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]

文章核心观点 - 大模型并非单纯工具，而是一种新型生产关系，其影响堪比工业革命的范式转移，将重构人机协同模式、催生“碳硅共生”组织形式，并促使CIO职责向智能架构师升级 [1][3][8][9] - 金融AI已进入生产场景应用阶段，行业焦点从过去的系统平台建设转向如何利用AI驱动业务增长与提升投资回报率，客户需求从“要不要用AI”转变为“如何用AI提升ROI” [3][9] - 金融机构选择科技合作伙伴的本质是选择一套可行的方法论与落地路径，而非单纯获取算力或模型，成功关键在于拥有成型的方法论、可复刻的场景模板以及可持续进化的运营机制 [3][4][10] - 财富管理数智化转型面临四大核心痛点：大模型技术应用效果参差不齐、C端投资者接受度“冰火两天”、数据与接口未标准化导致打通困难、高成本投入与ROI验证的决策压力 [4][5][11][12][13] - 建议机构采取“小步快跑”策略，通过调用公有云算力并搭配Agent形式控制成本，先完成业务验证，再在企业内部推广，以跑通商业逻辑 [5][13] - 科技公司与金融机构应基于“四层架构”分工模型实现协同共赢：AI基础设施层由科技公司主导；模型层双方共建；工具能力层双方共建（公开部分科技公司主导，私域部分金融机构主导）；应用解决方案层由金融机构主导 [5][6][14][15] 大模型的性质与影响 - 大模型是一种新型生产关系，正在引发一场堪比工业革命的范式转移 [1][3][8] - 其影响体现在三个层面：重构人机协同的整体模式；催生“碳硅共生”的新型组织形式（人类负责判断决策，AI承担执行工作）；促使CIO职责从运维保障全面升级为智能架构师 [3][8][9] 金融AI的发展阶段与行业转变 - 金融AI已迈入生产场景应用阶段，行业得以从过去十年聚焦平台搭建与系统建设（每家金融机构拥有至少300套甚至上千套系统，运维成本高、ROI模糊）的工作中脱离，转向思考如何用AI驱动业务增长 [3][9] - AI对金融领域不仅是一种新型生产力，更代表了一种全新的协同方式 [3][9] - 从2023年至今，客户需求发生明显转变，关注点从“要不要用AI”转变为“如何用AI提升ROI” [3][9] 金融机构的科技合作方法论 - 金融机构在选择科技合作伙伴时，本质上是选择一套可行的方法论，因为其不缺乏算力与模型，真正的短板在于AI技术落地的具体路径 [3][4][10] - 金融机构做好AI科技金融布局需把握三个关键成功要素：具备成型的方法论、拥有可复刻的场景模板、AI应用上线后能有持续优化的运营机制提供保障 [3][4][10] - 优质的金融科技服务商核心能力在于将复杂问题简单化的能力输出，其价值在于帮助金融机构组装出能真正落地运转的完整解决方案，而非只提供零散的技术“零件” [4][10] 财富管理数智化转型的痛点 - **技术成熟度**：大模型技术在财富管理领域的应用效果参差不齐，例如一项为期一个月的投资大赛中，千问和DeepSeek表现专业并实现不错收益，而Gemini、ChatGPT则亏损了40%多 [11] - **用户接受度**：C端投资者呈现“冰火两重天”局面，约63.8%的投资者已尝试用大模型指导投资行为，但其中78%的投资者看不懂K线、夏普波动率等专业指标 [12] - **基础设施**：财富管理领域数据公开与私有并存，接口未标准化（例如与同花顺合作的to C端产品有海量几百个接口未包装成MCP服务），导致数据打通困难，且性能和稳定性在面对海量互联网用户访问时尚未就绪 [12] - **成本与ROI**：线下部署算力集群投资轻松过亿，在验证大模型价值前决策压力大；而使用公共云算力可将整体ROI成本降低100倍 [13] 实施建议与协同分工模型 - 建议机构采取“小步快跑”策略，通过调用公有云算力并搭配Agent形式控制成本，先完成业务起步阶段的验证，在控制ROI的前提下快速在企业内部推广大模型在投资策略或C端服务中的应用 [5][13] - 提出科技公司与金融机构协同的“四层架构”分工模型 [5][6][14][15] - **AI基础设施层**：包含云基础设施、算力芯片、集成一体机等通用基础组件，由科技公司主导建设，持牌金融机构应避免直接投入 [5][14] - **模型层**：基础模型（如DeepSeek、千问、文心）由科技公司研发开放；金融机构可通过微调、后训练结合行业数据与业务SOP打造专属定制模型，该层双方共建共享 [5][14] - **工具能力层**：涵盖行业数据、MCP工具能力及行业通用Agent，由双方共建；基于公开数据和服务接口的MCP、Agent由科技公司主导；基于机构私域数据和服务的相关能力由金融机构主导搭建 [5][15] - **应用解决方案层**：完全依据持牌金融机构的实际需求、基础设施条件、业务偏好及投资者产品要求定制化开发，由金融机构主导完成 [6][15] 阿里云的相关实践 - 阿里云推出的“通义点金”是金融行业级大模型产品，旨在用技术帮助金融机构实现业务增长和科技赋能的ROI提升 [7] - 过去一年多，在财富管理领域与超过180家客户展开合作，例如中金、进门财经、易方达等，其中已完成交付并生产上线的有30多家 [8]

阿里云“通义点金”大模型在金融领域的合作进展 - 阿里云“通义点金”大模型自2023年推出以来，已与中金、易方达等超过180家金融机构达成合作 [2][5] - 在已合作的机构中，已有超过30家实现了生产上线 [2][5] 大模型在财富管理领域落地面临的挑战 - 技术成熟度存疑，不同模型在投资决策等核心场景的表现差异显著 [2][5] - 大模型应用在财富管理领域尚处方兴未艾阶段，仍需实践推进 C端投资者接受度呈现“冰火两重天”局面，有63.8%的投资者尝试用大模型指导投资，但同时有78%的投资者缺乏专业金融知识 [2][5] - 行业基础设施不完善，存在数据公开与私有化并存、接口标准化不足、性能与稳定性有待提升等问题 [2][5] - 成本与投资回报顾虑突出，线下算力集群投资需过亿元，中小型金融机构难以承受 [2][5] 针对挑战提出的发展策略 - 建议采用“小步快跑”的落地策略，优先通过调用大模型结合智能体（Agent）的形式开展业务验证 [2][5] - 利用公共云算力可将成本降低100倍 [2][5] - 在控制风险的前提下，快速推广投资策略优化、C端服务升级等应用，以逐步跑通商业逻辑 [2][5]

行业数智化升维趋势 - 全球金融机构数智化升维正当其时，需从局部试点向系统化布局转变，推动AI从战术工具升级为战略引擎 [2] - 金融机构的战略认知出现范式升级，从业务赋能到模式创新，从成本中心到价值中心，纷纷将人工智能+列为未来发展战略 [3] - AI正重构金融组织运作逻辑，通过智能辅助决策系统释放人力价值，驱动金融服务向高附加值领域进化 [6] 阿里云金融业务进展 - 阿里云2025年正式成为外滩年会战略合作伙伴，其金融行业业务增长翻倍 [3] - 阿里云推出通义点金平台，构建金融行业垂直模型工场，致力于让AI从通用能力转变为业务价值 [4] - 阿里云已构建从IaaS到MaaS的全栈AI技术，其通义大模型已被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使用，支撑70%以上的AI应用场景 [4] 金融大模型技术演进 - 大模型成熟和算力普及驱动AI在金融场景大规模落地，AI正从能用跃升到好用 [3] - 基础模型能力持续扩展与私域适配范式深度演进，系统性打破AI在金融场景落地的技术桎梏 [5] - AI能力经历三重进化：从工具辅助到人机协作再到交付结果，技术发展方向是更专业、更聪明、更多模态 [5] AI应用成效与案例 - 在出口跟单信用证审单业务中，多智能体自动审单服务人工审核工作替代率达90% [5] - 智能办公助手可集成制度问答、会议纪要与文档生成提取等功能，使日常事务处理效率提升70%，新员工上岗培训周期缩短50% [5] - AI让金融从业者从重复性劳动转向战略型服务，精准解决风险定价、财富配置等核心领域实际问题 [5][6]

论坛背景与意义 - 阿里云作为战略合作伙伴参与2025外滩年会，并承办FinAI金融大模型前沿创新论坛，是年会战略合作伙伴中唯一的AI云公司[1] - 论坛汇聚银行、保险、证券、支付等领域专家，研讨金融AI最新实践与前沿趋势[1] - 论坛为金融业AI发展提供新动能，人工智能正深刻重构金融行业运作范式，推动行业进行系统性变革[2] 金融行业AI应用趋势 - AI正从局部验证走向全流程落地，从智能客服、办公辅助逐步深入至投研分析、信贷决策、合规审查等核心业务环节[2] - 从大型国有银行到新兴金融科技公司，均在智能风控、财务自动化等领域加速推进AI定制化部署[2] - 金融行业因数据密集、专业人才密集的特性，成为大模型落地应用的先行者[2] 阿里云金融AI产品与市场地位 - 阿里云发布金融推理大模型“通义点金”并在近期完成升级，聚合合成-训练-评测-迭代-应用流程，提供五大开箱即用的垂直模型[4] - 目前九成国家银行、政策性银行及大型国有银行已使用通义大模型，12家股份制银行全部接入[4] - 前十财险公司均以通义大模型家族作为主力模型，支撑70%以上业务场景[4] - 金融行业对大模型要求远高于通用场景，需做到内容输出真实可靠、数据计算精确无误、逻辑推导严谨周密[4] 阿里云AI技术实力与基础设施 - 阿里巴巴集团宣布未来三年将投入超过3800亿元用于建设云和AI基础设施[5] - 阿里云已构建从IaaS到MaaS的全栈AI技术，中小金融机构接入后可低成本获取先进AI能力[5] - 公司技术进展深度整合了集团在算力、中台与场景应用等方面的长期积累，实现从底层基础设施到上层业务场景的系统性演进[5] 阿里云金融AI应用场景与生态合作 - 阿里生态内多个业务板块成为金融AI试验田与赋能器，例如财资管理部门依托AI等技术，以不到40人团队推进全球资金调度、投融资等复杂业务的数字化转型[5] - 阿里云金融AI携手蚂蚁数科、太保科技、平安医疗等企业，从智能投顾、保险科技、健康管理等场景切入，打通多个金融+AI关键场景，形成经过落地验证的垂直闭环[6] - 金融大模型有望成为驱动实现自主规划、持续学习、实时动态的AI时代智能化财资管理体系的核心引擎[5]

产品技术特点 - 通义点金是专为金融场景定制的一站式AI开发平台 具备强大的技术实力和完善的生态布局 [1] - 核心预训练模型DianJin-R1系列包含7B 13B和32B三个版本 在金融推理任务中表现优异 32B模型在行业评测中稳居榜首 [1] - 平台整合高质量金融数据集 包括金融新闻 研究报告和会议记录等多元化场景 并融合CFLUE Benchmark升级版 FinQA和中国合规检查数据集 [1] - 提供文档问答 指标问答和多Agent编排等标准化API接口 支持嵌入网页 小程序或企业后台系统 [3] - 配备超过50种专业插件 包括股票信息查询和录音文本转换等功能 显著提升开发效率和应用精度 [3] - 2.0版本融合超过25TB金融数据 增强RAG检索增强生成和Agents构建能力 提供30多个金融场景模板 [3] - 与阿里云百炼平台深度整合 构建开放式产品生态 提供多样化模型选择和组件配置方案 [5] 市场定位与战略 - 产品设计哲学为技术下沉 业务上浮 让金融机构专注于业务逻辑创新 实现降本增效目标 [3] - 生成式AI技术有望为全球金融行业带来2000亿至3400亿美元新增价值 [4] - 平台通过降低技术门槛支持金融行业数字化转型 成为推动业务智能化升级的重要引擎 [5] 行业影响 - 通义点金重新定义金融行业的智能化边界 正在掀起金融AI革命 [1] - 产品是阿里云抢占金融AI市场先机的关键布局 [4] - 平台生态化为金融AI市场的繁荣发展奠定基础 [5] - 通义点金代表金融行业拥抱人工智能未来的重要标志 推动金融智能化新篇章 [5]