行业趋势与市场信号 - 智能体正成为企业AI转型与流程重构的核心，未来竞争将集中于复杂智能体与应用的一体化开发[1] - 智能体竞争的焦点已从早期的技术发布与概念演示，演进为实实在在的“生产力创造”之争，胜负关键在于能否将智能体深度融入企业核心价值链[9] 金融行业的特殊性与挑战 - 金融行业对AI极度渴望，其各个环节都建立在对信息密度、处理效率和人力规模的极致依赖之上，天然适合智能体承担[1] - 金融行业对AI“不够友好”，数据高度敏感与封闭，存在隐私属性和机构壁垒，导致通用大模型难以进入金融核心系统[2] - 金融智能体需被接入核心业务系统、承担真实责任，因此必须从底层设计上围绕安全、稳定、可控而构建[2] 蚂蚁数科Agentar平台的核心优势 - 蚂蚁数科旗下的Agentar全栈企业级智能体平台在IDC评估中被评为“领导者”[1] - 其优势在于技术能力、产品成熟度、生态构建等多个维度形成了较为全面的体系化优势，而非单纯的模型参数规模[4] - 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的实践积累，使其智能体不仅“能用”而且有高可用性[4] - 平台目标锚定金融等高风险、高复杂度系统，倒逼技术从第一天起就围绕真实生产环境设计[4] 蚂蚁数科的技术与产品体系 - 底层支撑是自研的金融推理大模型Agentar-Fin-R1，该模型在多项金融基准测试中超过主流开源模型，能进行稳定、低幻觉、可解释的推理与决策[4] - 依托蚂蚁集团的AI工程能力，搭建起一套完整、可金融级验证的智能体技术服务体系，涵盖算力调度、数据治理、模型训练与推理到应用部署[5] - 结合大规模高质量的金融行业知识库与低代码、可视化的智能体编排能力，帮助金融机构快速构建专业化智能体应用[5] 规模化落地与应用成果 - 在金融行业，蚂蚁数科已联合伙伴推出超百个金融智能体解决方案，覆盖银行、证券、保险、通用金融等四大领域[7] - 解决方案可“即插即用”，提升一线员工工作效率超80%[7] - 仅2025年上半年，公司大模型产品解决方案就与近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[6] - 合作案例：上海银行推出AI手机银行，以“对话即服务”为核心，用户通过自然语言交互即可办理转账、理财咨询等高频业务[7] - 合作案例：宁波银行基于Agentar知识工程平台构建决策中枢，将复杂问答准确率从68%显著提升至91%，且答案推理路径可追溯[7] 能力向其他高复杂度行业拓展 - 在能源行业，蚂蚁数科发布EnergyTS能源电力时序大模型，并推出“能源服务智能体”[5] - 该智能体可自动生成覆盖投资、运营、交易、融资等多个环节的分析报告与决策策略，其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[5] 商业模式与行业影响 - 公司选择搭建“金融机构的AI中枢”的路径，目标是贯通多业务线、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[6] - 应用已进入智能客服调度、风控审批、营销策略生成、合规文档审查等核心业务链路，成为“可被系统级调用的生产力单元”[7] - 通过“技术输出 + 平台生态”的方式，降低智能体在普惠金融中的使用门槛，为大量技术储备不足的中小银行提供可行性[9] - 国家“人工智能+”行动与金融数字化转型政策，为智能体技术在金融行业的深度应用创造有利环境[9]

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]

蚂蚁集团AI应用展示 - 公司携多款AI应用亮相2025世界人工智能大会，包括AI健康管家"AQ"、AI理财助理"蚂小财"等创新产品[2][5][8] - AI健康管家"AQ"累计服务用户超1亿人次，入选大会"SAIL奖"TOP30和"镇馆之宝"两项大奖[2][5] - "AQ"基于蚂蚁医疗大模型开发，提供超100项AI功能，直连全国超5000家医院、近百万名医生[5] AI健康管家"AQ" - "AQ"支持语音交互和体检报告解读，可一键接入AI诊室深度问询并对接线上线下医疗资源[5] - 已开发"医生AI分身"技术，如杭州市第七人民医院毛洪京医生的AI睡眠专家智能体服务400多万失眠患者[6] - 针对中国75%人群的亚健康困扰，解决单日2亿人次健康搜索的信息混乱与服务短缺问题[5] AI理财与生活应用 - AI理财助理"蚂小财"连通200多家金融机构，提供"盯盘"和"诊基"功能，支持"哪里不会按哪里"交互体验[8] - "探一下"AI视觉搜索支持万物识别与图生图、图生视频功能[9] - 智能眼镜实现"看一下支付"功能，用户无需手机即可完成支付[9][14] 技术布局与开源 - 开源百灵大模型家族包括语言、推理、多模态三大系列，其中多模态大模型Ming-lite-omni月下载量超3万次[11] - 自研全自动分布式深度学习系统DLRover实现大模型周均有效训练时长占比大于99%[11] - 开源多智能体协同框架AWorld在GAIA国际基准测评中获开源第一，6小时复现5/6道国际奥数竞赛题解题过程[12] 安全科技与支付创新 - 推出大模型安全解决方案"蚁天鉴"升级版，新增智能体安全评测工具[14] - 布局AI时代支付基础设施，推出支付MCP、AI打赏、AI钱包等产品[14] - 与Rokid、小米等合作展示可支付AI智能眼镜，实现全链路安全防护和"被盗即赔"保障[14] 企业服务与全球化 - 蚂蚁数科推出"Agentar全栈企业级智能体平台"，开发100余种金融智能体应用方案[16] - OceanBase海扬数据库服务2000余家客户，居中国分布式数据库本地部署市场之首[18] - 蚂蚁国际服务200多个国家和地区，连接超1亿家商户与17亿个消费者账户[18]