摘要：金融行业做AI，当下最在意的是什么？上个月我参加2025年外滩大会，高强度听了三天海内外业内人士的激情讨论。最强烈的感受是：大家最关心的不是技术，是价值。

金融行业做AI，当下最在意的是什么？上个月我参加2025年外滩大会，高强度听了三天海内外业内人士的激情讨论。最强烈的感受是：大家最关心的不是技术，是价值。

“数字员工能提升多少产能？”“智能体的ROI怎么算？”“出了问题谁负责？”是金融业高管/CIO/CTO们高频提出的问题。

金融智能体，正处于一个典型的旷野期The Wilderness period：类似于《出埃及记》，已经迈出了技术探索的第一步，却尚未抵达价值兑现的应许之地，只能在旷野中行走。

横亘在旷野中的最大阻碍，是缺少一个市场公认的商业模式。

在价值衡量和投资回报比方面，金融AI与智能体仍然存在很大的不确定性。对于金融机构来说，无法明确AI带来的具体业务增长或成本节约，导致高层决策者犹豫不决。所以，当下行业最紧迫的命题，便是找到AI真正的业务价值。

结合此次外滩大会的见闻，我们来深入探讨：金融AI与智能体真正的价值在哪里？哪些陷阱正在吞噬投入？又有哪些行动能帮助金融机构找到那片流淌着技术价值的应许之地。

去年外滩大会对AI的讨论，还是以畅想为主，今年的焦点完全转向了实际应用中的行动和效果。

总结这一年的行业趋势，“先动起来”，已成为金融与保险从业者们的共识。

这一共识的催生，始于基础大模型的普及焦虑。一位金融IT从业人员直言，年初DeepSeek等基础大模型的快速普及，让不少金融人陷入焦虑：“有了DeepSeek，是否就没有金融机构/Fintech公司什么事了？”

在这股焦虑下，去年底至今年初，多数金融机构已启动AI研发：IT部门与业务部门联动，哪怕暂时看不到明确价值，跑通技术链路，“先动起来”仍是首选。

IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰在外滩大会《AI银行高峰论坛》分享了一组数据，印证了这一趋势：全球所有行业在生成式AI方面“什么都没做”的比例，几乎为0%。

兴业银行便是典型案例。据该行首席信息官唐家才透露，2021年兴业银行就把数字化转型作为生死存亡之战，今年年初推动全行“人工智能+”行动，最标志性的举措就是，把智能化应用纳入了每一个业务部门的考核指标，推动业务端主动思考并寻找高价值场景。截至目前，兴业银行总分行的智能体数量已达630个，且数量仍在持续增长。

但行动背后，是全行业的集体困惑。

提到AI应用价值的衡量标准，唐家才坦言：“今年我们没有纠结于绝对价值的量化，更多关注应用数量，希望先推动企业拥抱 AI。”

这一现实折射出一个关键转折：2025年的金融圈，几乎没人再怀疑AI和智能体的潜力，但潜力如何转化为可衡量的业务价值，成为悬在行业头顶的核心问题。

过去一年，AI在金融业务中全域开花，从营销、风控、运营、审批、客服、AI手机银行，再到技术端的运维与研发，渗透业务全流程。但是，这些行动更多是价值铺垫，真正的商业模式仍未成型。

缺失的商业模式，无法验证的业务价值，让旷野期的金融业感到很大的不确定。背后的成因也格外复杂。

最首要的限制，是AI智能体的责任归属模糊，导致很多业务落不下去，那就无法产生价值。

智能体开始承接核心业务，如信贷审批、合规审查、理财建议，它就不再是辅助工具，而是一个数字员工。但问题随之而来：它的“上下级”是谁？出了合规问题，该找数科部门还是业务部门？以合规为例，AI合规官由技术团队开发，却服务于合规职能，风险该由谁担？责任归属不清，就让金融机构不敢将智能体深度嵌入核心流程，进一步阻碍商业模式成型。

即使嵌入，智能体在业务中也存在断点，难以计算整体价值和成效。

多位从业者都提到，目前智能体在业务中潜力巨大，但应用很浅，很多是零散搭建的，像一块块积木，各自在细分赛道上表现优异，但拼接时却出现大量断点。

但不像传统软件可以按功能模块定价，智能体的价值体现在最终业务结果，如理财规模增长、客户活跃度提升、审批效率优化等。这一转变使得中间过程难以拆解、归因与计价，所以积木化的智能体，让人很难明确其贡献。

为什么会出现智能体与业务的断点呢？蚂蚁数科副总裁余滨一针见血：专业性不足。

金融的核心需求是专业逻辑，包括严谨性、合规性、安全性，在不牺牲用户体验的前提下提供专业服务。目前多数智能体仍缺乏这种专业深度，AI理财师若无法像真人一样提供专业咨询，自然无法按专家价值收费。

AI智能体领域有着最具宽容度的用户、企业和投资人。企业级服务对产品完成度要求是十分严苛的，过去，功能成熟度仅达30%–60%的产品绝无落地可能。而AI智能体虽然只有“token消耗”这类技术指标，行业也给予了罕见的耐心。不过，这种宽容并不是无限的，尤其在金融这一高合规、低容错的领域，市场对交付完成度的要求正迅速提升。市场对金融AI智能体的包容窗口期，正在收窄。

对此，蚂蚁数科副总裁余滨的感受很深刻。他在论坛中直言：“现在每次和合作伙伴沟通，必谈的核心话题都是AI能带来哪些具体业务效果。”

可以说，如果AI智能体长期无法兑现明确的价值，市场耐心接下来将耗尽。

进入旷野，正是金融AI发展的现实写照：方向已然清晰，但价值路径仍在探索中。

需要注意的是，暂时缺少商业模式和清晰的业务价值，不是否定AI技术方向的理由。正如IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰的判断，金融AI要走完“助理→顾问→智能体即应用”的完整演进路径，至少需要十年。

也就是说，未来十年，仍是构建核心能力、定义价值标准的关键窗口期。

要真正走出荒原，金融智能体必须完成从技术可行到商业可信的迁徙。而这一场迁徙，无法靠单打独斗实现，是一场基于生态位分工的集体跋涉。

在以十年记的金融数智化转型周期里，在算力激增、资源有限的现实下，重复建设只会加剧内耗。我们也在外滩大会2025的现场，发现不同生态位在当下如何行动：

1.聚焦垂直场景，从泛化到专业。

中国太平洋财产保险的实践颇具参考：今年上半年，该公司CIO向全国机构发放问卷收集场景建议，在两周内收集数百个场景建议，作为大型金融机构，我们无法在短期内将所有系统AI化。现实路径是循序渐进，最终聚焦“高频、海量、刚性”的高价值领域。

没有专业，就无法进入核心业务；没有核心业务，就谈不上商业模式。

2.强化技术支撑，从工具交付到成果交付。

专业能力的落地，离不开技术支撑，更需模式创新。以前，科技公司是军火商，是卖弹药的，而金融机构的价值诉求，要求科技公司为胜利负责、为结果担责。这种情况下，科技服务商也要转变角色。

以蚂蚁数科为例，就在业内率先提出了RaaS（Results as a Service，成果即服务）模式：不再按API调用或SaaS订阅收费，而是按实际业务增量分润。这一机制将风险与收益绑定，倒逼技术方深度嵌入业务流程，确保AI真正产生价值。

3.抱团共生，破解大鱼吃小鱼的风险。

一位银行一把手直言，“我作为银行一把手，必须确保机构的核心竞争力与差异化特色。如果我们用的大模型和其他银行完全一样，特色何来？我作为企业一把手的价值何在？现在AI已是银行未来的核心中枢，必须让它贴合我们的发展方向、适配我们的业务特色”。

但并非所有银行都具备定制化AI的技术支撑，中小金融机构既最需要AI赋能，又最缺乏人才、资金与数据基础。因此，越是中小机构，越需要跟科技企业抱团，否则大行吃小行、大鱼吃小鱼，这违背了金融风险分散的基本逻辑。

基础设施由巨头提供，垂直场景由专业玩家深耕的共生结构，或许会成为接下来的主流。

此外，学术界正提供方法论支撑，来推动技术与业务的融合。此次外滩大会上，发布了业界首个企业AI应用成熟度模型。上海交通大学安泰经管学院副院长刘少轩教授及其团队，系统性回答了“是否值得做—能否做成—能否做久”三大问题，涵盖数据治理、流程适配、ROI测算等九项关键评估，为机构提供可操作的行动框架，避免盲目投入。

回望历史，走出埃及、在旷野中前行的人类族群，在直面挑战的同时，也锻造了律法、组织与新文明；今天的金融AI，同样处于价值体系的重构阶段。

在旷野中寻找商业模式和业务价值，是一场各司其职、生态共生的集体跋涉，才能抵达数智化金融的应许之地。

来源：脑极体一点号