行业趋势 - 2025年被视为AI智能体元年 银行业积极推进AI Agent研发[1] - 金融智能体成为解决大模型应用局限的有效路径 满足更高阶业务需求[1] - 智能体逐步成熟 能够高效处理事务性、操作性、流程化、标准化工作 有望成为银行数字员工[1] 应用场景 - 风险管理、网络运维、数据洞察等决策类场景成为银行探索智能体的优先领域[2] - 工商银行通过监督微调和强化学习 实现信贷风险多关联任务识别能力构建[2] - 邮储银行告警研判智能体基于运维知识库自动生成告警排查思维链 实现常见告警自动排查[3] - 上海银行智能问数平台采用多Agent架构 提供低门槛、高效智能的数据查询与分析服务[3] 技术发展 - 头部银行已实现"通用大模型+垂类模型+智能体"技术架构落地[3] - 证券业头部券商推出多款AI应用产品并投入实战场景[3] - 保险业着力推进智能理赔体系建设[3] - 未来两年将涌现更多金融垂类大模型及金融通用大模型[3] 行业挑战 - 模型幻觉问题在金融领域尤为突出 对严谨性和准确度要求更高[4] - 数据安全、算法歧视及模型同质化可能引发"羊群效应"等安全风险[4] - 数据的准确性与可靠性对金融决策至关重要 错误信息可能导致严重经济损失和法律风险[5] 解决方案 - 金融机构正构建"数字免疫系统" 通过大模型安全控制架构和多层次防御机制提升安全性[5] - 安全体系涵盖训练数据安全治理、安全评估基准、用户输入防御策略、投毒攻击预防等多方面[5]