金融AI进入生产级核心场景 - 2025年深圳某商户准入审核从人工线下20分钟缩短至系统自动处理仅需5分钟，标志着AI进入金融生产级核心场景[2] - 某大型金控集团深圳研发中心AI编码平台在新项目中代码AI生成占比超过70%，团队固化场景解决方案数量达数万个[2] - 金融AI正从“能看会说”的辅助工具，进化为“能决策、可执行、担责任”的数字员工，从工具到同事的跃迁是2026年破局关键[2] 金融AI落地面临的核心挑战 - 金融行业需在“安全、效率、普惠”的不可能三角中寻求平衡，对高可用、高可靠、强合规的要求是底线[3] - 早期AI应用多停留在客服、营销等辅助性场景，未触及信贷审批、风控建模、投研决策等高敏感核心流程[3] - AI深入核心业务面临多重障碍：模型需极高准确性且决策过程可追溯、可解释、可审计；系统需满足“五个九”（99.999%）可用性与毫秒级响应；金融机构内部数据烟囱林立，非结构化数据多[4] - 金融机构缺少的不是模型或算力，而是体系化的落地路径与解决方案[4] Agentic AI成为金融AI的终局形态 - 金融业务的多环节协同、强规则约束等特殊性，需要具备自主决策能力的AI形态，Agentic AI应运而生[5] - 真正的Agentic AI具备自主规划、工具调用以及记忆与学习三大核心能力，可应用于财富规划、信贷审批、反洗钱监测等场景[5] - Agentic AI面临“效率与成本”挑战：大模型训练推理算力成本高，单一模型难以适配所有金融场景[6] - 阿里云将Agentic AI视为金融AI落地的“终局形态”，并基于实践提出“大飞轮+小飞轮”协同架构以应对挑战[6] “双飞轮”架构与全栈解决方案 - “大飞轮+小飞轮”架构中，大飞轮构建通用智能能力，负责意图理解与复杂决策；小飞轮通过垂直小模型构建场景执行能力，两者协同降低成本并提升效率[6] - 实际应用中采用“一个基础大模型与多个不同岗位的蒸馏小模型结合（MOA）”的方式，更匹配金融机构实际情况[7] - 为克服“碎片化困境”，金融行业需要“全栈人工智能服务商”，提供从底层算力、中间层模型与平台到上层应用的一体化解决方案[7] - 阿里云通义点金金融AI平台包含金融垂类大模型、开发工具链、场景化解决方案三大核心模块，提供一站式金融垂直模型生产工厂[8] 金融AI实践成果与市场渗透 - 工商银行“工银智涌”大模型技术体系在20多个业务领域、400多个场景实现端到端赋能，打造上千个专业领域智能体，累计调用量达15亿次，日均消耗80亿token[9] - 国泰海通与阿里云合作开发证券行业垂直大模型，围绕智能投研、智能投顾等方向深化应用[9] - 接入阿里云后，中小金融机构能低成本获取先进AI能力，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均在使用通义大模型，并以其支撑70%以上的AI应用场景[9] 金融行业迈向AI原生时代 - 金融AI正从“云原生”走向“AI原生”，未来架构是“人+AI+系统”的深度协同，IT建设将从“系统建设”转向“智能增强”[10] - 成功的AI实践需业务构建清晰可评判的SOP，组织打破技术与业务壁垒，构建双飞轮技术范式，逐步迈向Agentic AI[10] - 阿里云通过打造“AI原生架构”，与金融机构共同构建具备自主决策能力的“AI大脑”，实现从“上云换心”到“用AI换脑”的跨越[10][12] 云基础设施与市场支撑 - 金融机构核心系统上云为AI规模化落地提供了稳定、弹性、合规的金融级云底座，解决了算力、存储和安全合规问题[11] - 2025年上半年中国金融云市场规模为380.1亿元人民币，同比增长20.0%[11] - 阿里云在金融公有云基础设施份额为43%，创历史新高并连续7年第一；同时蝉联中国金融云整体市场第一，收入同比增长32%[11] - 通义千问等国产大模型能力成熟，阿里云全栈AI云正成为金融机构智能化升级的核心支撑，通义千问成为金融AI生产级场景的主力模型[11]