【环球网科技报道 记者 李文瑶】7月28日，世界人工智能大会（WAIC）上，蚂蚁数科宣布推出国内首个专注金融推理的商业化大模型，同步开源包含1350 道金融难题的Finova评测基准及百万级DeepFinance训练数据集。 这一动作被视为中国产业AI向高价值场景攻坚的关键突破之一，也折射出金融智能化进程中的现实挑战与破局路径。 行业痛点：金融AI陷"渗透率悖论" 尽管全球金融机构对AI投入持续加码，但核心业务场景渗透率仍处低位。花旗银行一项调研数据显示，93%的金融机构预计人工智能将在未来五年内提高利 润，预计到2028年，人工智能可以将银行业利润提高9%，即1700亿美元。 蚂蚁数科金融AI产品总经理曹刚在接受采访时坦言，"走到业务深水区，比如营销、风控以及客户经理销售等，这些领域智能体应用渗透率就会低很多。" 在曹刚看来，由于技术尚处早期、专业场景的深度与复杂性要求极高，以及高昂成本带来的经济性挑战，当前大模型尤其是智能体和个人助理在金融等核心 业务领域的落地应用仍面临显著障碍，进展不如通用领域顺利。这导致了市场的谨慎和观望心态。 蚂蚁方案：垂直纵深构建"金融脑" 蚂蚁数科CTO王维给出的发展路线是专注 ...