12 月 10 日，艾瑞咨询（iResearch）正式发布《iResearch Vendor Insight：中国金融智能体发展研究与厂 商评估报告 (2025)》（以下简称《报告》）。《报告》明确2025年为金融智能体发展元年，但行业整体 仍处于初步探索期，96%的应用实践集中在概念验证（Proof of Concept, POC）、智能体平台部署及试 点运行阶段，仅4%进入敏捷实践期且多聚焦于职能运营类或非核心业务场景。 在此背景下，市场呈现出鲜明的客户分布特征：银行业以43%的项目数量占比成为绝对核心阵地，资产 管理类机构（含证券、基金、信托等）以27%位居第二，保险业则以15%位列第三。2025年，金融智能 体平台与应用解决方案的市场规模为9.5亿元，预计到2030年将飙升至193亿元。然而，高涨的市场预期 与尚不成熟的落地现状之间存在巨大张力，报告预警，约20%至25%的项目将面临效果不达预期甚至失 败的风险。 尽管项目数量在增长，但报告警示，从试点到有效落地之间存在显著鸿沟。预计当前阶段20%-25%的项 目将面临效果不达预期甚至失败的风险。失败原因主要归结于三大类：产品技术能力不足（如多步任务 ...

行业背景与市场前景 - 当前政策聚焦“科技-产业-金融”循环体系，据预测2028年中国金融科技市场规模将突破6500亿元 [3] - 金融智能体已成为金融机构数智化转型的核心支撑 [3] - 艾瑞咨询预测，到2028年底预计80%的金融机构会采纳至少一种智能体工具，届时35%以上的金融智能体应用已形成规模化落地范式，行业迈入规模扩展期 [4] 公司市场地位与核心竞争力 - 艾瑞咨询发布的报告将蚂蚁数科置于金融智能体领域的综合领导者象限，认可其技术引领性与场景落地能力 [1] - 公司的核心竞争力源于蚂蚁集团服务十亿级用户的“金融原生”基础，即将深度金融业务理解与企业级AI工程能力系统融合 [3] - 这种融合使公司在AI原生App、财富管理、信贷风控、智能营销等核心场景中形成了明显的差异化优势 [3] 技术创新与架构 - 公司独创“四车间”（意图、策划、执行、表达）工程架构，将复杂的智能体构建过程拆解为过程可追溯、决策可解释的工程化流程，解决了金融场景中传统AI应用的“黑箱决策”问题 [3] - 基于此架构，公司自主研发了金融推理大模型Agentar-Fin-R1（包含32B和8B参数两个版本）作为技术核心 [3] - 该模型在三项重要金融基准测试中均取得第一，性能超过多款主流开源模型 [3] 商业模式创新 - 公司凭借深厚的金融场景Know-how和业务结果标准化衡量能力，成为市场中少数有能力且有意愿在核心金融场景规模化探索RaaS（Results as a Service，结果即服务）模式的厂商 [4] - RaaS模式以“按效付费”为核心，能帮助金融机构减少前期投入与技术迭代沉没成本，实现风险共担、收益共享 [4] 应用落地案例与成效 - 助力上海银行打造AI原生手机银行，通过自然语言交互简化业务流程，使老年客户满意度显著提升，业务转化率提升10% [4] - 协助宁波银行借助Agentar知识工程平台（KBase）共建智能化决策系统，将复杂问题回答准确率从68%跃升至91%，回应速度提升至数百毫秒级 [4] - 与宁波银行联合打造的智能升级方案已成功入选“2025国际标准金融应用卓越案例” [4]