字分身驱动远程金融服务 实现四类服务主体联动突破传统网点时空限制[3] - 汇付天下推出支付行业首个智能体 可生成定制化支付方案并提供全生命周期技术支持[3] - 华鲲振宇带来超20个行业智能体 信贷审核助手通过模板化开发适配个性化需求[3] 智能体应用特性 - 智能体植根于具体应用场景 金融领域无可直接使用的通用大模型[4] - 信贷审批智能体依赖专属大模型 需持续训练使其更懂金融业务和场景[4] - 在营销风控及客户经理销售等业务深水区 智能体应用渗透率显著较低[4] AI对金融业务的重构 - AI从辅助工具转变为顾问专家 可智慧分析服务规则优化流程并辅助决策执行[5] - 授信决策智能体系统覆盖信贷全流程 具备类人操作和模型判断编排决策能力[5] - 智能体融合软件能力大数据能力及风险策略 减少传统风控模式中的人为决策[5] - 通用大模型存在知识鸿沟 专业金融大模型将成为金融机构竞争力关键要素[5]