文章核心观点 - 智能体正从概念演示转向企业AI转型与流程重构的核心，竞争焦点在于能否深度融入企业核心价值链并创造实际生产力[1][13] - 金融行业因其对信息处理效率的极致依赖与对安全可控的严苛要求，成为智能体规模化应用的“终极考场”和最具价值的落地领域[1][3] - 蚂蚁数科旗下的Agentar全栈企业级智能体平台凭借在金融等高复杂度行业的长期实践积累和全栈技术能力，被IDC评为领导者，并验证了“中枢级”智能体平台规模化应用的可行路径[1][5][13] 从“能用”到“敢用”，金融为什么是智能体的终极考场？ - 金融行业对AI需求强烈，其业务环节如客服、风控、投研等高度依赖海量文本、实时数据和快速决策，天然适合智能体承担[3] - 金融行业对AI“不够友好”，数据高度敏感封闭且存在机构壁垒，导致通用大模型难以获取足够真实数据并迁移经验，难以进入核心系统[3] - 金融智能体需作为承担真实责任的生产系统组件，必须从底层设计上围绕安全、稳定、可控构建，这对其可用性提出极高要求[3] 蚂蚁数科在金融智能体领域的实践与能力 - 蚂蚁数科的系统化智能体能力源于长期在金融产业一线打磨，在风控、合规、支付等高复杂度场景中形成了规模化落地实践[5] - 公司自研的金融推理大模型Agentar-Fin-R1在多项金融基准测试中超过主流开源模型，能在复杂金融规则下进行稳定、低幻觉、可解释的推理[5] - 依托蚂蚁集团的AI工程能力，公司搭建了从算力调度、数据治理到应用部署的完整、可金融级验证的智能体技术服务体系，并具备大规模金融知识库与低代码编排能力[6] - 公司已验证从金融向其他高复杂度行业扩展的能力，如在能源行业推出的“能源服务智能体”使投资决策效率较人工提升超60倍，运营与交易效果提升10%以上，资产评估效率提升超10倍[6] 智能体如何真正成为金融行业的生产力系统？ - 蚂蚁数科的路径是构建“金融机构的AI中枢”，旨在搭建贯通多业务线、承载多角色协同、嵌入核心系统的“金融级AI大脑”，而非单点工具[8] - 2025年上半年，公司的大模型产品解决方案已与近30家金融机构达成合作，包括宁波银行、天津银行、新华人寿等，在核心业务场景中打造“AI大脑”[8] - 具体应用已深入核心业务链路，如上海银行的AI手机银行实现“对话即服务”，宁波银行基于Agentar知识工程平台将复杂问答准确率从68%显著提升至91%，并实现推理路径可追溯[10] - 公司已联合行业伙伴推出超百个金融智能体解决方案，覆盖银行、证券、保险、通用金融四大领域，可帮助金融机构一线员工工作效率提升超80%[12] - 公司通过“技术输出+平台生态”模式，降低智能体使用门槛，为面临技术、数据与人才困境的中小银行提供了可行的AI解决方案[12]