五位AI企业负责人直面核心矛盾。 在AI加速渗透各行各业的今天，AI Agent已从炙手可热的概念，迈向价值验证的关键十字路口。它究竟是企业降本增效的利器，还是驱动增长的新引擎？ 在落地过程中，又面临哪些信任、成本与习惯的深层阻力？ 12月3日下午，在2025甲子引力年终盛典中，甲子光年智库院长宋涛作为主持人，对话卓世科技创始合伙人&COO李伟伟、红熊AICEO温德亮、深度原理 COO张露阳、蚂蚁数科AI原生科技总经理王磊、零一万物企业解决方案技术负责人王猛，围绕《智能体社会：人与AI共创的产业秩序》这一主题展开了 深入探讨。 这些观点共同揭示了一个趋势：AI Agent的价值正从技术能力转向真实的商业产出——它必须深入业务，解决问题，并交出可衡量的价值答卷。 以下为本场圆桌的文字实录，经「甲子光年」编辑，在不改变原意的基础上略有删改。 宋涛（主持人）：感谢各位嘉宾的到来，先请各位嘉宾简单的用一句话做自我介绍，介绍一下个人和你们的公司。 王猛（零一万物企业解决方案技术负责人）：我在大模型独角兽公司零一万物在负责打造万智企业大模型一站式平台，这是一款端到端的平台型产品，覆 盖从模型训练、工具链构建到应用开发的全 ...

金融智能体行业丨研究报告 摘要： 本报告基于技术发展周期视角 ， 对中国金融智能体的落地现状和趋势展开了深度洞察 ，阐述了 金融智能 体在关键周期阶段的主要表现 ， 期望能够为行业提供一份拥有参考价值的研究内容。 序 - 背景 三重驱动因素推进金融智能体发展 相比近年来金融机构采纳的各类新兴技术，大模型及智能体的发展在"技术突破、业 务创新与政策支持"的多重因素驱动下，展现出更为强劲的发展势头 近年来，各类新兴技术相继涌现，均在初步探索期获得市场关注，也都经历了从概念炒作到理性回 归的过程。这些技术中，部分通过重塑业务流程实现稳健发展，部分则因未能规模落地而发展停 滞。多家金融机构技术负责人反映，尽管各类新兴技术持续影响金融科技战略布局，但很多决策者 日趋理性，会审慎对待市场炒作，从而更关注技术的实际价值。 与其他技术相比，大语言模型、金融大模型及智能体的创新展现出显著不同的特质。它们凭借技术 突破和场景应用创新，为金融业务升级开辟了新路径；加之政策层面的积极引导，共同为技术的发 展构建了坚实的支撑。这种技术、场景创新与政策的多重共振，使大模型驱动的智能体在中国市场 展现出强劲的内生动力。目前，很多金融机构也 ...

行业背景与市场预测 - 当前政策聚焦“科技-产业-金融”循环体系 [1] - 据预测，2028年中国金融科技市场规模将突破6500亿元 [1] - 2028年底，预计80%的金融机构会采纳至少一种智能体工具 [1] - 到2028年，35%以上的金融智能体应用已经形成规模化落地范式，行业迈入规模扩展期 [1] 蚂蚁数科的市场地位与评估 - 艾瑞咨询报告将蚂蚁集团旗下蚂蚁数科置于金融智能体领域的综合领导者象限 [1] - 报告认可蚂蚁数科在金融智能体领域的技术引领性与场景落地能力 [1] 蚂蚁数科的核心竞争力 - 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 [1] - 其特点是将深度金融业务理解与企业级AI工程能力系统融合 [1] - 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 [1] 蚂蚁数科的商业模式创新 - 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 [1] - 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 [1][2]

论坛概况与核心主题 - 论坛主题为“智能算力引领大模型创新，多模态智能体驱动产业赋能”，聚焦智能算力基础设施、大模型技术创新、多模态智能体应用等前沿议题 [1] - 论坛旨在搭建交流研讨与开放合作平台，探索人工智能赋能实体经济的创新路径，并期待汇聚真知灼见与产业投资应用 [3] 区域产业发展现状 - 深圳市光明区已集聚人工智能优质企业近百家，相关产业规模超过300亿人民币 [3] 关键基础设施与项目进展 - “鹏城云脑Ⅲ”大科学装置在光明科学城加速推进建设，其落成将助力科学创新与产业技术升级 [1] - 鹏城实验室正发起并推进“中国算力网”计划 [1] 发布的创新科技成果 - 鹏城实验室发布鹏城脑海2.1-开元全开源模型，开源内容包括模型权重、训练数据集及数据处理工具 [5] - 鹏城实验室与深圳市气象局联合发布人工智能预报员助手“阿福”智能体，基于超智数融合体系结构，已为第十五届全国运动会提供气象服务保障 [5] - 琶洲实验室(黄埔)发布国产万卡大模型推理引擎—FenixCOS [5] - 工商银行联创发布基于国产全生命周期大模型工具集的金融智能体等示范应用成果 [5] 合作签约与参与机构 - 鹏城实验室分别与深圳市气象局、琶洲实验室(黄埔)、国家超级计算无锡中心签署合作协议 [7] - 论坛汇聚了鹏城实验室、清华大学、香港大学、琶洲实验室(黄埔)、香港中文大学、上海人工智能实验室等机构的专家学者进行主旨演讲 [7] - 论坛由深圳市发展改革委员会、市科技创新局、市工业和信息化局、光明区人民政府指导，鹏城实验室、深圳河套学院联合主办 [7]

公司AI智能体业务布局 - 公司在垂类大模型领域已研发超过20个金融智能体 覆盖大信贷、营销、测试、风险等领域 [2] - 公司具备模型开发与管理平台 旨在解决传统黑盒模型决策过程不透明、监管不合规及业务不信任的问题 [2] - 该平台提供可解释、可干预、简单化的模型开发与策略挖掘功能 并获得海外金融行业客户的认可 [2]

研究背景与市场驱动力 - 金融机构在政策与市场需求的双轮驱动下积极应用AI以寻求业务价值增长 [2] - 超过80%的金融机构领导者对智能体持高度关注态度 [2] - 约65%的金融IT领导者认为智能体突破了流程自动化机器人和虚拟助手的能力局限，能以更高效率处理复杂任务，实现自主能力的显著跃迁 [2] 金融机构对智能体厂商的能力期待 - 约63%的金融机构受访者关注智能体对金融业务价值的创造，而非单纯作为效率工具 [2] - 较高比例的金融机构受访者明确表示会重点关注智能体厂商的金融业务Know-How，以确保更好地适应金融业务和监管合规场景的需求 [2] - 金融机构IT领导者还关注多智能体协作、智能体开发平台的低/零代码支持、厂商产品的安全可靠性、易用性以及支持智能体的金融行业大模型等多方面能力 [2] 研究报告概述与方法论 - 研究报告全称为《中国金融智能体发展研究与厂商评估报告（2025）》，旨在通过系统化市场研究与体系化厂商评估，形成具备参考价值的报告，帮助金融机构客户和智能体厂商全面了解市场发展 [3] - 报告将分为前卷和后卷两个部分 [5] - 前卷将围绕行业发展、应用实践、客户需求、技术与产品能力等维度，对中国金融智能体发展的现状和趋势展开分析 [5] - 后卷将基于对金融智能体厂商的调研与评估，并综合金融机构客户意见，形成“iResearch Vendor Insight：中国金融智能体厂商竞争力象限（2025）” [5] - 研究将通过大量案例实证和数理实证，并运用企业调研和专家访谈等方式展开 [4] 厂商评估与参与价值 - 厂商评估将涵盖技术与产品能力、战略规划、生态建设、商业化能力与客户口碑等诸多维度 [5] - 入选竞争力象限的厂商可提升品牌知名度和行业影响力 [7] - 分析师会定期与艾瑞生态内的金融机构展开技术交流，并对入围象限的厂商进行优先推荐 [8] - 入围厂商将有机会受邀参加艾瑞在金融智能体领域的线上、线下活动，与业内甲方、行业专家、投资机构等进行深度交流 [10] 研究周期与传播渠道 - 研究报告的选题研究阶段为2025年9月10日，报告大纲阶段为2025年9月20日，报告发布为2025年12月 [13] - 厂商征集、企业访谈及市场调研的时间窗口为2025年9月29日至2025年11月20日 [13] - 报告将通过艾瑞网官网和艾瑞咨询公众号两个官方平台发布，并会有多家艾瑞链接的媒体渠道进行传播 [9]

研究背景与市场驱动力 - 金融机构在政策与市场需求双轮驱动下积极拥抱AI应用创新以寻求业务价值增长 [2] - 超过80%的金融机构领导者对智能体持高度关注态度 [2] - 约65%的金融IT领导者认为智能体突破了流程自动化机器人和虚拟助手的能力局限能以更高效率处理复杂任务并实现自主能力显著跃迁 [2] 金融机构客户核心需求 - 约63%的金融机构受访者关注智能体对金融业务价值的创造而非单纯效率工具 [2] - 较高比例金融机构受访者明确表示会重点关注智能体厂商的金融业务Know-How以确保更好适应金融业务和监管合规场景需求 [2] - 金融机构IT领导者还关注多智能体协作智能体开发平台的低零代码支持厂商产品的安全可靠性易用性以及支持智能体的金融行业大模型等多方面能力 [2] 研究报告概述与方法论 - 研究报告正式启动标题为《中国金融智能体发展研究与厂商评估报告（2025）》旨在通过系统化市场研究与体系化厂商评估形成具备参考价值的研究报告 [3] - 报告将通过大量案例实证和数理实证并运用企业调研和专家访谈等方式展开研究 [4] - 报告分为前卷和后卷两部分前卷围绕行业发展应用实践客户需求技术与产品能力等维度分析中国金融智能体发展现状和趋势后卷基于对厂商调研评估并综合金融机构客户意见形成竞争力象限直观呈现厂商市场竞争力 [5] 厂商参与价值 - 入选竞争力象限可提升厂商品牌知名度和行业影响力 [7] - 入围象限的厂商分析师会优先推荐给艾瑞生态内金融机构进行技术交流 [8] - 报告通过艾瑞网官网和艾瑞咨询公众号发布并有多家媒体渠道传播 [9] - 入围厂商有机会受邀参加艾瑞在金融智能体领域的线上线下活动与业内甲方行业专家投资机构等进行深度交流 [10] 研究时间安排 - 厂商征集企业访谈市场调研周期为2025年9月29日至2025年11月20日 [13] - 报告选题研究于2025年9月10日开始大纲于2025年9月20日确定报告于2025年12月发布 [13]

文章核心观点 - 生成式AI投资回报成为产业界核心议题 大模型技术需跨越技术潜力与商业价值之间的鸿沟 [1] - 金融业是数字化转型先锋 金融机构需解决大模型落地最后一公里问题 [1] - 2025年将成为金融行业深度整合AI 实现大模型技术红利兑现的关键拐点 [1] - AI应用关键是以投入产出比（ROI）为标尺校准应用范式 优化落地路径 而非陷入技术竞赛 [1] - 大模型驱动以ROI为导向的生产力革命已在金融业头部机构中发生 [1][3] 技术发展现状 - 大模型从聚光灯下的明星技术沉淀为驱动社会运行的智能基础设施 [6] - 模型演进方向从探索能力边界转向追求效率革命 算法与架构优化重新定义性能天花板 [11] - 算力需求呈现更重视推理的结构性变化 [11] - 数据训练关注点从追求海量规模转向倚重高价值精准数据 [11] - 应用场景从提效工具升级为协作伙伴 智能体重构人机协作形态 [11] 金融业应用实践 - 领先大行将复杂信贷审批报告分析从数小时甚至数天压缩至3分钟 准确率提升超15% [3] - 头部券商借助AI智能体实现7X24小时监控全球超过5000家上市公司动态 [3] - 海外顶尖投行部署数百个AI程序员 后续或增至数千个 目标将工程师生产力提升三到四倍 [3] - 全球近半数金融机构已启动大模型应用建设 行业从试验阶段迈入规模化部署期 [12] - 银行业是大模型落地应用最广泛领域 证券和保险行业头部机构探索多样化应用模式 [12] 落地挑战与应对 - 面临局部突破与整体效能平衡 创新投入与资源效能平衡 前沿探索与风险防控三大平衡关系考验 [14] - 深度应用面临高价值数据资源碎片化 战略规划和投资回报不清晰 低容错场景技术适配难 组织人才升级滞后等挑战 [15] - 需从战略 数据 组织 技术四个层面系统施策 构建四位一体综合能力框架 [15] - 智能理财助理 财富管理风控 保险代理人 投研报告生成 编程助手等场景已实现商业化突破 [15] 未来发展趋势 - AI驱动金融服务走向普惠化 智能化与个性化 将专家级服务带给更广泛长尾客户群体 [16] - AI与人类专业能力深度融合重新定义金融运营与管理模式 加速推动复合型创新型金融人才需求形成 [16] - 高质量私域数据挖掘与应用将成为金融机构核心竞争力 [16] - AI技术和治理体系成熟将推动监管科技效率与效能提升 [16]

金融智能体应用现状 - 大模型更多解决长尾问题和小样本问题，而生产执行仍依赖经过多年打磨的小模型体系，大小模型融合是金融业主要解决方案 [3] - 智能体在数据洞察、尽调、投研投顾等场景已有应用，但受基座模型、工具不成熟等限制，基于工作流的智能体比自主规划型更适合金融生产环境 [3] - 投诉处理场景中，大模型将文本归类准确率从70%提升至87%，训练周期从冗长缩短至1-2周，显著提升效率 [11] 技术路径选择 - AI项目评估需关注场景适配性、技术路径可行性及ROI，重点考察数据合规、多源异构数据接入等条件 [5] - 对内服务场景已广泛应用Agent工作流（如文件处理），对外服务需重点评估合规性和ROI [6] - 信贷反欺诈场景中规则引擎覆盖80%案例，大模型用于增强分析长尾难题才能实现合理ROI [7] - 生成式大模型因输出不稳定已转向判别模型，策略团队更倾向概率类模型 [8] 智能体分类与实施 - 智能体分为反应型（固定输出）、目标型（场景驱动）和学习型（自我进化）三类，目前以目标型为主 [14][15] - 超级智能体是终极方向，需解决长时间记忆问题以避免幻觉和时空错位导致的决策失效 [16] - 投研、投顾、报告生成等场景已落地应用，但信审环节因决策级联风险尚未投入生产 [24] - 私有化部署导致性能下降、硬件成本高、提示词编写困难是三大实施痛点 [26] 未来发展方向 - 期待形成动态攻防能力智能体和全行业风控智能体联盟，突破数据壁垒实现协同防御 [33] - 需建立通用大模型与垂直领域协作机制，制定行业协议或操作规范 [34] - 合规、数据质量和算力是三大发展瓶颈，期待通过开源小参数模型实现端侧运行突破 [35] - 具身智能与金融结合（如营业厅服务机器人）是值得布局的方向 [35] 行业活动 - AICon全球人工智能大会将聚焦金融投研投顾、智能风控、合规审查等场景的大模型应用 [3] - 大会设置"大模型在金融领域的创新实践"专题，探讨技术方案与实际落地经验 [3]

公司技术布局 - 天阳科技在金融领域推出基于通用大模型的垂直模型 [1] - 公司及控股公司魔数智擎与华为在金融AI推理应用领域存在合作 [1] - 在大信贷、营销、测试、风险等领域共研发超过20个金融智能体 [1] 技术应用范围 - 人工智能在金融领域的应用涵盖模型及推理 [1] - 华为将于8月12日发布AI推理领域突破性技术成果 [1]