金融智能體行業(yè)丨研究報(bào)告

摘要：

本報(bào)告基于技術(shù)發(fā)展周期視角，對中國金融智能體的落地現(xiàn)狀和趨勢展開了深度洞察，闡述了金融智能體在關(guān)鍵周期階段的主要表現(xiàn)，期望能夠?yàn)樾袠I(yè)提供一份擁有參考價(jià)值的研究內(nèi)容。

序 -背景

三重驅(qū)動因素推進(jìn)金融智能體發(fā)展

相比近年來金融機(jī)構(gòu)采納的各類新興技術(shù)，大模型及智能體的發(fā)展在“技術(shù)突破、業(yè)務(wù)創(chuàng)新與政策支持”的多重因素驅(qū)動下，展現(xiàn)出更為強(qiáng)勁的發(fā)展勢頭

近年來，各類新興技術(shù)相繼涌現(xiàn)，均在初步探索期獲得市場關(guān)注，也都經(jīng)歷了從概念炒作到理性回歸的過程。這些技術(shù)中，部分通過重塑業(yè)務(wù)流程實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健發(fā)展，部分則因未能規(guī)模落地而發(fā)展停滯。多家金融機(jī)構(gòu)技術(shù)負(fù)責(zé)人反映，盡管各類新興技術(shù)持續(xù)影響金融科技戰(zhàn)略布局，但很多決策者日趨理性，會審慎對待市場炒作，從而更關(guān)注技術(shù)的實(shí)際價(jià)值。

與其他技術(shù)相比，大語言模型、金融大模型及智能體的創(chuàng)新展現(xiàn)出顯著不同的特質(zhì)。它們憑借技術(shù)突破和場景應(yīng)用創(chuàng)新，為金融業(yè)務(wù)升級開辟了新路徑；加之政策層面的積極引導(dǎo)，共同為技術(shù)的發(fā)展構(gòu)建了堅(jiān)實(shí)的支撐。這種技術(shù)、場景創(chuàng)新與政策的多重共振，使大模型驅(qū)動的智能體在中國市場展現(xiàn)出強(qiáng)勁的內(nèi)生動力。目前，很多金融機(jī)構(gòu)也在采取“戰(zhàn)略積極、落地務(wù)實(shí)”的策略，重點(diǎn)關(guān)注智能體在具體業(yè)務(wù)場景中的價(jià)值實(shí)現(xiàn)。

驅(qū)動因素 1：技術(shù)突破

智能體能夠彌補(bǔ)大模型在執(zhí)行具體任務(wù)和對外交互方面的不足，解決落地應(yīng)用中的“最后一公里”難題。同時(shí)，得益于技術(shù)進(jìn)步與工具生態(tài)的完善，智能體正加速走向?qū)嵱没阂环矫?，以DeepSeek為代表的大模型在多輪對話理解、任務(wù)規(guī)劃與復(fù)雜指令處理等能力上持續(xù)增強(qiáng)，提升了智能體的任務(wù)執(zhí)行效果；另一方面，MCP、A2A、LangChain等協(xié)議與開發(fā)框架有效降低了開發(fā)門檻，使智能體的構(gòu)建與部署更為便捷高效。

驅(qū)動因素 2：業(yè)務(wù)創(chuàng)新

積極布局AI的金融機(jī)構(gòu)，正致力于探索智能體在業(yè)務(wù)增長、客戶體驗(yàn)與服務(wù)升級、運(yùn)營降本增效等維度上的落地模式。調(diào)研顯示，約33%的金融機(jī)構(gòu)對智能體持較為積極的投資態(tài)度1（詳見后文客戶需求分析），反映出市場對其實(shí)踐價(jià)值的認(rèn)可與期待。

驅(qū)動因素 3：政策支持

政策層面為智能體在金融領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展提供了清晰的指引與目標(biāo)規(guī)劃，這些頂層設(shè)計(jì)正逐步引導(dǎo)實(shí)際的資源投入。例如，部分機(jī)構(gòu)依據(jù)相關(guān)政策調(diào)整科技投入優(yōu)先級，并為智能體及金融大模型等AI技術(shù)設(shè)立專項(xiàng)資金。更重要的是，政策明確了價(jià)值落地的重點(diǎn)方向，尤其是金融“五篇大文章”所涵蓋的科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融、數(shù)字金融等領(lǐng)域，為智能體的業(yè)務(wù)實(shí)踐錨定了關(guān)鍵探索路徑。

中國金融智能體的應(yīng)用落地及商用實(shí)踐現(xiàn)狀

1.1 當(dāng)前行業(yè)所處的周期階段

智能體的應(yīng)用實(shí)踐情況是衡量行業(yè)發(fā)展階段的標(biāo)尺：2025年是金融智能體發(fā)展元年，行業(yè)處于初步探索期（投資建設(shè)期）的周期階段

目前，96%的應(yīng)用實(shí)踐處于初步探索期，大部分項(xiàng)目集中在“POC、智能體平臺部署、以及完成部署進(jìn)入試點(diǎn)運(yùn)行”的階段；僅4%的應(yīng)用實(shí)踐進(jìn)入敏捷實(shí)踐期，主要集中在職能運(yùn)營類場景或非核心金融業(yè)務(wù)場景。

1.2 場景應(yīng)用

目前智能體雖看似在很多金融場景都有落地，但大多是在金融業(yè)務(wù)場景外圍和職能運(yùn)營類場景上進(jìn)行初步探索

當(dāng)前金融智能體的應(yīng)用聚焦在兩類場景：

1）職能運(yùn)營類場景的初步探索：典型場景如知識問答、辦公助手等，這類場景聚焦于通用運(yùn)營與基礎(chǔ)服務(wù)。目前此類場景的智能體應(yīng)用落地速度快、適配成本低，已成為大多數(shù)金融機(jī)構(gòu)推進(jìn)智能化的首選切入點(diǎn)。預(yù)計(jì)1年內(nèi)或1-2年內(nèi)，該類場景將從初步探索階段全面進(jìn)入敏捷實(shí)踐階段。

2）在業(yè)務(wù)場景外圍進(jìn)行初步探索：無論是縱向業(yè)務(wù)邏輯場景（如智能信貸），還是橫向業(yè)務(wù)邏輯場景（如智能營銷），亦或是監(jiān)管合規(guī)類場景，目前智能體的應(yīng)用多數(shù)以業(yè)務(wù)輔助為主，如生成報(bào)告、流水分析、產(chǎn)品問答、影像識別等，主要是在業(yè)務(wù)場景的外圍提供輔助性智能化工具，尚未對金融決策相關(guān)的核心場景產(chǎn)生價(jià)值影響。智能體想要深入走向金融業(yè)務(wù)，需要適配金融場景的專屬產(chǎn)品體系，因此產(chǎn)品供應(yīng)商的金融業(yè)務(wù)認(rèn)知與經(jīng)驗(yàn)非常重要。

1.3 項(xiàng)目部署實(shí)施

2025年，大部分項(xiàng)目的部署實(shí)施進(jìn)程基本遵循既定規(guī)劃推進(jìn)

當(dāng)下，金融機(jī)構(gòu)的核心目標(biāo)在于探索智能體在金融業(yè)務(wù)中的可行落地路徑，并對其實(shí)際價(jià)值進(jìn)行驗(yàn)證。目前金融智能體主要包括兩種落地路徑：

一類是在現(xiàn)有系統(tǒng)或應(yīng)用中嵌入智能體功能，通過輕量化改造提升業(yè)務(wù)智能化水平。這類智能體通常依托于原系統(tǒng)的底層架構(gòu)（如數(shù)據(jù)接口、流程邏輯）運(yùn)行，功能聚焦于局部場景優(yōu)化——例如在傳統(tǒng)信貸系統(tǒng)中加入智能審批模塊。其優(yōu)勢在于適配性強(qiáng)、改造周期短，但功能擴(kuò)展通常受限于宿主系統(tǒng)。

另一類則是通過采購標(biāo)準(zhǔn)智能體產(chǎn)品或開展定制化開發(fā)，以試點(diǎn)方式快速驗(yàn)證場景價(jià)值；也有部分機(jī)構(gòu)選擇自建智能體平臺或引入全棧式解決方案，實(shí)現(xiàn)從底層技術(shù)到上層應(yīng)用的全鏈路開發(fā)。這類智能體具備獨(dú)立的數(shù)據(jù)處理、決策鏈路和運(yùn)行環(huán)境，可跨系統(tǒng)調(diào)用資源（如同時(shí)對接CRM與風(fēng)控系統(tǒng)），迭代靈活性強(qiáng)，但也面臨與既有系統(tǒng)集成復(fù)雜、開發(fā)及維護(hù)成本較高等挑戰(zhàn)。

就項(xiàng)目進(jìn)展而言，由于部分項(xiàng)目的實(shí)施周期多為數(shù)月，許多2025年的下半年（尤其是第四季度）簽約的項(xiàng)目目前仍處于交付階段。總體來看，大部分項(xiàng)目均在約定實(shí)施期內(nèi)按計(jì)劃推進(jìn)，除個(gè)別案例外，整體未遇到重大實(shí)施障礙。

1.4 項(xiàng)目部署實(shí)施后的落地運(yùn)行

預(yù)計(jì)將有20%～25%的項(xiàng)目會面臨效果不達(dá)預(yù)期、甚至?xí)呦蚴〉娘L(fēng)險(xiǎn)，即便部分項(xiàng)目在POC中擁有良好表現(xiàn)

任何一項(xiàng)技術(shù)的初步探索期都必然會有一些項(xiàng)目走向失敗，智能體項(xiàng)目能否成功不僅在于對廠商能力的驗(yàn)證，也受到真實(shí)業(yè)務(wù)環(huán)境復(fù)雜性、項(xiàng)目全周期成本結(jié)構(gòu)和組織適配能力的綜合影響。在金融智能體的初步探索期階段，我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)部分項(xiàng)目存在因產(chǎn)品技術(shù)能力、成本規(guī)劃、真實(shí)生產(chǎn)環(huán)境制約等問題而存在項(xiàng)目失敗或不能達(dá)到預(yù)期效果的風(fēng)險(xiǎn)。以下是我們列舉的典型案例以及對目前項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)評估分析：

1.5 客戶分布

銀行業(yè)成為金融智能體市場的核心陣地，資產(chǎn)管理、保險(xiǎn)領(lǐng)域亦圍繞自身業(yè)務(wù)特性積極探索布局

從項(xiàng)目數(shù)量占比來看，銀行業(yè)以43%的占比優(yōu)勢位居第一，成為金融智能體應(yīng)用的核心陣地。這既源于銀行業(yè)務(wù)場景的多樣化與高頻交互屬性讓智能體的應(yīng)用擁有更多場景機(jī)會，也得益于銀行在資金、技術(shù)、數(shù)據(jù)積累上的先天優(yōu)勢。目前國有大行和股份制銀行率先開展大模型建設(shè)和智能體場景實(shí)踐，城商行、農(nóng)商行則通過標(biāo)準(zhǔn)化場景逐步滲透，形成“頭部引領(lǐng)+中尾部跟進(jìn)”的梯隊(duì)格局。

資產(chǎn)管理類機(jī)構(gòu)以27%的占比位居第二，證券公司、基金公司、信托公司等機(jī)構(gòu)在投研智能化（如研報(bào)分析、市場動態(tài)監(jiān)測）等場景呈現(xiàn)出旺盛需求。大模型及智能體在文本理解、邏輯推理方面的能力與這些需求高度契合，因此涌現(xiàn)了較多項(xiàng)目。

保險(xiǎn)業(yè)以15%的占比處于第三梯隊(duì)，其需求聚焦于保單核保、客戶服務(wù)等場景，智能體可有效提升效率；互聯(lián)網(wǎng)金融公司和其他類機(jī)構(gòu)各占7%，前者依托線上化運(yùn)營優(yōu)勢探索智能營銷、風(fēng)控等場景的應(yīng)用落地，后者則在細(xì)分領(lǐng)域（如融資租賃、財(cái)務(wù)公司）進(jìn)行小眾化嘗試。

1.6 項(xiàng)目類型分布

2025年，金融機(jī)構(gòu)聚焦于探索智能體的落地可行性，并著力驗(yàn)證實(shí)際的業(yè)務(wù)價(jià)值；“嵌入式智能體功能”與“獨(dú)立智能體應(yīng)用開發(fā)”兩類項(xiàng)目雙向發(fā)展

嵌入式智能體功能類項(xiàng)目：在既有的系統(tǒng)或應(yīng)用中嵌入智能體的功能模塊，例如在銀行風(fēng)控系統(tǒng)或信用卡外呼系統(tǒng)中，以組件化方式集成智能體能力，提升原有業(yè)務(wù)的智能化水平與業(yè)務(wù)效率。這種項(xiàng)目除了客戶主動提出的需求外，也會有一些廠商會在最新的產(chǎn)品版本中增加智能體功能，廠商主動升級的確會在一定程度上促進(jìn)智能體在金融行業(yè)的滲透。但同時(shí)也要求廠商審慎管理客戶預(yù)期，確保新增功能與目標(biāo)客戶需求精準(zhǔn)匹配，避免在客戶初期接觸智能體時(shí)因應(yīng)用效果不佳而失去投資信心。

主要的供應(yīng)商為向金融機(jī)構(gòu)提供各類系統(tǒng)及應(yīng)用軟件的廠商，他們依托已有的產(chǎn)品基礎(chǔ)，通過嵌入式智能體功能對原有解決方案進(jìn)行智能化升級，實(shí)現(xiàn)平滑賦能。部分供應(yīng)商也會和智能體廠商開展生態(tài)合作，選擇集成他們的產(chǎn)品。

獨(dú)立智能體應(yīng)用開發(fā)類項(xiàng)目：目前多數(shù)金融機(jī)構(gòu)客戶以采購輕量級應(yīng)用進(jìn)行快速試點(diǎn)為準(zhǔn)，因此智能體應(yīng)用類項(xiàng)目占比較高，但隨著行業(yè)逐步從初步探索期邁向敏捷實(shí)踐期，越來越多機(jī)構(gòu)在經(jīng)歷了場景試點(diǎn)后，將逐步開展智能體自主開發(fā)并拓展更多業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用實(shí)踐，市場對智能體平臺的采購需求預(yù)計(jì)將持續(xù)增長。

主要的供應(yīng)商類型為云廠商、數(shù)科公司、AI廠商等，他們會推出智能體平臺滿足金融客戶的智能體開發(fā)需求，或提供標(biāo)準(zhǔn)化智能體產(chǎn)品 / 定制開發(fā)的服務(wù)，部分廠商還會提供金融大模型或通用大模型在內(nèi)的全棧能力。

1.7 項(xiàng)目金額分布

獨(dú)立智能體應(yīng)用開發(fā)類型的項(xiàng)目金額呈現(xiàn)出明顯的場景與機(jī)構(gòu)屬性差異；現(xiàn)階段項(xiàng)目金額多分布在數(shù)十萬或百萬級上下

智能體應(yīng)用項(xiàng)目：當(dāng)前，智能體應(yīng)用類項(xiàng)目的金額高度集中于30萬至150萬元區(qū)間，金融機(jī)構(gòu)普遍采取小步快跑的務(wù)實(shí)策略，很多項(xiàng)目的核心目的在于以可控的成本快速驗(yàn)證智能體的落地可行性及產(chǎn)生的業(yè)務(wù)價(jià)值。主流價(jià)格區(qū)間之外，部分因開發(fā)復(fù)雜度高、定制要求強(qiáng)的項(xiàng)目，金額可達(dá)200萬至250萬元甚至更高；另一方面，也存在少數(shù)低于30萬元，甚至在10萬元上下的項(xiàng)目。這通常源于廠商為爭取標(biāo)桿客戶案例、客戶預(yù)算有限等情況所致，目前這類項(xiàng)目占比不大，暫未演變?yōu)樾袠I(yè)的惡意價(jià)格競爭。

智能體平臺、應(yīng)用及組合類項(xiàng)目：智能體平臺類項(xiàng)目金額多集中在100萬至150萬元之間，也會因具體需求不同而出現(xiàn)數(shù)十萬元或150萬元以上（部分可超過200萬元）的價(jià)格。若采用“智能體平臺+應(yīng)用”組合形式，整體價(jià)格通常更高，但也有廠商會在平臺銷售基礎(chǔ)上，將部分智能體應(yīng)用作為贈送服務(wù)。

大模型（或金融大模型）+智能體平臺+應(yīng)用項(xiàng)目：此類項(xiàng)目的價(jià)格通常偏高，但不同需求的項(xiàng)目也會存在較大差異，甚至部分項(xiàng)目價(jià)格會存在數(shù)百萬元（甚至更高）的差異。

值得關(guān)注的是：市場當(dāng)前涌現(xiàn)出少量由金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)主導(dǎo)的千萬級智能體項(xiàng)目，其目標(biāo)并非局部優(yōu)化，而是致力于對金融業(yè)務(wù)開展全流程、體系化的深度改造。該類項(xiàng)目對服務(wù)商提出了更高要求，需兼具領(lǐng)先的技術(shù)架構(gòu)與深厚的金融業(yè)務(wù)理解能力，能夠提供與復(fù)雜業(yè)務(wù)場景深度適配的解決方案。目前，具備相應(yīng)綜合服務(wù)能力的廠商較為有限，此類標(biāo)桿性項(xiàng)目也較為稀缺。

1.8 市場規(guī)模及商業(yè)模式

1.8.1 市場規(guī)模：2025年，中國金融機(jī)構(gòu)對智能體平臺及應(yīng)用解決方案的投資規(guī)模為9.5億元，預(yù)計(jì)2030年將達(dá)193億元，年復(fù)合增長率為82.6%

2025年中國金融智能體平臺及應(yīng)用解決方案的公開項(xiàng)目（競爭性磋商、單一來源等形式均包含）、非公開項(xiàng)目的簽約總金額達(dá)9.5億元。這其中一部分是輕量級的試水項(xiàng)目，項(xiàng)目金額在數(shù)十萬或百萬上下，項(xiàng)目數(shù)量占比較多。另外一類項(xiàng)目數(shù)量占比雖少，但項(xiàng)目金額在千萬級（金融業(yè)務(wù)的全流程、體系化智能體升級改造），這些項(xiàng)目共同構(gòu)成了2025年的市場規(guī)模。

中國金融智能體市場的增速可從“相對明確的可預(yù)見增長”與“潛在增長動力”兩方面拆分。

相對明確的可預(yù)見增長：基于當(dāng)前市場慣性與項(xiàng)目儲備，讓市場投資規(guī)模增速具備扎實(shí)支撐，這其中既有存量項(xiàng)目的續(xù)購與擴(kuò)容（如一期轉(zhuǎn)二期的規(guī)?；度耄灿行氯雸鼋鹑跈C(jī)構(gòu)的初期布局（如中小銀行跟進(jìn)智能體的投資建設(shè)），這部分增長由已驗(yàn)證的需求與落地節(jié)奏主導(dǎo)，確定性較高。

潛在增長動力：一是政策強(qiáng)力驅(qū)動，將加快金融機(jī)構(gòu)的投資步伐。很多金融機(jī)構(gòu)正在探討和思考如何落實(shí)“人工智能+”政策中提及的2027年及2030年關(guān)于智能體普及率的目標(biāo)。這無疑是金融智能體平臺及應(yīng)用解決方案投資規(guī)模增長的強(qiáng)動力；二是頭部機(jī)構(gòu)的成功實(shí)踐，所形成的示范效應(yīng)將推動同業(yè)跟隨者加大投入，形成“領(lǐng)先者—跟隨者”聯(lián)動的集群增長。三是從行業(yè)周期視角來看，預(yù)計(jì)未來5年行業(yè)將逐漸從初步探索期邁向敏捷實(shí)踐期、規(guī)模擴(kuò)展期，這將讓行業(yè)保持穩(wěn)健增長（行業(yè)周期的推演分析，見后文“趨勢推演”章節(jié)，此處不做贅述）。

1.8.2 商業(yè)模式：價(jià)值交付模式市場空間巨大但對服務(wù)商要求極高；產(chǎn)品交付模式市場空間直觀可見，但易同質(zhì)化競爭

從市場空間和商業(yè)機(jī)會來看，價(jià)值交付模式以業(yè)務(wù)成果（如AUM增長）作為收費(fèi)基準(zhǔn)，其市場空間直接與所能撬動的金融業(yè)務(wù)增量價(jià)值掛鉤，想象空間巨大但實(shí)施難度也極高，需要廠商深度嵌入客戶業(yè)務(wù)流程并承擔(dān)效果不達(dá)標(biāo)的商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，目前具備這樣能力的廠商屈指可數(shù)，且分潤機(jī)制、價(jià)值衡量標(biāo)準(zhǔn)，需要服務(wù)商和客戶達(dá)成共識。產(chǎn)品交付模式通過銷售智能體平臺或應(yīng)用，市場空間取決于客單價(jià)與機(jī)構(gòu)滲透率，規(guī)模直觀可見，但易陷入同質(zhì)化競爭。

1.9 當(dāng)前行業(yè)周期的特點(diǎn)及挑戰(zhàn)

當(dāng)前周期特征：高漲的市場期望 vs. 探索期的落地現(xiàn)狀

既要抓住行業(yè)早期市場機(jī)會，也要確保項(xiàng)目落地質(zhì)量避免影響客戶信任：目前，中國金融智能體市場預(yù)期處于膨脹高位，行業(yè)需要警惕預(yù)期未能達(dá)成而帶來的信心透支風(fēng)險(xiǎn)。任何新興技術(shù)的發(fā)展初期往往伴隨著市場炒作與非理性繁榮，現(xiàn)階段金融智能體實(shí)際落地仍處于初步探索期，高漲的期望雖有利于吸引投資，但若項(xiàng)目預(yù)期價(jià)值難以兌現(xiàn)，或市場上“偽智能體”產(chǎn)品引發(fā)較大負(fù)面影響，將嚴(yán)重動搖機(jī)構(gòu)客戶的信心。

近期調(diào)研顯示1，53%的金融機(jī)構(gòu)明確表示：雖愿進(jìn)行探索性投資，但若項(xiàng)目成果顯著低于預(yù)期，將立即縮減或終止投入，直至行業(yè)出現(xiàn)可復(fù)制的成功案例才會考慮重啟投資。這一數(shù)據(jù)證明了市場信心存在一定的脆弱性。維護(hù)行業(yè)良性發(fā)展，需要各方共同努力跨越從概念驗(yàn)證到成熟發(fā)展的“規(guī)?；瘝{谷”，避免因早期泡沫破裂而導(dǎo)致整個(gè)行業(yè)陷入信任危機(jī)。

金融機(jī)構(gòu)客戶需求洞察

2.1 金融從業(yè)者對智能體的認(rèn)知

目前部分金融機(jī)構(gòu)客戶對智能體的能力邊界和應(yīng)用價(jià)值存在認(rèn)知偏差，這會使其建立不合理的項(xiàng)目預(yù)期及價(jià)值期望，甚至錯誤地采納偽智能體產(chǎn)品，廠商需要幫助客戶建立正確的智能體認(rèn)知

引導(dǎo)客戶建立正確的技術(shù)認(rèn)知，是推動金融智能體落地與行業(yè)健康發(fā)展的關(guān)鍵前提。然而調(diào)研發(fā)現(xiàn)，不同背景的從業(yè)者普遍存在認(rèn)知偏差，且呈現(xiàn)出明顯的群體特征：

非技術(shù)背景從業(yè)者雖通過網(wǎng)絡(luò)文章、短視頻等渠道接觸智能體概念，但由于多數(shù)內(nèi)容存在片面解讀與過度炒作，導(dǎo)致這些從業(yè)者對智能體呈現(xiàn)出“高預(yù)期值、低辨別力”的特點(diǎn)，既對技術(shù)抱有不切實(shí)際的幻想，又難以識別“偽智能體”產(chǎn)品的本質(zhì)缺陷。

技術(shù)背景從業(yè)者對智能體的認(rèn)知雖整體高于非技術(shù)背景從業(yè)者，但仍有部分受訪者存在認(rèn)知偏差。值得注意的是，存在認(rèn)知偏差的從業(yè)者中，近五分之三的受訪者因過度謹(jǐn)慎而低估智能體價(jià)值，設(shè)置了過低的預(yù)期值，這與非技術(shù)背景群體的認(rèn)知偏差形成對比。

這種認(rèn)知分化的現(xiàn)狀，市場教育需采取差異化策略：既要破除“概念迷信”，也要消除“價(jià)值懷疑”，通過建立分層次、場景化的認(rèn)知體系，為智能體在金融領(lǐng)域的深度應(yīng)用掃清障礙。

為促進(jìn)金融智能體行業(yè)的健康發(fā)展，廠商需要通過系統(tǒng)化的能力證明與價(jià)值引導(dǎo)，與客戶構(gòu)建長期信任關(guān)系。具體而言，應(yīng)圍繞以下三個(gè)層面展開工作：

2.2 客戶的價(jià)值期望

金融機(jī)構(gòu)對智能體的價(jià)值期望已發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變：它不再僅是提升效率與生產(chǎn)力的工具，更被寄望于成為驅(qū)動業(yè)務(wù)可持續(xù)增長與重塑客戶體驗(yàn)的核心創(chuàng)新引擎

數(shù)據(jù)解讀

2024年Q4，對智能體有所關(guān)注的金融機(jī)構(gòu)中，約三分之二1的領(lǐng)導(dǎo)者重視其在提升組織與業(yè)務(wù)運(yùn)營效率、降低成本方面的價(jià)值。

隨著更多金融業(yè)務(wù)部門的從業(yè)者關(guān)注到智能體，機(jī)構(gòu)整體上對智能體的價(jià)值期望也在逐步演變。2025年Q4的最新調(diào)研顯示，目前越來越多的機(jī)構(gòu)期望智能體能夠成為驅(qū)動業(yè)務(wù)增長、重塑客戶體驗(yàn)的創(chuàng)新引擎，而不僅是提升效率和生產(chǎn)力的工具。

這一價(jià)值優(yōu)先級的遷移，標(biāo)志著未來金融機(jī)構(gòu)將會以更加戰(zhàn)略性的視角部署智能體，而不僅是賦能業(yè)務(wù)的工具。在此范式下，智能體應(yīng)用的成功標(biāo)準(zhǔn)也不再局限于效率提升與成本節(jié)約，而需進(jìn)一步評估其是否能夠真正成為推動業(yè)務(wù)增長與客戶體驗(yàn)創(chuàng)新的價(jià)值引擎。報(bào)告上文調(diào)研數(shù)據(jù)中的價(jià)值優(yōu)先級排序也印證了這一趨勢：

2.3 客戶的投資意愿

政策和創(chuàng)新多重因素的驅(qū)動下，金融機(jī)構(gòu)對智能體的投資意愿正在提升

基于行業(yè)觀察，2025年Q4中國金融機(jī)構(gòu)對智能體的投資意愿呈現(xiàn)明顯的提升，相較Q1，擁有積極投資意愿（十分愿意+愿意）的機(jī)構(gòu)占比增加了27.5%，據(jù)調(diào)研獲取的反饋，這一轉(zhuǎn)變主要受三大關(guān)鍵因素驅(qū)動：

首先，同業(yè)示范效應(yīng)逐步顯現(xiàn)。由“積極探索型”機(jī)構(gòu)所推動的實(shí)踐案例，雖然很多項(xiàng)目處于驗(yàn)證階段且在不斷完善中，但這些案例均為后續(xù)跟進(jìn)的實(shí)踐者提供了可參照的實(shí)施路徑與風(fēng)險(xiǎn)映射，會在一定程度上降低行業(yè)的試錯成本與認(rèn)知門檻。

其次，政策引導(dǎo)是一項(xiàng)非常關(guān)鍵的因素，尤其是國家層面“人工智能+”等戰(zhàn)略的持續(xù)深化，為智能體應(yīng)用劃定了明確的發(fā)展目標(biāo)。這些政策促使金融機(jī)構(gòu)重新評估其技術(shù)投入的優(yōu)先級，將智能體從探索性議題提升為具有戰(zhàn)略意義的投資范疇。

再者，領(lǐng)先智能體廠商推出RaaS（成果即服務(wù)）的價(jià)值交付模式，重構(gòu)了傳統(tǒng)產(chǎn)品采購的風(fēng)險(xiǎn)收益結(jié)構(gòu)。該模式通過與業(yè)務(wù)成果的直接關(guān)聯(lián)，顯著緩解了金融機(jī)構(gòu)在投資回報(bào)不確定性方面的顧慮，從而加速了決策與落地進(jìn)程。

三者共同作用，推動部分金融機(jī)構(gòu)從智能體觀望階段邁向?qū)嵺`探索階段。

當(dāng)前中國金融機(jī)構(gòu)對智能體的投資呈現(xiàn)出分層特征，其決策邏輯與機(jī)構(gòu)規(guī)模、資源稟賦相關(guān)聯(lián)

目前金融機(jī)構(gòu)對智能體的投資表現(xiàn)，主要分為以下三種類型：

積極探索型：對于AI戰(zhàn)略領(lǐng)先頭部金融機(jī)構(gòu)而言，其投資邏輯往往會超越傳統(tǒng)的成本效益模型，而是從技術(shù)戰(zhàn)略視角來設(shè)立專項(xiàng)資金，重點(diǎn)投向智能體平臺能力建設(shè)與關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景的深度探索。即便部分項(xiàng)目短期難以實(shí)現(xiàn)顯著的ROI，但只要對構(gòu)建長期的技術(shù)壁壘或提升業(yè)務(wù)效能具有戰(zhàn)略價(jià)值，仍會保持較高的投資意愿。

務(wù)實(shí)跟進(jìn)型：此類機(jī)構(gòu)的投資行為高度務(wù)實(shí)且受價(jià)值驅(qū)動。他們傾向采購或合作開發(fā)面向特定業(yè)務(wù)問題的解決方案，期待智能體能夠直接貢獻(xiàn)于營收增長、客戶體驗(yàn)升級等可量化的業(yè)務(wù)指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)總擁有成本（TCO）的結(jié)構(gòu)性優(yōu)化與投資回報(bào)率（ROI）的切實(shí)提升。這類客戶期望通過相對清晰的ROI測算模型以支持投資決策。

審慎觀望型：以眾多技術(shù)能力與預(yù)算有限的小型金融機(jī)構(gòu)為代表，其投資策略相對更加謹(jǐn)慎。他們對價(jià)格敏感，高度關(guān)注產(chǎn)品的成熟度與易用性。在投資決策過程中，會表現(xiàn)出風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向。

行業(yè)共識是，金融智能體市場整體處于“初步探索期”，因此多數(shù)機(jī)構(gòu)在產(chǎn)品/技術(shù)、解決方案、監(jiān)管成熟之前，傾向于采取有限試點(diǎn)的漸進(jìn)式策略，將大規(guī)模投資留在行業(yè)發(fā)展更為明朗、技術(shù)路徑更為清晰之后。

2.4 客戶所關(guān)注的四大方向

業(yè)務(wù)為本、技術(shù)為用：安全合規(guī)基礎(chǔ)上，智能體如何能夠更好地落地、為金融業(yè)務(wù)帶來持續(xù)的價(jià)值反饋，是客戶從根本上以及長期發(fā)展角度所關(guān)心的問題

在當(dāng)前金融業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期，金融機(jī)構(gòu)正面臨戰(zhàn)略與技術(shù)的雙重驅(qū)動力：既要積極踐行“人工智能+”國家戰(zhàn)略以保持競爭優(yōu)勢，又需把握智能體帶來的業(yè)務(wù)變革機(jī)遇。通過對151位金融機(jī)構(gòu)專家和領(lǐng)導(dǎo)者的訪談，我們將金融機(jī)構(gòu)客戶關(guān)注的問題整理為如下所示的四大維度，而這四個(gè)維度也構(gòu)成了金融機(jī)構(gòu)客戶在采納智能體時(shí)的核心決策鏈路。

2.5 安全合規(guī)（投資智能體的前提）

需要確保智能體的應(yīng)用在“安全底線”和“監(jiān)管紅線”之內(nèi)

金融機(jī)構(gòu)在智能體安全合規(guī)領(lǐng)域呈現(xiàn)出高度一致的戰(zhàn)略關(guān)切，不同角色的受訪者對安全問題關(guān)注的方向可能不同，但從整體上來看，安全合規(guī)是機(jī)構(gòu)采納智能體的前提與底線，任何與之有關(guān)的問題出現(xiàn)都可能導(dǎo)致暫停對智能體的應(yīng)用和投資。面對這些需求，金融機(jī)構(gòu)需要圍繞“大模型 - 智能體 - 場景”來建設(shè)金融智能體的安全合規(guī)解決方案。

首先，需要圍繞大模型（或金融大模型）全生命周期提供安全保障，例如，提高金融領(lǐng)域模型在訓(xùn)練或微調(diào)中所使數(shù)據(jù)的質(zhì)量；覆蓋模型精調(diào)、評估、部署的安全運(yùn)維流程；通過模型圍欄等技術(shù)規(guī)避模型被誤用、輸出錯誤結(jié)果或泄露數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)；等等。

其次，需要構(gòu)建RegTech驅(qū)動的AgentOps，在通用的AgentOps能力之上，讓金融智能體的每一個(gè)決策和行為都能夠在監(jiān)管合規(guī)紅線、業(yè)務(wù)安全底線之內(nèi)。

再者，在金融智能體的場景應(yīng)用中，應(yīng)該建立基于風(fēng)險(xiǎn)分級的人機(jī)協(xié)同機(jī)制；面對惡意信息輸入和多模態(tài)偽造攻擊等場景，同樣需要構(gòu)建安全防御能力。

2.6 價(jià)值評估（判斷是否值得投資）

對價(jià)值的定義、衡量與場景適配已成為金融機(jī)構(gòu)采納智能體的關(guān)鍵決策錨點(diǎn)

金融機(jī)構(gòu)在采納智能體的過程中，對價(jià)值的聚焦已成貫穿決策的核心，從如何定義核心價(jià)值、如何精準(zhǔn)衡量實(shí)際效用，到如何找到能最大化價(jià)值的場景切入點(diǎn)，每一步?jīng)Q策都圍繞價(jià)值兌現(xiàn)展開。頭部機(jī)構(gòu)雖資源更充沛，但其布局智能體時(shí)，既需響應(yīng)政策層面對技術(shù)落地的戰(zhàn)略要求，也需滿足業(yè)務(wù)端對效率提升、風(fēng)險(xiǎn)管控的具體需求，價(jià)值判斷兼顧長期戰(zhàn)略意義與短期業(yè)務(wù)成效。中小機(jī)構(gòu)則因資源有限，更注重價(jià)值的快速兌現(xiàn)，傾向于選擇能直接帶來成本節(jié)約、流程優(yōu)化等可量化收益的場景，避免過長的回報(bào)周期帶來經(jīng)營壓力。盡管不同機(jī)構(gòu)對價(jià)值的側(cè)重略有差異，但對價(jià)值的定義、衡量與場景適配已成為金融機(jī)構(gòu)采納智能體的核心決策錨點(diǎn)。

2.7 落地實(shí)踐（讓智能體有效落地）

安全合規(guī)、產(chǎn)品易用的基礎(chǔ)上，懂金融業(yè)務(wù)的智能體更加具備落地優(yōu)勢

基于報(bào)告前文，目前智能體項(xiàng)目類型包括：在既有系統(tǒng)或應(yīng)用中嵌入智能體功能、標(biāo)準(zhǔn)化智能體&定制開發(fā)智能體、采購智能體平臺、包含大模型的技術(shù)棧能力組合方案?；诖耍@部分內(nèi)容將圍繞這其中涉及到的智能體平臺及應(yīng)用、大模型（金融大模型）進(jìn)行調(diào)研。

安全合規(guī)、產(chǎn)品易用為支撐，更懂金融業(yè)務(wù)為核心期望：在智能體平臺及應(yīng)用層，金融場景的深度適配以66.2%的受訪者占比成為最受關(guān)注的方向，機(jī)構(gòu)核心訴求是智能體具備預(yù)置金融行業(yè)知識庫、可插拔工具組件的能力，以便快速構(gòu)建貼合自身業(yè)務(wù)的深度應(yīng)用；業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者和技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者對其關(guān)注程度均達(dá)5分（最高），直接體現(xiàn)了“智能體需懂金融業(yè)務(wù)”的核心期待。在大模型/金融大模型層，客戶更加期待模型對金融業(yè)務(wù)的理解力，具備吃透金融業(yè)務(wù)的認(rèn)知與推理能力，進(jìn)而更好地支撐智能體的應(yīng)用落地。目前市場中大部分產(chǎn)品的能力與客戶的高預(yù)期之間仍存在差距。其余維度在智能體落地中同樣是不可或缺的能力：例如智能體的集成交互、復(fù)雜任務(wù)支持、大模型的信創(chuàng)兼容性等。

整體來看，金融機(jī)構(gòu)落地智能體時(shí)，以“適配業(yè)務(wù)場景、理解金融邏輯”的業(yè)務(wù)認(rèn)知能力為核心錨點(diǎn)，同時(shí)從安全、技術(shù)、生態(tài)等維度構(gòu)建保障，既聚焦業(yè)務(wù)價(jià)值的精準(zhǔn)落地，也兼顧合規(guī)與實(shí)操可行性。

2.8 持續(xù)發(fā)展（確保持續(xù)價(jià)值反饋）

領(lǐng)先實(shí)踐者開始前瞻性關(guān)注智能體的持續(xù)價(jià)值反饋，長遠(yuǎn)發(fā)展來看，金融機(jī)構(gòu)可以嘗試構(gòu)建智能體戰(zhàn)略辦公室（ASO）來推動智能體應(yīng)用的體系化落地，確保價(jià)值的持續(xù)反饋

當(dāng)金融智能體從初步探索期逐步邁向敏捷實(shí)踐期、規(guī)模擴(kuò)展期，金融機(jī)構(gòu)可以嘗試設(shè)立ASO ( 智能體戰(zhàn)略辦公室，AI Agent Strategy Office ) ，將智能體的管理從項(xiàng)目制的一次性交付，提升為產(chǎn)品制的全生命周期運(yùn)營。ASO通過戰(zhàn)略對齊、統(tǒng)一架構(gòu)、價(jià)值量化和反饋驅(qū)動這一系列嚴(yán)謹(jǐn)?shù)募夹g(shù)戰(zhàn)略管理及運(yùn)營，確保金融智能體能夠體系化地落地應(yīng)用，能夠不斷從業(yè)務(wù)中學(xué)習(xí)、進(jìn)化，并持續(xù)貢獻(xiàn)可衡量的價(jià)值。

目前，領(lǐng)先的金融機(jī)構(gòu)會采取自主建設(shè)+外部供應(yīng)商合作的方式，甚至部分機(jī)構(gòu)正在選擇多家供應(yīng)商以分散風(fēng)險(xiǎn)，雖然這些情況還未成為主流，但這也印證未來智能體數(shù)量增多，廠商協(xié)同復(fù)雜的趨勢。對此，智能體的持續(xù)價(jià)值反饋，不能只依賴項(xiàng)目管理思維，而是應(yīng)該從體系化的產(chǎn)品戰(zhàn)略及管理角度推動智能體價(jià)值的持續(xù)正反饋。此外，金融智能體有機(jī)會滲透在諸多金融業(yè)務(wù)板塊，提升業(yè)務(wù)和產(chǎn)研團(tuán)隊(duì)的協(xié)同效率也是十分關(guān)鍵；再者，還應(yīng)將外部監(jiān)管與內(nèi)部風(fēng)控內(nèi)化為智能體系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原則與運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)。綜上趨勢，從金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用智能體的長期發(fā)展來看，ASO是一個(gè)值得參考的組織管理模式。

基于行業(yè)周期的趨勢推演

趨勢摘要

Stage 1：初步探索期（投資建設(shè)期）

初步探索期，多數(shù)項(xiàng)目正在經(jīng)歷POC、部署實(shí)施、試運(yùn)行的過程。應(yīng)用方向也會相對局限于職能運(yùn)營類、金融非核心業(yè)務(wù)類場景，金融核心場景的落地尚處于探索階段。這一時(shí)期，智能體還未能發(fā)揮出深度的應(yīng)用效能，因此從價(jià)值回報(bào)的角度，被定義為投資建設(shè)期。

此階段，應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注行業(yè)早期的市場教育、客戶預(yù)期建設(shè)、智能體產(chǎn)品的甄別（謹(jǐn)防偽智能體產(chǎn)品造成的負(fù)面影響）、把握項(xiàng)目的客戶滿意度、在應(yīng)用場景的廣度和深度上持續(xù)探索并尋求突破。

初步探索期持續(xù)的時(shí)間越長，對金融智能體的縱深發(fā)展越不利，因?yàn)檫t遲看不到應(yīng)用擴(kuò)展和價(jià)值回報(bào)的客戶將會失去投資信心和熱情。在這一階段，如下趨勢值得關(guān)注：

隨著金融機(jī)構(gòu)發(fā)起的智能體項(xiàng)目逐漸增多，以及越來越多的廠商正式推出智能體相關(guān)的產(chǎn)品或解決方案（目前部分廠商還在打磨產(chǎn)品而尚未開啟商業(yè)化），將推動市場走向“熵增”，此時(shí)的市場也充斥著一些偽智能體產(chǎn)品擾亂客戶認(rèn)知。行業(yè)將在這樣“混沌”的狀態(tài)下經(jīng)歷初步探索期的考驗(yàn)。這個(gè)階段，幫助客戶建立合理的預(yù)期、讓客戶正確認(rèn)識智能體的價(jià)值邊界十分關(guān)鍵，這將影響項(xiàng)目合作的可持續(xù)性和行業(yè)的健康發(fā)展。

在初步探索期，數(shù)據(jù)的有效性和可用性是影響智能體項(xiàng)目能否推進(jìn)的關(guān)鍵因素，且這一影響會持續(xù)貫穿后續(xù)各應(yīng)用階段，因此在金融智能體應(yīng)用的全生命周期中值得持續(xù)關(guān)注。

面向智能體的數(shù)據(jù)工程需要建立一套綜合能力體系。其核心目標(biāo)是確保數(shù)據(jù)能夠充分支撐智能體的自主感知、規(guī)劃與行動。從“為靜態(tài)分析提供數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤盀樽灾髦悄荏w提供動態(tài)數(shù)據(jù)燃料”。要關(guān)注的不只是數(shù)據(jù)本身，還包括支撐其持續(xù)產(chǎn)生價(jià)值的管理流程和治理體系，讓數(shù)據(jù)自適應(yīng)智能體運(yùn)行，主要包含數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、靜態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為動態(tài)交互兩個(gè)部分。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：以明確的智能體用例目標(biāo)為導(dǎo)向，保障數(shù)據(jù)的可訪問性、可靠性與及時(shí)響應(yīng)。通過增強(qiáng)數(shù)據(jù)語義，確保數(shù)據(jù)集合具備代表性和多樣性以反映現(xiàn)實(shí)模式并減少偏差。同時(shí)，建立涵蓋可溯源性、隱私保護(hù)、偏差管理和道德合規(guī)的數(shù)據(jù)治理框架。

靜態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為動態(tài)交互：需構(gòu)建時(shí)序交互上下文以串聯(lián)多輪對話與工具調(diào)用；思維鏈標(biāo)注數(shù)據(jù)以提供推理范本；標(biāo)準(zhǔn)化工具接口以封裝可執(zhí)行服務(wù)；以及涵蓋邊緣案例的安全驗(yàn)證數(shù)據(jù)集；等等。這些工作旨在為智能體提供可學(xué)習(xí)、可決策的連續(xù)數(shù)據(jù)流，而不僅是孤立的信息點(diǎn)。

Stage 2：敏捷實(shí)踐期（回報(bào)初期）

敏捷實(shí)踐期，大部分項(xiàng)目走過了部署實(shí)施后的試運(yùn)行階段，開始在業(yè)務(wù)中落地，但還未形成可規(guī)?；茝V的方案，且一些項(xiàng)目還是面向非全量用戶或部分業(yè)務(wù)。價(jià)值回報(bào)視角，這時(shí)的智能體已經(jīng)從“投資建設(shè)期”邁向“回報(bào)初期”，行業(yè)周期已經(jīng)達(dá)到E – Cycle曲線的第一個(gè)增長拐點(diǎn)，金融智能體開始逐步釋放智能體的應(yīng)用價(jià)值，進(jìn)入正向的價(jià)值回報(bào)階段（即便還未能追平前期的投資），我們將這個(gè)拐點(diǎn)時(shí)期定義為“看到曙光”。

敏捷實(shí)踐期的核心目標(biāo)是：通過在應(yīng)用場景中不斷地敏捷嘗試，抽象出金融智能體落地應(yīng)用的規(guī)?；妒剑M(jìn)而邁入行業(yè)的下一發(fā)展階段：規(guī)模擴(kuò)展期。站在金融機(jī)構(gòu)的角度，規(guī)?；妒娇梢詮脑圏c(diǎn)的小項(xiàng)目升級為企業(yè)級規(guī)?；渴?。站在行業(yè)的角度，規(guī)?；妒娇梢詫⒅悄荏w解決方案推廣至更多的機(jī)構(gòu)。

敏捷實(shí)踐期持續(xù)的時(shí)間要長于初步探索期，此階段需要金融機(jī)構(gòu)和廠商共同對規(guī)模化范式進(jìn)行“解題”。相比于上一階段（初步探索期）需要進(jìn)行早期的市場教育、客戶預(yù)期建設(shè)引導(dǎo)，這一階段需要幫助客戶建立規(guī)模化落地的信心，同時(shí)讓客戶看到當(dāng)前智能體的應(yīng)用價(jià)值，因此一套科學(xué)且客戶共識的價(jià)值衡量體系在此階段變得十分重要。在這一階段，如下趨勢值得關(guān)注：

金融智能體項(xiàng)目的服務(wù)周期因合作內(nèi)容不同而差別較大，短周期項(xiàng)目多見于3～6個(gè)月，長周期項(xiàng)目可達(dá)12-18個(gè)月，部分項(xiàng)目甚至2-3年。當(dāng)這些項(xiàng)目服務(wù)結(jié)束時(shí)，一些失敗或未能達(dá)到客戶預(yù)期的案例將篩選出競爭力較弱的廠商，反之成功的案例將讓對應(yīng)的廠商增強(qiáng)市場競爭力。往復(fù)循環(huán)之下，將形成“大浪淘沙，競爭分化”的市場迭代。相比于下表所示的2025年廠商分布，未來的廠商格局將突出在產(chǎn)品技術(shù)能力、金融業(yè)務(wù)理解能力上具備優(yōu)勢的廠商。此外，早期的市場教育也會同步在這個(gè)優(yōu)勝劣汰的過程中完成，供需兩端將同步完成進(jìn)化迭代。

隨著客戶對智能體的價(jià)值期望逐漸傾向于“業(yè)務(wù)增長、用戶增長”等方向，但在采購智能體時(shí)卻對ROI產(chǎn)生擔(dān)憂，?RaaS（Result as a Service，結(jié)果即服務(wù)）這種價(jià)值交付模式將成為一種值得選擇的方案。

在敏捷實(shí)踐期，RaaS將對推動行業(yè)發(fā)展產(chǎn)生貢獻(xiàn)，因其可以幫助客戶規(guī)避ROI不確定性的顧慮，進(jìn)而高效開展智能體應(yīng)用。同時(shí)，在這個(gè)過程中將產(chǎn)生更多的規(guī)?；妒教剿鳈C(jī)會，也有可能沉淀驅(qū)動業(yè)務(wù)增長的最佳實(shí)踐。

支持RaaS的廠商需要在金融業(yè)務(wù)經(jīng)營、用戶增長等方面擁有深厚的KnowHow，且可以形成能力或資源壁壘而持續(xù)被客戶需要，以促進(jìn)機(jī)構(gòu)的長期合作。支持RaaS的廠商還需要能夠建設(shè)與客戶共識的價(jià)值衡量標(biāo)準(zhǔn)及合理的定價(jià)機(jī)制，同時(shí)輸出落地方法論和行動指南。

RaaS將改變金融智能體市場的競爭范式，標(biāo)志著廠商的角色從智能體產(chǎn)品供應(yīng)商升級為業(yè)務(wù)成果的共創(chuàng)伙伴，其收入直接與為客戶實(shí)現(xiàn)的、可衡量的業(yè)務(wù)成效掛鉤。目前已有多家廠商支持RaaS模式。

金融決策的復(fù)雜性（如信貸審批、投資組合）意味著，任何微小的思維偏差都可能導(dǎo)致直接的財(cái)務(wù)損失、監(jiān)管處罰或聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。因此在風(fēng)險(xiǎn)敏感的金融領(lǐng)域，對智能體運(yùn)行的信任，是決定其能否走向核心業(yè)務(wù)、以及行業(yè)能否邁入規(guī)模擴(kuò)展期的核心影響因素。對此，金融機(jī)構(gòu)需要構(gòu)建一套增強(qiáng)信任的金融智能體安全架構(gòu)，該架構(gòu)是圍繞“大模型-智能體-場景”而構(gòu)建的金融智能體安全解決方案。這其中不僅包括產(chǎn)品、技術(shù)及解決方案的創(chuàng)新，也包含了安全的人機(jī)協(xié)作等運(yùn)營機(jī)制，為金融智能體的落地應(yīng)用保駕護(hù)航。這其中包含的主要技術(shù)在報(bào)告前卷已經(jīng)介紹，此處不再贅述。

智能體安全合規(guī)通常會受到技術(shù)、數(shù)據(jù)、用戶輸入、業(yè)務(wù)環(huán)境等多種因素的綜合影響，在行業(yè)即將邁入規(guī)模擴(kuò)展期之前，金融機(jī)構(gòu)有必要建設(shè)一套完整的“增強(qiáng)信任的金融智能體安全架構(gòu)”而非只是其中的單項(xiàng)能力，因?yàn)檫~向規(guī)模擴(kuò)展期后，智能體的應(yīng)用環(huán)境將會變得更加復(fù)雜，提前部署完備的增強(qiáng)信任的金融智能體安全架構(gòu)，有助于降低智能體運(yùn)行的安全隱患。根據(jù)調(diào)研，雖然幾乎所有的金融機(jī)構(gòu)都會將安全合規(guī)作為采納智能體的前提，但他們對智能體安全合規(guī)解決方案的投資思路會存在差異。

Stage 3：規(guī)模擴(kuò)展期（黃金回報(bào)期）

邁入規(guī)模擴(kuò)展期，意味著行業(yè)經(jīng)歷了前期的考驗(yàn)，在多數(shù)場景中找到了智能體的規(guī)模化擴(kuò)展范式而開始逐步擴(kuò)展應(yīng)用，在這些場景中，智能體逐漸面向全量用戶和業(yè)務(wù)進(jìn)行開放。此時(shí)，在行業(yè)的前兩個(gè)階段（初步探索期、敏捷實(shí)踐期）停止投資或處于觀望的客戶也將逐漸開始投資行動，行業(yè)進(jìn)入黃金回報(bào)期。

在規(guī)模擴(kuò)展期，隨著智能體在更多業(yè)務(wù)場景中落地，市場期望將回歸理性并逐漸走向穩(wěn)步爬升階段。E–Cycle曲線在整體規(guī)模擴(kuò)展期將呈現(xiàn)高增長態(tài)勢，直至邁入下一個(gè)階段（增速放緩期）時(shí)，走勢才趨向平緩。

規(guī)模擴(kuò)展期需要重點(diǎn)關(guān)注智能體治理、安全合規(guī)及風(fēng)控等方面的問題。在推進(jìn)智能體落地的過程中需要在智能體架構(gòu)、落地路徑、組織及資源等方面進(jìn)行合理的統(tǒng)籌規(guī)劃。在這一階段，如下趨勢值得關(guān)注：

根據(jù)目前項(xiàng)目的進(jìn)展和運(yùn)行周期的理想化預(yù)判，預(yù)計(jì)2028年行業(yè)將到達(dá)規(guī)模擴(kuò)展期。這個(gè)階段，智能體應(yīng)用規(guī)?；妒叫纬桑悄荏w的落地應(yīng)用經(jīng)歷了初步探索期的不確定性和敏捷實(shí)踐期的實(shí)驗(yàn)打磨，我們將這個(gè)時(shí)期稱為“跨越規(guī)?；瘝{谷”。在這個(gè)階段，具備以下智能體落地特征：

相比于解決了Agent“能開發(fā)、能運(yùn)行”的平臺及工具支撐，面向價(jià)值增長的金融Agent Infra將是解決“為何行動、如何創(chuàng)造價(jià)值、價(jià)值如何衡量與放大”的驅(qū)動型價(jià)值操作系統(tǒng)。

這一趨勢的核心成因是如何衡量及定義智能體的應(yīng)用價(jià)值、找到最佳實(shí)踐場景并確保應(yīng)用落地是當(dāng)前大部分金融機(jī)構(gòu)在采納智能體時(shí)核心關(guān)注的問題，這也是智能體走向深度金融業(yè)務(wù)必須要解決的問題，在2028年行業(yè)已經(jīng)邁入規(guī)模擴(kuò)展期的戰(zhàn)略假設(shè)下，面向價(jià)值增長的金融Agent Infra將成為金融智能體能力建設(shè)的必選項(xiàng)。

在規(guī)模擴(kuò)展期的行業(yè)周期內(nèi)，一些項(xiàng)目的投資成本在不斷增加（例如工具調(diào)用次數(shù)、模型調(diào)用Token次數(shù)在不斷增加），部分機(jī)構(gòu)對成本缺乏有效管控，他們往往將預(yù)算重心放在智能體平臺建設(shè)及應(yīng)用開發(fā)等顯性成本上，卻嚴(yán)重低估了算力消耗、數(shù)據(jù)治理、持續(xù)運(yùn)維以及產(chǎn)品迭代所帶來的隱性開支。這種片面的成本規(guī)劃，導(dǎo)致項(xiàng)目在實(shí)際推進(jìn)中預(yù)算頻頻超支，不僅直接拉低了投資回報(bào)率，更動搖了管理層對智能體應(yīng)用價(jià)值的信心，甚至可能使頗具潛力的項(xiàng)目在規(guī)?；耙贡黄戎兄埂?/p>

調(diào)研數(shù)據(jù)來看，一些機(jī)構(gòu)是“先擴(kuò)張、后算賬”的模式。他們初期只聚焦場景落地，等項(xiàng)目鋪開后才考慮成本管控，若前期資源投入較大，很容易因?yàn)榍捌谌狈σ?guī)劃導(dǎo)致成本超支，最終拉低ROI。若延續(xù)“初期忽視TCO、擴(kuò)張后補(bǔ)漏”的模式，隨著2025-2028年智能體項(xiàng)目的擴(kuò)張，會在規(guī)?；A段暴露成本規(guī)劃缺陷，而機(jī)構(gòu)為規(guī)避損失，恐將會放緩后續(xù)投資節(jié)奏。

AI Agent作為具備自主感知、決策和執(zhí)行能力的智能系統(tǒng)，其成本結(jié)構(gòu)遠(yuǎn)復(fù)雜于傳統(tǒng)AI項(xiàng)目。金融機(jī)構(gòu)需從戰(zhàn)略與治理、技術(shù)架構(gòu)、組織運(yùn)營、風(fēng)險(xiǎn)管理四個(gè)核心維度，系統(tǒng)性地審視總體擁有成本（TCO）。

自主式AI、多智能體系統(tǒng)、面向價(jià)值增長的金融Agent Infra、增強(qiáng)信任的金融智能體安全架構(gòu)等技術(shù)的成熟發(fā)展，是構(gòu)建智能體金融網(wǎng)絡(luò)平臺的前提條件。

智能體金融網(wǎng)絡(luò)平臺代表從平臺中介到代理網(wǎng)絡(luò)的范式革命。其核心是多個(gè)自主智能體構(gòu)成的動態(tài)柔性網(wǎng)絡(luò)，通過自然語言理解主動為用戶提供金融解決方案，實(shí)現(xiàn)從產(chǎn)品貨架到主動服務(wù)的轉(zhuǎn)變，生態(tài)結(jié)構(gòu)靈活，可根據(jù)任務(wù)動態(tài)組網(wǎng)。風(fēng)險(xiǎn)控制基于多智能體模擬與實(shí)時(shí)博弈，實(shí)現(xiàn)預(yù)測性風(fēng)控；監(jiān)管則以“監(jiān)管Agent”形態(tài)內(nèi)嵌于協(xié)議中，實(shí)現(xiàn)嵌入式實(shí)時(shí)治理。

金融機(jī)構(gòu)、三方服務(wù)商、有FinTech背景的廠商，都有可能成為智能體金融網(wǎng)絡(luò)平臺的參與者（主要三類角色：用戶、平臺建設(shè)運(yùn)營方、金融服務(wù)供給方），目前市場中一些公司提及的RaaS商業(yè)模式，很有可能通過該類平臺落地而非定制化的項(xiàng)目模式。

這里定義的金融智能共生系統(tǒng)是指，客戶側(cè)和金融機(jī)構(gòu)服務(wù)側(cè)，都將會是人與智能體融合的狀態(tài)。這樣的趨勢將會隨著智能體在業(yè)務(wù)中的逐步深入而顯現(xiàn)。這意味著金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)體系必須進(jìn)行一次根本性的重構(gòu)，不僅是增加一個(gè)API接口那么簡單，而是從產(chǎn)品設(shè)計(jì)、風(fēng)控、營銷到客戶服務(wù)的全鏈條變革。從更長期來看，這樣的變革還可能催生新的支付方式，在這個(gè)系統(tǒng)中，需要更加獨(dú)立敏捷的交易系統(tǒng)來提升效率，以及和場景的適配，基于數(shù)字人民幣的智能合約將擁有新的應(yīng)用場景。此外，由于該系統(tǒng)中會有“不同類型的Agent、不同的真人用戶”進(jìn)行復(fù)雜地交互，需要可信技術(shù)體系作為保障。

這個(gè)趨勢有望重塑競爭格局，能更好地服務(wù)“智能體客戶”的金融機(jī)構(gòu)將具備競爭優(yōu)勢。

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