文章核心观点 本报告从技术发展周期视角，深度洞察中国金融智能体行业的落地现状与未来趋势，指出2025年是金融智能体发展元年，行业正处于初步探索期（投资建设期），市场规模达9.5亿元，预计2030年将增长至193亿元，年复合增长率达82.6% [1][12][35]。行业的发展由技术突破、业务创新与政策支持三重因素共振驱动，展现出强劲的内生动力 [2]。当前，金融机构普遍采取“战略积极、落地务实”的策略，项目多集中于外围场景试点，旨在验证可行性及业务价值 [2][12][16]。报告详细分析了行业在应用场景、项目部署、客户分布、商业模式等方面的现状，并基于行业周期推演了从初步探索期、敏捷实践期到规模扩展期的演进路径与关键趋势 [12][101][112]。 驱动因素 - **技术突破**：智能体能够弥补大模型在执行具体任务和对外交互方面的不足，解决落地应用的“最后一公里”难题 [6]。以DeepSeek为代表的大模型在对话理解、任务规划等能力上持续增强，同时MCP、A2A、LangChain等协议与开发框架降低了开发门槛，加速了智能体的实用化进程 [6]。 - **业务创新**：约33%的金融机构对智能体持较为积极的投资态度，致力于探索其在业务增长、客户体验升级、运营降本增效等维度的落地模式 [7]。 - **政策支持**：多项国家层面政策为金融智能体的发展提供了清晰的战略指引和目标规划，特别是金融“五篇大文章”（科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融）为智能体的业务实践锚定了关键探索路径 [8][10]。 行业现状：应用落地及商用实践 - **周期阶段**：2025年是金融智能体发展元年，行业处于初步探索期（投资建设期），96%的应用实践处于此阶段，仅4%进入敏捷实践期 [12]。 - **场景应用**：当前应用聚焦于两类场景：一是职能运营类场景（如知识问答、办公助手），落地速度快、适配成本低；二是在业务场景外围进行初步探索（如生成报告、流水分析），主要提供辅助性工具，尚未深入核心金融业务 [16]。 - **项目部署实施**：主要有两种落地路径：一是在现有系统中嵌入智能体功能，进行轻量化改造；二是通过采购标准产品或定制开发进行独立应用开发 [18]。大部分2025年签约项目仍在交付阶段，整体按计划推进 [19]。 - **项目落地运行风险**：预计将有20%～25%的项目会面临效果不达预期甚至失败的风险，失败原因涉及产品技术能力、成本规划、真实生产环境制约等多方面因素 [22]。 - **客户分布**：银行业以43%的项目数量占比成为核心阵地，资产管理类机构以27%位居第二，保险业以15%位列第三 [25][26]。 - **项目类型分布**：分为“嵌入式智能体功能”与“独立智能体应用开发”两类，目前后者占比更高，但随着行业发展，对智能体平台的采购需求预计将持续增长 [27][28]。 - **项目金额分布**：智能体应用类项目金额多集中在30万至150万元区间，平台类项目多在100万至150万元之间，组合类项目价格更高，市场已出现少量由业务团队主导的千万级深度改造项目 [31][32]。 - **市场规模**：2025年中国金融机构对智能体平台及应用解决方案的投资规模为9.5亿元，预计2030年将达193亿元，年复合增长率为82.6% [35]。 - **商业模式**：主要分为产品交付模式和价值交付模式（RaaS），后者市场空间巨大但对服务商的金融业务KnowHow和效果保障能力要求极高，目前尚在探索中 [39][42]。 行业挑战与客户洞察 - **周期特点与挑战**：市场期望高涨但落地仍处探索期，53%的金融机构表示若项目成果显著低于预期将立即缩减或终止投入，行业需警惕信心透支风险 [43]。 - **从业者认知**：部分金融机构客户对智能体的能力边界和应用价值存在认知偏差，非技术背景从业者易“高预期、低辨别”，而部分技术背景从业者则可能因过度谨慎而低估价值 [47][51]。 - **客户价值期望**：对智能体的价值期望已从提升效率的工具，转变为驱动业务可持续增长与重塑客户体验的核心创新引擎 [53][56]。 - **客户投资意愿**：2025年Q4相较Q1，拥有积极投资意愿的机构占比增加了27.5%，驱动因素包括同业示范效应、政策引导以及RaaS模式缓解了投资回报不确定性 [58][59]。投资呈现分层特征，分为积极探索型、务实跟进型和审慎观望型 [64]。 - **客户关注方向**：金融机构关注四大核心方向：安全合规、价值评估、落地实践以及持续价值反馈 [68]。 - **安全合规**：是采纳智能体的前提与底线，58.9%的受访者关注智能体行为安全，47.0%关注数据隐私保护 [71][72]。 - **价值评估**：对价值的定义、衡量与场景适配已成为金融机构采纳智能体的关键决策锚点 [73]。 - **落地实践**：在安全合规、产品易用的基础上，深度适配金融场景、理解金融业务逻辑的智能体更具落地优势，66.2%的受访者最关注金融场景的深度适配 [76][77]。 - **持续价值反馈**：领先机构开始前瞻性关注，未来可尝试构建智能体战略办公室（ASO）来推动智能体应用的体系化落地和持续价值反馈 [80][81]。 基于行业周期的趋势推演 - **初步探索期（当前阶段）**：多数项目经历POC、部署、试运行，应用局限于职能运营及非核心业务场景 [94]。此阶段需重点关注市场教育、客户预期建设、甄别伪智能体产品，并解决数据有效性和可用性等关键问题 [95][96][98]。 - **敏捷实践期（回报初期）**：项目开始在业务中落地，进入价值回报初期，核心目标是抽象出规模化范式 [101]。此阶段将出现“大浪淘沙，竞争分化”的市场迭代，且RaaS（结果即服务）模式将成为重要选择，推动厂商角色升级为业务共创伙伴 [103][106]。构建增强信任的金融智能体安全架构变得至关重要 [109]。 - **规模扩展期（黄金回报期）**：预计2028年行业进入此阶段，智能体应用规模化范式形成，开始面向全量用户和业务开放 [112][114]。此阶段需重点关注智能体治理、安全合规及总拥有成本（TCO）管控，避免因隐性成本超支影响投资信心 [119][122]。面向价值增长的金融Agent Infra将成为能力建设必选项，且可能催生智能体金融网络平台及金融智能共生系统等更高级形态 [115][127][129]。

文章核心观点 - 人工智能与金融的深度融合正在推动金融业价值创造逻辑发生根本性变革，金融科技公司通过AI赋能助力金融机构应对增长挑战并实现高质量发展 [1][2] - 金融大模型的应用正从非核心业务场景深入至风控决策等核心业务场景，市场焦点从生成式大模型转向具备复杂逻辑推理能力的推理大模型 [4][5] - AI技术不仅提升了金融业的效率与利润潜力，更通过重构服务模式、风控范式及普惠金融，让金融服务更具温度并回归本质 [6][7][9] 行业趋势与驱动因素 - **政策与市场驱动**：监管鼓励人工智能等前沿技术在金融领域的合规应用，金融科技行业进入深度整合AI与大模型创新的关键拐点 [2] - **市场需求变化**：中国金融科技服务个人端用户规模超10亿，活跃用户占比达76.3%，年轻一代对便捷性、个性化与社交属性的偏好重塑产品设计逻辑 [2] - **行业挑战**：经济增速放缓叠加转型阵痛，金融机构普遍面临“增长失速”与“高质量发展”的挑战，传统业务模式边际效应减弱 [1][2] AI赋能金融的具体应用与成效 - **效率提升**：有银行将复杂信贷审批报告分析从数小时或数天压缩至3分钟，准确率提升超15% [1] - **研究覆盖**：有券商借助AI智能体实现7X24小时监控全球超5,000家上市公司动态，提升研究覆盖与响应速度 [1] - **客户服务**：有理财机构借助AI助手进行实时持仓分析，通过个性化陪伴服务使客户留存率提升25% [1] - **生产力提升**：有海外顶尖投行部署数百名AI程序员，后续或增至数千个，旨在将工程师生产力提升至三到四倍 [1] 金融大模型的发展与竞争焦点 - **技术演进**：市场领先者的发展重心从生成式大模型转向具备复杂逻辑推理能力的推理大模型 [4] - **行业应用深化**：度小满开源国内首个金融行业推理大模型轩辕-FinX1，推动大模型应用从非核心业务场景深入至风控决策等核心业务场景 [5] - **产品升级**：蚂蚁集团旗下AI理财助理“蚂小财”在自研大模型基础上新增接入推理大模型，实现理财专业力、严谨性和逻辑推理的全面升级 [5] 金融科技公司的战略路径 - **向内深耕**：凭借AI与大模型技术实现精准获客与风险控制，构建业务护城河并强化技术输出能力 [3] - **向外拓展**：带着“数字基金”等产品与服务远征东南亚、拉美和中东，实现从产品出海到生态共建的跨越 [3] - **基础设施化**：部分金融科技公司已从“人与钱的连接者”升级为“普惠金融基础设施”，例如蚂蚁开放“量盾”量子风控引擎年创收超10亿元 [6] AI的社会价值与普惠实践 - **消费者保护**：度小满构建全链条反诈拦截系统，截至2025年底拦截电诈资金1.34亿元，反诈宣传覆盖126万人次 [7] - **响应国家政策**：蚂蚁、度小满等公司凭借数字化优势快速响应“国补”贴息政策，将实惠直达用户 [7] - **小微金融与公益**：度小满“小满助力计划”公益免息贷款项目累计发放贷款4.5亿元，覆盖全国602个行政村，惠及数以万计的个体经营者与返乡青年 [8] - **能力建设**：度小满通过“青年小店榜样计划”为800余名青年店主提供技能培训、流量扶持等帮扶；信也科技“好样的小店”项目年内帮扶国内70余家特色小店 [8] 市场潜力与行业影响 - **价值创造**：麦肯锡预测生成式AI将为银行业带来2000亿-3400亿美元的新增价值，若充分释放AI潜力可带来14%-24%的潜在利润提升 [3] - **普惠金融发展**：中国普惠型小微企业贷款余额从2017年末的8.8万亿元飙升至2024年末的33万亿元上方，年均复合增速达20.7% [8] - **逻辑重构**：AI与金融的融合正在重构金融业态的价值链，主要体现在AI重构服务模式推动智能化与生态化建设、重构风控范式加速实时预警、以及重构金融普惠助力服务深度触达 [6]

峰会核心信息 - 会议名称为CIFS 2026第八届中国金融数智峰会，主题为“数启新金融·智聚新生态”，将于2026年3月25日在中国上海举办 [1][2][3] - 峰会由上海金融信息行业协会指导，信息侠主办，浙江省数字经济联合会与徽联智汇协办 [1][3] - 峰会旨在探索金融数智化转型新路径，构建开放协同的产业新生态 [1] 参会规模与人员构成 - 峰会将汇聚超过220位来自国内外领先金融机构的数智化负责人、优秀解决方案服务商及行业专家 [1] - 参会人员主要构成为：信息技术部/金融科技部总经理占比40%，数字化创新/营销总监及研发总监占比20%，数据中心/风险管理部/网络金融部总经理占比20%，VP/CIO/CTO/CDO占比15%，其他人员占比5% [3] - 拟邀嘉宾覆盖银行、保险、证券、基金、期货、信托、资管等各类金融机构的数智化与科技部门负责人 [13][15] 核心议题与议程框架 - 上午开幕式论坛聚焦“趋势领航”，议题包括AIGC与金融大模型对核心业务的重塑、数据要素资产化与合规流通、数智化驱动的“决策革命”、技术创新与风险防控的平衡、中小机构转型痛点以及绿色金融与数智技术融合等 [5] - 下午主题论坛专注于“银行数智化转型中的安全与数据治理”，具体议题涵盖生成式AI在欺诈检测中的应用、智能风控与反欺诈案例、AI驱动的个性化财富管理、智能投顾产品创新、银行核心系统云原生改造、大模型在风控与运营中的深度应用、数字化获客与对公服务平台建设等 [6] - 全天议程还包括数智技术展区参观、自助午餐以及“金智杯”颁奖典礼暨答谢晚宴 [5][6] 峰会亮点与活动形式 - 峰会设置四大核心亮点：解读“十五五”政策导向并分享20+前沿报告与案例的“权威洞察”；覆盖银行、证券、保险等多领域痛点的主论坛与分论坛“深度对话”；通过闭门研讨、技术展区促进高效合作的“实效链接”；探讨金融大模型、隐私计算等前沿议题的“前瞻视野” [1] - 活动形式多样，包括主论坛、行业分论坛、闭门研讨、数智技术展区及对接活动 [1][5][6] - 峰会同期举办CIFS 2026“金智杯”颁奖盛典，旨在挖掘行业标杆企业、产品和人物，申请截止日期为2026年3月1日 [6][8] 主办方背景与往届回顾 - 主办方信息侠是专业从事数智化领域高端会议策划、运营及资源整合的平台机构，业务涵盖行业峰会、定制沙龙、培训及需求对接等，行业覆盖金融、制造、汽车、新能源等多个领域 [30] - 往届峰会规模可观：CIFS 2025第七届峰会设有两大论坛，17位专家分享，十多家服务商参展 [17]；CIFS 2025第六届峰会有19位专家分享，17家服务商参展 [19]；CIFS 2024第五届峰会设有3大论坛，19位专家分享，19家服务商参展 [21]；更早的CIFS第四届年会有32位专家分享，二十多家服务商参展 [23]

文章核心观点 - 上海人工智能实验室与库帕思科技联合发布了全面升级的“2025金融大模型评测体系暨金融评测基准” 该体系旨在为金融行业提供统一、权威、可操作的技术评估框架 推动金融行业更高质量、更可信赖的智能化转型 [1] - 该评测体系是上海深化“模塑申城”工程在金融领域落地的关键一环 将助力上海建设具有全球影响力的金融科技中心 [1] - 评测体系在标准引领、数据驱动、安全可信与生态共建四大维度实现全面升级 并首次构建覆盖金融全场景的评测基线 [1] 评测体系技术细节与数据 - 评测体系汇聚了4个公开数据集与22个自建数据集 包含约3.6万条评测数据 [2] - 评测过程坚持科学与鲁棒 采用循环选项打乱机制和多样化提示词 [2] - 研发了金融裁判大模型 实现了评测全流程的自动化与标准化 [2] 评测体系的应用与价值 - 该体系为金融领域银行、券商、基金、投资等企业或机构提供权威、精准的大模型能力评估 助力机构选型、优化及风险把控 [2] - 评测体系基于真实金融业务场景构建评测任务 探索金融垂直领域大模型应用的新理念、新机制与新手段 [2] - 评测体系将有效支撑金融机构科学选型、降本增效 加速大模型在投研、风控、客服等核心环节的规模化落地 [2] 相关发布与行业背景 - 上海市委金融办、徐汇区商务委等多部门联合上海人工智能实验室、库帕思及上海财经大学 共同发布了《金融大模型应用评测报告（2025）》与《金融大模型评测数据集（2025）》 [2] - 人工智能正在深刻重塑金融行业发展格局 大模型技术在应用场景深化、关键要素强化和应用生态协同推进三方面加速赋能 [1] - 2024年发布的全国首个“以金融业务为中心”的金融大模型评测体系 为行业提供了科学选型与能力对标的重要“标尺” [1]

事件概述 - 2024年12月26日，上海人工智能实验室与上海库帕思科技有限公司联合主办“2025金融大模型评测体系发布会” [1] - 活动在上海市委金融办、市委网信办、市经信委及徐汇区人民政府指导下举办，汇聚了来自金融机构、行业协会、高校、科研院所等百余位代表 [6] 核心观点与意义 - 人工智能正在深刻重塑金融行业发展格局，大模型技术在应用场景深化、关键要素强化和应用生态协同推进三方面加速赋能 [1] - 评测体系的全面升级将助力上海建设具有全球影响力的金融科技中心 [1] - 标志着“人工智能+金融”进入高质量发展的新阶段，是上海深化“模塑申城”工程在金融领域落地的关键一环 [6] - 随着评测体系的广泛应用，金融行业将迎来更高质量、更可信赖的智能化转型新阶段 [6] 评测体系内容与升级 - 正式启动“2025金融大模型评测体系暨金融评测基准” [3] - 评测体系在标准引领、数据驱动、安全可信与生态共建四大维度实现全面升级 [3] - 首次构建覆盖金融全场景的评测基线，为行业提供统一、权威、可操作的技术评估框架 [3] - 评测体系汇聚了4个公开数据集与22个自建数据集，约3.6万条评测数据 [5] - 评测过程坚持科学与鲁棒，采用循环选项打乱机制和多样化提示词，并研发金融裁判大模型，实现评测全流程自动化、标准化 [5] 发布成果与报告 - 现场发布《金融大模型应用评测报告（2025）》与《金融大模型评测数据集（2025）》 [5] - 报告基于真实金融业务场景构建评测任务，探索金融垂直领域大模型应用的新理念、新机制与新手段 [5] - 报告将有效支撑金融机构科学选型、降本增效，加速大模型在投研、风控、客服等核心环节的规模化落地 [5] 评测体系的应用价值 - 为上海金融领域银行、券商、基金、投资等企业或机构提供权威、精准的大模型能力评估 [5] - 助力金融机构进行模型选型、优化及风险把控 [5] - 该体系是去年发布的全国首个“以金融业务为中心”的金融大模型评测体系的全面升级，为行业提供了科学选型与能力对标的重要“标尺” [1] 行业讨论与生态构建 - 在圆桌论坛上，嘉宾深入探讨了金融语料治理、模型安全、评测标准国际化等前沿议题 [5] - 强调需通过产学研协同，构建开放、安全、可持续的金融AI生态 [5]

论坛概况 - 第二十二届中国国际金融论坛于12月19日至20日在上海举行 [1][3] - 论坛主题为“数字经济时代的智能金融生态构建” [1][3] 论坛活动 - 论坛期间举行了“金融大模型创新与应用峰会”分论坛 [1][3] - 该分论坛由中国绿色租赁发展共同体主席张利钧出席并主持 [1][3]

论坛背景与主题 - 第二十二届中国国际金融论坛于12月19日-20日在上海举行 [1][3] - 论坛主题为“数字经济时代的智能金融生态构建” [1][3] - 网易易盾政企行业线总经理朱文涛出席论坛并发表演讲 [1][3] 行业现状与需求 - 金融行业正处于大模型规模化落地的关键阶段 [2][4] - 在此阶段，行业对安全合规的需求日益凸显 [2][4] 网易易盾的解决方案 - 公司依托多年内容安全技术积淀，基于金融行业实践，构建了多模态大模型韧性防御体系 [2][4] - 该体系覆盖开发、部署、应用全流程的风险管控 [2][4] - 体系打通了输入输出全链路的检测与安全代答能力 [2][4] - 该体系贴合国内“统筹安全与发展”的监管导向 [2][4] - 体系适配算法备案、常态化巡查等合规要求 [2][4] - 体系明确了技术、数据、业务、应用四层安全权责划分 [2][4] 解决方案的应用与验证 - 该防御体系已在头部银行、券商及基金机构落地验证 [2][4] - 该体系旨在为金融大模型合规对客筑牢安全护栏 [2][4] - 该体系助力行业实现技术创新与风险防控的平衡发展 [2][4]

合作事件概述 - 同花顺与金瑞期货在杭州正式签署深度合作协议，开启以AI技术为核心、覆盖多业务领域的数智化协同新篇章 [1] 合作背景与战略意图 - 期货行业正加速迈入数智化转型关键期，金瑞期货三年前便启动“数字金瑞”建设，已构建智能投研平台、衍生品对客系统等数字化基础 [3] - 金瑞期货选择与同花顺深度合作，旨在借助其金融大模型技术优势，进一步升级数字化与智能化水平 [3] - 同花顺已依托金融大模型在期货数据服务、智能投顾、智能投研、智能风控等领域形成成熟应用体系 [3] - 双方期望在大模型赋能下挖掘更多合作可能，为业务拓展与创新注入新动能 [3] 合作具体方向与内容 - 合作聚焦三大方向：一是借助同花顺技术强化贵金属等核心品种的智能风险管理能力，优化场外衍生品工具的精准度 [5] - 二是打通数据壁垒，实现投研、交易、服务全流程智能化升级，提升产业链客户服务效率 [5] - 三是共建合规风控智能体系，筑牢业务稳健运行防线 [5] 公司业务与优势 - 金瑞期货长期深耕期货衍生品领域，在贵金属风险管理、产业链产融服务方面积累了丰富实践经验 [3] - 同花顺在期货领域拥有核心产品与服务，其金融大模型技术可助力期货公司实现数智化经营升级 [3] 未来规划与预期成果 - 双方将建立常态化沟通机制，金瑞期货将持续加大资源投入，推动合作项目落地见效 [5] - 合作旨在以数智化转型夯实产业服务核心竞争力，最终实现互利共赢，共同助力期货行业高质量发展 [5]

海南自贸港发展潜力与定位 - 上海财经大学校长刘元春高度评价海南自贸港正从经济基础相对薄弱的省份向高水平对外开放前沿阵地转变 展现了发展活力和未来潜力 [2] 经济发展的核心动力 - 刘元春指出穿越经济周期的核心动力在于“新三驾马车” 即基础研发 产业升级和科技金融 [2] - 海南自贸港应依托独特政策优势 在聚焦消费中心和贸易集散功能的同时 夯实高端产业基础 强化基础设施 人才集聚和科技创新 [2] 重点关注的产业发展领域 - 产业发展特别关注航天航空 低空经济 现代农业以及海洋经济等新兴领域 这些产业与海南得天独厚的地理优势结合 形成独特发展亮点 [2] - 海南应当持续深入挖掘现代农业和海洋经济的潜力 并拓展生物制造等处于科技前沿的产业领域 为区域经济发展注入新动力 [2] 省校合作与智力支持 - 上海财经大学已与海南展开全面合作 该校在自贸区研究领域具备国家智库优势 研究团队对全国20多个自贸区有系统深入研究 积累丰富研究成果 将为海南自贸港建设提供有力支撑 [3] - 该校在金融强国建设和离岸金融方面的全面布局 以及在金融大模型领域的突破性进展 也将为海南自贸港的金融发展提供助力 [3]

会议背景与核心主题 - 第二十届21世纪金融年会于11月22日在北京召开，主题为“重塑金融韧性 穿越利率周期” [1] - 会议旨在凝聚行业智慧，探讨金融如何有效助力经济社会发展，为金融业在新周期中坚定方向、增强韧性、实现可持续发展提供思路 [1] - 金融行业正从“房地产-金融-地方政府基建”的旧三角循环转向“科技-金融-产业”的新三角循环 [4] 金融支持重点领域发展 - 科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融是当前金融业重点推进的“五篇大文章” [1] - 科技、绿色、普惠、养老产业、数字经济产业贷款比重不断提升 [13] 监管与政策进展 - 外汇展业改革银行总数达到26家，初步实现了为企业减负、为银行增效、为监管提质的目标 [18] - 绿色保险和保险资金投资可撬动社会资本参与气候适应性与韧性投融资协同发展 [6] 银行业发展原则与方向 - 银行业应坚持“五要五不”原则，着力提升经济金融适配性，投资于物与投资于人并重，专注主业、完善治理、错位发展，共同构筑多元有序、健康持续的金融生态 [26] - 重塑资产负债表，穿越利率周期，是自我革命的过程，也是行业重生的新起点 [29] 金融科技与AI应用 - 金融大模型将走向专业化、轻量化、合规化，大模型不是量化交易的终点，而将成为智能金融新纪元的起点 [35] - 金融行业的深度AI应用大有可为，前期可能需要大量投入，但后期产生的价值巨大 [39] - 银行业AI基础设施落地的关键命题是兼顾运行安全与成本效率 [44] - 对于中小银行而言，发展AI应用的主要挑战之一是控成本，不会盲目卷入“千卡集群”和超大模型的军备竞赛，而是强化顶层设计，谋定而后动 [50] - 未来的AI+金融需要更加普惠、更有温度，让更多人享受到技术带来的便利 [54]