「超級智能體」時(shí)代降臨。

——馨金融

洪偌馨、伊蕾/文

「未來三年，AI對銀行利潤率的影響將逐步提升60%-80%?！?/p>

麥肯錫在一份名為《區(qū)域型銀行如何實(shí)現(xiàn)AI戰(zhàn)略突圍？》的報(bào)告中指出，根據(jù)麥肯錫預(yù)測，生成式AI對于銀行業(yè)的潛在生產(chǎn)力提升有望達(dá)到2000億-3400億美元。

對于銀行而言，這是一場沒有退路的進(jìn)取之戰(zhàn)。

尤其，隨著DeepSeek的現(xiàn)象級出圈，生成式AI不僅完成了一場全民科普，也讓原本還持有觀望態(tài)度的銀行們加快了「接入」的步伐。

但現(xiàn)實(shí)的挑戰(zhàn)在于，從大模型的能力基座到場景端的落地，生成式AI本身仍處于快速迭代和進(jìn)化的過程中，而它在垂直行業(yè)和專業(yè)場景中的應(yīng)用實(shí)踐更是剛剛開始。

而與其他很多行業(yè)相比，商業(yè)銀行具有用戶基數(shù)大、對數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)要求高、業(yè)務(wù)鏈條和場景較為復(fù)雜等特點(diǎn)，向智能化轉(zhuǎn)型顯然要比數(shù)字化階段難上許多。

盡管「后DeepSeek時(shí)代」，極大地降低了使用AI大模型的成本和門檻，但現(xiàn)階段大模型在金融場景中的應(yīng)用仍存在明顯的局限性，比如決策力、執(zhí)行力的缺乏、以及待解的「幻覺」問題等。

那么，解鎖銀行智能化的快捷通道究竟在哪兒？

在剛剛舉行的中國國際金融展上，我似乎找到了答案。

1、金融智能體，銀行通關(guān)AI時(shí)代的「快捷密碼」

從「數(shù)字金融」到「數(shù)智金融」，一字之差的背后，是一場關(guān)于金融「新質(zhì)生產(chǎn)力」的革命。

雖然「數(shù)字金融」已經(jīng)能在局部業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)的自動(dòng)化，但它的能力有著顯著的「短板」：

由于對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如合同、報(bào)告、語音記錄等）處理能力的不足，許多有效信息無法被識別和利用；

數(shù)據(jù)孤島的普遍存在以及語義理解和交互的能力的缺陷，也意味著無法處理復(fù)雜業(yè)務(wù)鏈條、完成「端到端」交付。

而大語言模型的發(fā)展讓AI有了更聰明的「大腦」：大模型不僅擅長自然語言理解、交互，還具備更為復(fù)雜的推理、邏輯分析能力，甚至?xí)鲃?dòng)尋找和開發(fā)工具。

在此基礎(chǔ)上，開發(fā)者們可以通過「金融知識庫」讓「大腦」掌握更多的專業(yè)金融知識，具備「專家級」經(jīng)驗(yàn)；再基于AI Agent（智能體）讓「大腦」具備可以支配的「手腳」，去執(zhí)行更具體的任務(wù)。

所謂AI Agent（智能體），是基于大模型，具備記憶能力、能夠有自主推理和規(guī)劃工具的使用，從而來解決問題的智能程序。

換言之，金融機(jī)構(gòu)只需要將任務(wù)指令下達(dá)給智能體，他們就會(huì)調(diào)用「大腦」中的有用知識與信息，形成方案計(jì)劃一步步執(zhí)行，甚至尋求其他智能體一起解決問題，最終給出反饋結(jié)果。

在這一過程中，不僅無需人工的干預(yù)和提示，智能體還會(huì)在業(yè)務(wù)場景中主動(dòng)學(xué)習(xí)、自我進(jìn)化，讓下一次的表現(xiàn)更好。

這也意味著，相較于生成式 AI 在應(yīng)用到不同行業(yè)和業(yè)務(wù)場景中存在的技術(shù)門檻和對接難度等，AI Agent（智能體）的落地，有望成為企業(yè)進(jìn)入 AI 新世界的「快捷密碼」。

2025 也被稱為AI Agent（智能體）元年。

而作為國內(nèi)最早探索金融智能體的金融科技公司之一，奇富科技從2023年就啟動(dòng)了金融大模型戰(zhàn)略，又率先搶灘智能體應(yīng)用，到如今，奇富科技已經(jīng)步入「全員AI化」階段。

可以說，這家公司本身就是一個(gè)巨大的AI「訓(xùn)練場」。

在此次展會(huì)上，奇富科技重點(diǎn)展示了其所打造的「奇富信貸超級智能體」，其中包括端到端授信決策智能體、小微企業(yè)信用評估、AI合規(guī)助手、AI決策助手、AI審批官等眾多模塊。

透過這個(gè)「超級智能體」，我們可以看到智能體在信貸業(yè)務(wù)不同場景下的應(yīng)用。

其中，最核心的是「端到端授信決策」智能模塊，利用長思維鏈推理+強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，將超過700個(gè)模型、7000+策略模塊、過億歷史決策融入大模型，形成奇富黑科技，輕松對用戶進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)智能評估。

此外還包括：

小微企業(yè)信用評估：搭載覆蓋99%小微企業(yè)、宏微觀信息準(zhǔn)確率98%的專業(yè)知識圖譜，基于宏觀、微觀知識給予社會(huì)科學(xué)的評估。依托四階技術(shù)棧，輸出小微企業(yè)專屬的「麥肯錫」級報(bào)告。

Lumo AI合規(guī)助手：集成2000+監(jiān)管法規(guī)、300+風(fēng)控模型、50+合規(guī)算法，通過知識圖譜+算法模型+動(dòng)態(tài)監(jiān)測，將「事后糾偏」轉(zhuǎn)化為「事前預(yù)防」，實(shí)現(xiàn)效率、成本、風(fēng)控三重突破。

AI決策助手：采用LangGraph多智能體框架，構(gòu)建了問數(shù)、知識問答、洞察和報(bào)表的多智能體協(xié)同工作應(yīng)用形態(tài)，將原本需要3天完成的數(shù)據(jù)分析流程壓縮至1小時(shí)內(nèi)完成。

AI審批官：通過多模態(tài)融合識別技術(shù)和自動(dòng)化審查，T+0輸出定額建議，自動(dòng)標(biāo)注可疑點(diǎn)，秒級完成標(biāo)準(zhǔn)化批量核驗(yàn)，審批人員可以專注在最高階的風(fēng)險(xiǎn)判斷上，效率提升數(shù)倍。

「AI驅(qū)動(dòng)的不只是流程優(yōu)化，更是金融服務(wù)本質(zhì)的進(jìn)化。」奇富科技CEO 吳海生表示，奇富將以信貸超級智能體為支點(diǎn)，持續(xù)深化技術(shù)研發(fā)與生態(tài)合作，推動(dòng)智能體網(wǎng)絡(luò)在金融領(lǐng)域的規(guī)?；涞亍?/p>

從這個(gè)角度來看，智能體的普及和應(yīng)用，讓金融機(jī)構(gòu)面對從「數(shù)字化」到「智能化」的驚險(xiǎn)一躍時(shí)，有了更加高效和安全著陸的抓手。

2、AI平權(quán)背后，人才、技術(shù)、ROI「一個(gè)都不能少」

金融智能體的「大爆發(fā)」，讓許多中小金融機(jī)構(gòu)看到了「技術(shù)平權(quán)」的希望——改變行業(yè)分化加劇的局面，甚至實(shí)現(xiàn)「彎道超車」。

但面對現(xiàn)實(shí)，想要跨出第一步并沒有那么容易。

比如，從基礎(chǔ)設(shè)施投入到應(yīng)用落地，金融機(jī)構(gòu)一次性的成本投入至少在百萬量級。而相比于底子更厚的大行們，中小銀行們必須更加「精打細(xì)算」地考慮ROI。

此外，還有很多「隱性門檻」不能忽略。

麥肯錫指出，首要瓶頸是「數(shù)據(jù)孤島」的存在，調(diào)研顯示，40%的企業(yè)存在50個(gè)以上的數(shù)據(jù)孤島，導(dǎo)致大模型精度下降20%-30%；

另一方面復(fù)合型人才短缺矛盾尖銳，麥肯錫預(yù)測，2030年中國AI人才缺口將達(dá)500萬，兼具算法與金融業(yè)務(wù)能力者不足15%。

參考奇富科技的發(fā)展來看，過去這些年，他們的技術(shù)投入近百億，研發(fā)團(tuán)隊(duì)超千人，累計(jì)幫助160多家銀行撮合成功了兩萬多億的信貸交易，積累了過億條的語音、圖片和文字語料，產(chǎn)生了大量的便于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集。

與此同時(shí)，作為一個(gè)合規(guī)門檻極高的行業(yè)，金融行業(yè)還要確保數(shù)據(jù)安全、產(chǎn)品可信，并且在業(yè)務(wù)實(shí)踐中反復(fù)驗(yàn)證可行性。換言之，資金、技術(shù)、數(shù)據(jù)、人才、場景缺一不可。

金融機(jī)構(gòu)需要一條兼具可信、可行和「性價(jià)比」的落地路徑。

麥肯錫認(rèn)為，從成本效益角度考慮，找到合適的生態(tài)合作伙伴，幫助銀行最快進(jìn)行戰(zhàn)略梳理和用例接入，是性價(jià)比最高的選擇。

這也是奇富科技打造「信貸超級智能體」助力金融機(jī)構(gòu)加速邁向智能化階段的重要原因。

按照奇富數(shù)科總裁周旭強(qiáng)的說法，數(shù)字化時(shí)代的信貸科技產(chǎn)品，是有一套事先編排好的流程，業(yè)務(wù)人員「投喂」結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)或信息后，會(huì)產(chǎn)出相應(yīng)的結(jié)果。

「但在AI智能化的范式下，系統(tǒng)可解析和識別更多元的信息和材料，因?yàn)榇竽Ｐ陀卸嗄B(tài)的識別能力，能看懂音頻、視頻、圖文等。且可實(shí)現(xiàn)自主智能，從智能化的分析問題，到找到適合的策略，再到調(diào)用相關(guān)的智能體去執(zhí)行」

作為奇富科技旗下的銀行業(yè)數(shù)智化解決方案提供商，截至2025年3月，奇富數(shù)科的金融科技賦能的業(yè)務(wù)規(guī)模同比飆升約144%。

在周旭強(qiáng)看來，奇富的信貸超級智能體就像「智能杠桿」，可以助力金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)更廣泛的普惠客群覆蓋、更精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)以及更具彈性的業(yè)務(wù)增長。

3、超級智能體時(shí)代，AI「飛輪」轉(zhuǎn)動(dòng)

未來已來，數(shù)智金融正在以我們難以想象的速度進(jìn)化著。

從本質(zhì)上看，AI的能力進(jìn)化高度依賴場景，無論是對用戶意圖的理解、對于知識和工具的調(diào)用還是對于合規(guī)的源源不斷的知識供給、信息反饋才能驅(qū)動(dòng)智能體的迭代進(jìn)化，形成「越用越好用」的正向循環(huán)。

而作為一家兼具to C與 to B服務(wù)的公司，一方面，奇富科技通過在真實(shí)的信貸場景中積累了規(guī)模化、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，并結(jié)合系統(tǒng)訓(xùn)練與強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制，持續(xù)提升決策智能與自我進(jìn)化能力。

另一方面，因?yàn)殚L期與不同類型的金融機(jī)構(gòu)合作，奇富科技深知金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)和難點(diǎn)。

就像我們跟 AI機(jī)器人對話，只有給出最適合的 Prompt（指令）才會(huì)得到更接近理想的答案。對于垂直于專業(yè)領(lǐng)域的智能體也一樣，只有熟悉業(yè)務(wù)鏈條上的每個(gè)環(huán)節(jié)才會(huì)設(shè)計(jì)出最適配的智能體產(chǎn)品。

從單個(gè)智能體到智能體多模塊，從人使用AI到AI使用AI，金融「超級智能體」時(shí)代已經(jīng)離我們越來越近。而那些更早擁抱新技術(shù)的市場參與者們，也可以借助金融智能體這條「快捷通道」真正實(shí)現(xiàn)市場突圍。