文章核心观点 - 国家“十五五”规划提出全面实施“人工智能+”行动，抢占产业应用制高点，在此背景下，金融行业正积极稳妥、安全有序地推动人工智能的深度应用，以应对挑战并把握发展机遇 [1] - 人工智能与金融业的深度融合被视为行业发展的核心驱动力，正推动金融业开启“人机共生”的全新生态，并在提升效率、激发创新、拓展服务边界等方面发挥关键作用 [2] - 尽管应用前景广阔，但人工智能在金融领域的落地仍面临技术不确定性、数据质量、算力不足、组织协同、行业标准等多重挑战，需要金融机构、监管部门和行业生态协同推进以高质量落地 [6][7][9] 人工智能与金融业融合的现状与驱动力 - 未来五年银行业将面临前所未有的挑战，商业银行需将数智化能力全面运用于管理、组织、业务、渠道等层面以增强抗周期能力 [2] - 证券、保险等非银行金融机构也迫切需要提升综合实力与价值创造能力 [2] - 数智化能有效推动金融功能落地，解决金融产品“多而不强”的问题 [2] - 当前银行业普遍面临息差收窄、不良资产承压的挑战，人工智能被视为破局关键 [4] 金融智能体的发展模式与核心应用场景 - 金融IT架构正形成三种发展模式：“AI+”原生模式适配技术实力雄厚的头部银行；“+AI”过渡模式以构建智能中台为多数银行的现实选择；混合架构更契合中小银行的资源禀赋 [2] - 数字员工、财富管理、信贷审批已成为金融智能体的核心落地场景 [2] - 当前人工智能在商业银行的落地以稳健为主，核心是人做决策，人工智能多扮演辅助助手角色 [3] - 技术层面主要基于大模型搭建编码，转化为可被编排、调用的确定性“技能模块” [3] - 主要应用场景包括：员工层面利用AI体嵌套系统自动调仓、查询信息提升效率；产品层面实现精准数字营销画像及反洗钱、风险预警；内部办公实现文件处理、报告一键生成等功能 [5] 人工智能助力金融服务重点领域 - 人工智能应用可着眼于解决金融“五篇大文章”的痛点 [4] - 在科技金融、绿色金融中，可运用AI推动产品标准化，缓解信息不对称 [4] - 在普惠金融中，有助于实现产品、渠道与客户的精准匹配，推动服务从“有没有”走向“好不好” [4] - 科技金融与养老金融可借助数智化的产品设计、智能匹配、风险管控，打破服务“碎片化”、“短期化”制约 [4] - 人工智能可从两方面助力银行业：借助技术与数据能力更早洞察和处置不良资产以强化风控；拓展服务边界，从传统金融服务向生态化服务延伸，打开新营收空间 [4] 人工智能落地应用的主要挑战与难点 - 人工智能的不确定性是深入应用的主要挑战，计算误差可能引发金融服务风险 [6] - 落地过程面临大模型幻觉、算力不足以及数据质量等挑战 [7] - 内部存在责任划分担忧，业务人员提供的信息模糊或有误、技术人员模型训练不当导致责任划分争议 [7] - 专家经验转化存在难题，提示词训练需熟悉业务与技术的专业人员，但相关人员界定及训练方法尚不明确 [7] - AI生成的不确定性使得面客服务应用受限，同时因备案、成本等问题难以完全落地 [7] - 银行业AI建设面临五大核心挑战：架构管理体系待优化，跨部门协同需增强；AI测试存在技术壁垒，制约决策主导类场景落地；高质量外部数据获取难，外部合作专家资源紧张；行业标准尚不完善；业务部门对智能体的需求与传统需求差异大，业技融合适配性挑战突出 [7] 应对挑战的实践与建议 - 银行可积极运用“本体论”，明确数据、概念间的逻辑关系与行动规则，将模糊思维转化为清晰流程控制以降低不确定性 [6] - “本体论”在信贷领域的价值：生产力层面打破对少数审批专家经验的依赖，让信贷审批数字专家（Agent）参与工作；生产关系层面将传统串行流程转化为网状、扁平化结构 [6] - “7×24”小时运行的审批Agent能实时扫描企业经营状况，及时预警风险 [6] - 金融机构需双向发力：持续提升技术成熟度与场景适配能力，搭建健全组织架构保障体系；积极构建内部协同联动与外部开放合作的生态体系 [9] - AI落地需要高质量业务知识库支撑、大模型安全管控能力匹配等大量协同性工作 [9] - 后续AI应用落地，在内部要形成科技、业务、数据的三方协同；在外部需加强与高校、科研单位联动，共同研究“AI原生”体系；同时呼吁行业共建金融垂类模型以降低单家银行研发成本 [9] 未来发展趋势与战略建议 - 服务模式趋向无感化，物理渠道持续转型 [8] - 人力资源结构面临调整 [8] - 智能化成为核心驱动力，数据与开放生态的竞争加剧 [8] - 金融领域将形成“技术创新—制度适配—伦理重构”的动态平衡，AI不仅是工具，更是理论创新和突破的催化剂 [8] - 全面提升金融服务实体经济能力，积极推动AI金融应用在产业领域创新，促进金融、科技、产业良性循环，助力金融机构对公业务提质增效 [9] - 努力夯实金融应用基础设施：借助AI提升征信效率与准确性；培育高质量金融数据市场，建立数据安全可信共享体系；探索通用算力基础设施，为中小金融机构提供算力支撑；提升金融标准化、专业性与前沿性 [10] - 强化风险防范与创新监管模式：需有效甄别、预防、控制数字化伴随的各类“增量”金融风险；监管部门需推动自身数字化转型，推进监管流程数字化再造，明确风险边界 [10] - 积极融入金融高水平制度型开放：通过推动大模型金融应用的技术、业务与伦理规则创新参与国际协调；依托支付领域创新优势在全球支付互联互通中展现中国力量 [11]