2025年，人工智能在金融行业的应用已跨越“试点验证”阶段，进入规模化落地的深水区。大模型与智能体(Agent)技术不再仅是效率工具，更成为驱动业务创新、优化风险定价、提升客户体验的核心基础设施。
从风险管控的毫秒级响应，到投资研究的认知增强，再到千人千面的客户服务，一场由“大模型+智能体”主导的深刻变革正在各类金融机构的核心业务中全面展开。
智能风控：从“规则判断”到“穿透式感知”
传统风控模式高度依赖静态规则与历史数据，本质上是一种“事后响应”机制，难以应对复杂多变、隐蔽性强的现代金融风险。而以大模型为底座、融合图神经网络(GNN)、实时流计算与行为建模的新一代智能风控系统，正在实现从“被动响应”到“主动预判”的质变。
在银行信贷与反欺诈这一核心领域，AI正在系统性重塑风险识别的底层逻辑。例如，中国建设银行在2025年半年度报告中披露，其“天眼”智能风控系统(原“慧眼”平台升级版)已覆盖全行98%的零售信贷业务。2025年上半年，该系统助力信用卡欺诈损失率同比下降52%，普惠小微贷款不良率降至1.03%，较2024年末下降1.7个百分点，显著优于行业平均水平。
在高频、碎片化的支付与消费金融场景，风控的实时性与场景耦合度被推至新高度。蚂蚁消金打造的“场景实时风控系统”，可在用户点击“确认支付”的瞬间，基于商家资质、商品品类、地理位置乃至天气数据等数百维碎片化信息，完成毫秒级风险评估与动态提额决策。目前，该系统已为超千万用户提供“无感风控”服务，在保障安全的同时极大提升了用户体验。
在保险领域，AI同样大显身手。平安产险应用图像推理、车机风控大模型等AI技术，构建“事前预警、事中调度、事后审计”的数字风控体系，大幅提升了反欺诈精准度和效率。2024年，该体系累计拦截欺诈案件金额达119亿元。
智能投研：告别“信息过载”，拥抱“认知增强”
面对每日数以万计的公告、研报、舆情与另类数据，传统投研模式陷入“信息过载”困境。AI投研工具通过语义理解、逻辑推理与因果建模，正将分析师从重复劳动中解放，聚焦于高阶判断。
在券商领域，AI投研已成为产生Alpha(超额收益)的关键辅助。中信证券自主研发的“中信证券AI研究员”，已能自动处理海量的公开信息、研究报告和另类数据，将研究员从基础的信息搜集与整理工作中解放出来，使其信息处理效率提升90% 以上，更专注于核心的价值判断。
银行系资管机构亦加速布局。中国邮政储蓄银行推出的投研AI助手，深度融合了轻量化大模型与多智能体(MultiAgent)技术，覆盖从市场研究到风险研究的核心场景。该助手能将传统线下小时级的资料查阅压缩至秒级，并将百页级研究报告的生成周期从数十小时缩短至分钟级，实现了“数据-知识-决策”的闭环。
值得注意的是，行业正从“通用能力”向“专业可信”跃迁�；┲と胱纸谔圩涌占淞戏趸�“华泰A股观察助手”，通过接入专业的金融领域API，实时获取准确的行情与财报数据，并利用Python执行复杂计算，提升分析结果的可靠性与专业性。这种“AI+专业工具链”的融合模式，正成为头部机构构建护城河的关键路径。
智能服务与运营：从“降本增效”到“价值创造”
如果说风控与投研是AI在“后台”的发力，那么在“前台”，AI正重新定义客户体验。
在客户服务端，“数字员工”体系日趋成熟。例如，招商银行的“小招AI”已能处理90%以上的常见咨询，包括转账失败排查、信用卡额度调整、理财赎回流程等。其语音识别准确率达99.2%，情感识别�？榛鼓芘卸峡突樾�，在愤怒或焦虑时自动转接人工，实现“有温度的智能服务”。
中信证券则将数字员工推向更高价值场景。截至2025年11月，其已上线18个高价值数字员工，覆盖开户审核、合规问答、产品匹配、交易监控等关键节点，累计处理请求量约5000万次，调用Tokens总量近1000亿，日均处理量超13亿次。相关技术已获10项国家发明专利及4项软件著作权，综合实力稳居行业前列。
在财富管理领域，AI的个性化能力尤为突出。蚂蚁集团旗下的“支小宝”财富助手，基于用户的风险偏好、生命周期阶段、家庭结构、资产配置现状及市场动态，提供动态调仓建议。例如，当系统识别用户子女即将进入大学阶段，会自动降低权益类资产比例，增配货币基金与短债产品，实现“人生阶段适配”的智能理财。这种“伴随式财富管家”模式，让普通投资者也能享受过去仅限高净值人群的私人银行服务。
更深远的意义在于，AI正在打破财富管理的“高净值门槛”。在美国，Wealthfront与Betterment等智能投顾平台通过算法驱动的ETF组合，为大众客户提供年管理费低至0.25%的自动化投资服务。在中国，腾讯理财通、京东金融、度小满等平台也纷纷推出“AI投顾”产品，起投金额低至1元，真正践行“普惠金融”的初心。
未来展望：AI不是替代，而是协同
站在2025年的节点回望，AI并未如早期预言般“取代金融从业者”，而是成为人类专家的“超级协作者”。顶尖投行的交易员不再紧盯屏幕盯盘，而是与AI共同制定策略；风控官不再埋头翻查报表，而是监督AI模型的运行逻辑；理财顾问不再背诵产品手册，而是借助AI为客户提供人生全周期的财务规划。
可以预见，未来金融的核心竞争力将不再是资本规�；蛲闶�，而是“AI+数据+人才”的融合能力。那些能够构建高质量数据闭环、持续迭代AI模型、并培养“人机协作”文化的机构，将在新一轮竞争中脱颖而出。
正如诺贝尔经济学奖得主保罗·罗默所言：“真正推动经济增长的，不是资本或劳动力，而是新思想的产生与应用。”在金融领域，AI正是这场思想革命的催化剂。它不会终结金融，但必将重塑金融——更高效、更普惠、也更智能。
