由北京市通州区人民政府指导，《财经》杂志、财经网、《财经智库》主办的"《财经》年会2026：预 测与战略·年度对话暨2025全球财富管理论坛"于12月18日至20日在北京举行，主题为"变局中的中国定 力"。 阿里云智能新金融行业副总经理、资深研发总监 陈风 陈风围绕"数智转型赋能财富管理新生态"主题，分享了对大模型技术驱动财富管理变革的核心观点。他 从大模型技术发展的阶段和进展角度，清晰地阐述了三个核心判断。 第一，大模型并非单纯工具，而是一种新型生产关系，其影响体现在三个核心层面：其一，大模型将重 构人机协同的整体模式；其二，它不仅带来技术变革，更催生了"碳硅共生"的新型组织形式，未来将由 人类负责判断决策，AI承担执行工作；其三，大模型时代下CIO的职责将从传统的运维保障，全面升级 为智能架构师。他强调，当下我们正经历一场堪比工业革命的范式转移。 接受度呈现"冰火两重天"；三，基础设施中数据与接口未标准化导致打通困难；四，高成本投入与ROI 验证的决策压力。 第二，当前金融AI已迈入生产场景应用阶段，这一转变体现在两个方面：一方面，过去十年金融科技 的重心集中在平台搭建与系统建设上，多数金融机构坐拥成百上 ...

二、大模型应用在财富管理领域还是方兴未艾的阶段，还需要继续实践和推进。C端投资者接受度呈 现"冰火两重天"，63.8%的投资者尝试用大模型指导投资，但78%的投资者缺乏专业金融知识； 四、成本ROI顾虑突出，线下算力集群投资过亿，中小机构难以承受。 三、行业基础设施不完善，数据公开与私有化并存，接口标准化不足，性能与稳定性有待提升； 针对这些痛点，陈风建议采用"小步快跑"的落地策略，优先通过调用大模型+Agent的形式开展业务验 证，利用公共云算力将成本降低100倍，在控制风险的前提下快速推广投资策略优化、C端服务升级等 应用，逐步跑通商业逻辑。 专题：财经年会2026：预测与战略暨2025全球财富管理论坛 《财经》年会2026：预测与战略暨2025全球财富管理论坛于2025年12月18-20日在北京举行。阿里云智 能新金融行业副总经理、资深研发总监陈风介绍，阿里云"通义点金"大模型自2023年推出以来，已与中 金、易方达等180余家金融机构达成合作，30余家实现生产上线。 但他也坦言，当前大模型在财富管理领域的落地仍面临四大痛点： 一、技术成熟度存疑，不同模型在投资决策等核心场景表现差异显； 新浪声明：所有 ...

行业数智化升维趋势 - 全球金融机构数智化升维正当其时，需从局部试点向系统化布局转变，推动AI从战术工具升级为战略引擎 [2] - 金融机构的战略认知出现范式升级，从业务赋能到模式创新，从成本中心到价值中心，纷纷将人工智能+列为未来发展战略 [3] - AI正重构金融组织运作逻辑，通过智能辅助决策系统释放人力价值，驱动金融服务向高附加值领域进化 [6] 阿里云金融业务进展 - 阿里云2025年正式成为外滩年会战略合作伙伴，其金融行业业务增长翻倍 [3] - 阿里云推出通义点金平台，构建金融行业垂直模型工场，致力于让AI从通用能力转变为业务价值 [4] - 阿里云已构建从IaaS到MaaS的全栈AI技术，其通义大模型已被九成政策性银行及大型国有银行、全部12家股份制银行、国内规模前十的财险公司使用，支撑70%以上的AI应用场景 [4] 金融大模型技术演进 - 大模型成熟和算力普及驱动AI在金融场景大规模落地，AI正从能用跃升到好用 [3] - 基础模型能力持续扩展与私域适配范式深度演进，系统性打破AI在金融场景落地的技术桎梏 [5] - AI能力经历三重进化：从工具辅助到人机协作再到交付结果，技术发展方向是更专业、更聪明、更多模态 [5] AI应用成效与案例 - 在出口跟单信用证审单业务中，多智能体自动审单服务人工审核工作替代率达90% [5] - 智能办公助手可集成制度问答、会议纪要与文档生成提取等功能，使日常事务处理效率提升70%，新员工上岗培训周期缩短50% [5] - AI让金融从业者从重复性劳动转向战略型服务，精准解决风险定价、财富配置等核心领域实际问题 [5][6]

论坛背景与意义 - 阿里云作为战略合作伙伴参与2025外滩年会，并承办FinAI金融大模型前沿创新论坛，是年会战略合作伙伴中唯一的AI云公司[1] - 论坛汇聚银行、保险、证券、支付等领域专家，研讨金融AI最新实践与前沿趋势[1] - 论坛为金融业AI发展提供新动能，人工智能正深刻重构金融行业运作范式，推动行业进行系统性变革[2] 金融行业AI应用趋势 - AI正从局部验证走向全流程落地，从智能客服、办公辅助逐步深入至投研分析、信贷决策、合规审查等核心业务环节[2] - 从大型国有银行到新兴金融科技公司，均在智能风控、财务自动化等领域加速推进AI定制化部署[2] - 金融行业因数据密集、专业人才密集的特性，成为大模型落地应用的先行者[2] 阿里云金融AI产品与市场地位 - 阿里云发布金融推理大模型“通义点金”并在近期完成升级，聚合合成-训练-评测-迭代-应用流程，提供五大开箱即用的垂直模型[4] - 目前九成国家银行、政策性银行及大型国有银行已使用通义大模型，12家股份制银行全部接入[4] - 前十财险公司均以通义大模型家族作为主力模型，支撑70%以上业务场景[4] - 金融行业对大模型要求远高于通用场景，需做到内容输出真实可靠、数据计算精确无误、逻辑推导严谨周密[4] 阿里云AI技术实力与基础设施 - 阿里巴巴集团宣布未来三年将投入超过3800亿元用于建设云和AI基础设施[5] - 阿里云已构建从IaaS到MaaS的全栈AI技术，中小金融机构接入后可低成本获取先进AI能力[5] - 公司技术进展深度整合了集团在算力、中台与场景应用等方面的长期积累，实现从底层基础设施到上层业务场景的系统性演进[5] 阿里云金融AI应用场景与生态合作 - 阿里生态内多个业务板块成为金融AI试验田与赋能器，例如财资管理部门依托AI等技术，以不到40人团队推进全球资金调度、投融资等复杂业务的数字化转型[5] - 阿里云金融AI携手蚂蚁数科、太保科技、平安医疗等企业，从智能投顾、保险科技、健康管理等场景切入，打通多个金融+AI关键场景，形成经过落地验证的垂直闭环[6] - 金融大模型有望成为驱动实现自主规划、持续学习、实时动态的AI时代智能化财资管理体系的核心引擎[5]

产品技术特点 - 通义点金是专为金融场景定制的一站式AI开发平台 具备强大的技术实力和完善的生态布局 [1] - 核心预训练模型DianJin-R1系列包含7B 13B和32B三个版本 在金融推理任务中表现优异 32B模型在行业评测中稳居榜首 [1] - 平台整合高质量金融数据集 包括金融新闻 研究报告和会议记录等多元化场景 并融合CFLUE Benchmark升级版 FinQA和中国合规检查数据集 [1] - 提供文档问答 指标问答和多Agent编排等标准化API接口 支持嵌入网页 小程序或企业后台系统 [3] - 配备超过50种专业插件 包括股票信息查询和录音文本转换等功能 显著提升开发效率和应用精度 [3] - 2.0版本融合超过25TB金融数据 增强RAG检索增强生成和Agents构建能力 提供30多个金融场景模板 [3] - 与阿里云百炼平台深度整合 构建开放式产品生态 提供多样化模型选择和组件配置方案 [5] 市场定位与战略 - 产品设计哲学为技术下沉 业务上浮 让金融机构专注于业务逻辑创新 实现降本增效目标 [3] - 生成式AI技术有望为全球金融行业带来2000亿至3400亿美元新增价值 [4] - 平台通过降低技术门槛支持金融行业数字化转型 成为推动业务智能化升级的重要引擎 [5] 行业影响 - 通义点金重新定义金融行业的智能化边界 正在掀起金融AI革命 [1] - 产品是阿里云抢占金融AI市场先机的关键布局 [4] - 平台生态化为金融AI市场的繁荣发展奠定基础 [5] - 通义点金代表金融行业拥抱人工智能未来的重要标志 推动金融智能化新篇章 [5]