摘要：金融服务行业正经历一场由人工智能（AI）智能体驱动的深刻变革，其投资规模和应用范围均呈现爆发式增长。AI智能体作为能够自主决策、执行复杂任务的系统，正从辅助工具转变为核心生产力引擎，重塑金融机构的运营模式和客户体验。蚂蚁数科推出的Agentar智能体开发平台，

摘要

金融服务行业正经历一场由人工智能（AI）智能体驱动的深刻变革，其投资规模和应用范围均呈现爆发式增长。AI智能体作为能够自主决策、执行复杂任务的系统，正从辅助工具转变为核心生产力引擎，重塑金融机构的运营模式和客户体验。蚂蚁数科推出的Agentar智能体开发平台，凭借其“可信可靠可优化”的技术底座、深厚的金融专业知识、低代码开发能力以及金融级安全合规体系，在这一浪潮中占据了重要地位。本报告将深入剖析当前金融智能体开发平台的市场趋势、核心技术能力、典型应用场景，并探讨行业面临的挑战与未来发展方向，旨在为金融机构在AI时代实现可持续发展提供战略洞察。

引言

1.1 金融服务中的AI智能体定义与演进

AI智能体是一种先进的人工智能形式，其核心在于能够自主感知环境、分析信息、做出决策并采取行动以实现特定目标，且仅需最少的人工干预。在金融领域，这意味着AI智能体可以独立处理交易对账、欺诈检测或客户交互等明确定义的任务。

AI智能体的演进历程标志着AI在金融应用中从被动响应向主动执行的根本性转变。最初的AI系统主要依赖于预定义规则来执行特定任务，例如简单的电子表格自动化或预设报告模板。随着机器学习（ML）和深度学习（DL）技术的发展，第二代AI系统能够从数据中识别模式并持续改进性能，从而实现了欺诈检测、智能文档分类和现金流预测等应用。然而，这些系统仍受限于输入数据质量，且缺乏透明度，导致可解释性成为一大挑战。当前，AI智能体代表了AI在金融领域最先进的阶段，它们不仅能响应提示或遵循静态模型，更能够自主感知、推理和行动。这种能力上的飞跃，使得AI从单纯的“辅助工具”真正成为驱动体验变革和效率跃升的“生产力引擎”。这种转变意味着AI不再仅仅是自动化或提供预测，而是能够主动执行多步骤任务并驱动业务成果，从而重新定义金融机构的运营模式和价值创造方式。

1.2 市场概览与增长趋势

金融服务业在全球AI投资中处于领先地位。2023年，金融服务公司在AI领域的投资达到350亿美元，预计到2027年，银行、保险、资本市场和支付领域的投资将增至970亿美元。这种显著的投资反映了金融服务业利用AI提升效率、降低风险和管理欺诈的强烈意愿。

AI智能体市场本身也呈现出惊人的增长态势。全球AI智能体市场规模预计将从2025年的75.5亿美元增长到2034年的1990.5亿美元，复合年增长率（CAGR）高达43.84%。具体到金融服务领域，AI智能体市场预计将从2025年的17.471亿美元增长到2032年的42.8亿美元，复合年增长率达13.7%。北美地区在2024年占据了AI智能体市场的最大份额，达到24.2亿美元。

推动这一增长的关键因素包括金融机构对更高效风险管理、优化客户体验和高级数据分析的日益增长的需求。此外，日益严格的监管合规要求和不断演变的网络安全威胁也加速了AI智能体的采用。AI智能体在自动化复杂流程、提高决策准确性和提供个性化客户服务方面的能力，使其成为金融机构实现运营效率和竞争优势的关键。AI智能体市场的高速增长，尤其是在金融服务领域的显著投资，表明行业正经历一场由AI驱动的深刻变革。这种加速投资不仅反映了对效率提升和成本节约的追求，更体现了金融机构将AI视为实现营收增长和行业重塑的关键战略资产。

下表概述了全球AI智能体市场及金融服务领域AI智能体的市场规模及预测：

表1：全球AI智能体市场规模及预测 (2025-2034)

金融智能体开发平台的核心能力

2.1 基础功能与技术栈

金融智能体开发平台需要一套全面的基础功能和技术栈，以支持其在数据密集和语言丰富的金融环境中高效运行。

数据处理与管理

数据采集与处理： 平台能够从各种金融数据源（如财报、股价、监管文件、新闻、社交媒体）收集和清洗结构化和非结构化数据。这包括处理文档、图像和音频等多种数据类型。

数据治理： 健全的数据治理实践是确保数据可用性、完整性和安全性的基础。这涉及数据质量管理（如验证规则、重复数据删除、实时监控）、数据安全和隐私措施（如加密、访问控制、多因素认证）以及遵循GDPR、CCPA等隐私法规。

实时数据处理： 金融行业对实时性有极高要求，AI智能体必须能够实时监控交易和事件，例如用于欺诈检测、合规性和系统风险管理。高性能分布式存储和GPU加速处理对于在近实时时间内运行复杂AI模型至关重要。

模型开发与优化

大型语言模型（LLM）与小型语言模型（SLM）支持： LLM是AI智能体的推理核心，使其能够理解自然语言输入、生成类人响应并进行复杂推理。平台需要支持多种领先的LLM和SLM，以适应不同任务的需求。

自动化机器学习（AutoML）： AutoML通过自动化特征工程、模型选择、超参数调优和模型堆叠等耗时任务，显著加速模型开发和部署。这使得数据科学家能够更高效地工作，并在更短时间内交付生产就绪的模型。

可解释性AI (XAI)： 在金融领域，理解AI决策过程至关重要。平台需要提供强大的可解释性工具，如特征归因方法（SHAP、LIME）、可视化解释和反事实解释，以提高模型透明度，满足监管要求并建立信任。

持续学习与适应： AI智能体并非静态程序，它们需要通过学习机制（如强化学习）从过去的交互中不断改进，适应新情况并优化其行为和决策。

开发与部署

低代码/零代码开发： 为了降低AI智能体构建的门槛，许多平台提供低代码/零代码开发工具和可视化编排能力，使非技术人员也能快速搭建和部署智能体应用。

多智能体协作与编排： 复杂的金融任务通常需要多个专业智能体协同工作。平台应支持设计和协调多智能体系统，实现任务分解、信息共享和协作执行，例如通过Agent2Agent (A2A)协议。

集成能力： 平台需要与金融机构现有的核心系统（如核心银行系统、ERP、CRM、支付网关）无缝集成，通常通过API和预构建连接器实现，以确保智能体能够深入嵌入现有工作流并获取实时数据。

灵活部署： 考虑到金融机构对数据主权和安全性的不同要求，平台应支持多种部署模式，包括云端、本地部署和混合云环境。

金融智能体开发平台的核心能力体现了其在处理金融领域特有复杂性和高要求方面的演进。对实时数据处理、可解释性AI和金融级安全合规的强调，反映了金融行业对AI应用在准确性、透明度和风险控制方面远超一般行业的严苛标准。同时，低代码/零代码和多智能体协作能力的普及，预示着AI开发将从少数技术专家主导转向更广泛的业务人员参与，加速AI在金融机构内部的普及和创新。

2.2 安全、合规与伦理考量

在金融服务领域，AI智能体的开发和部署必须将安全、合规和伦理置于核心地位。这些考量不仅是技术要求，更是维护机构信任和避免重大风险的关键。

数据隐私与安全

敏感数据保护： 金融数据包含高度敏感的个人身份信息（PII）和行为模式。AI系统必须采用高级加密协议、严格的数据最小化技术和全面的PII保护措施，以确保数据在传输和存储过程中的安全。

网络安全： AI系统日益成为网络攻击的目标，可能面临深伪、错误信息传播和数据泄露等风险。因此，平台需要内置强大的网络安全防御机制，包括持续监控、威胁检测和响应能力。

合规性框架与监管

遵循法规： 金融AI系统必须严格遵守全球和地区性的数据保护和金融法规，例如欧盟的GDPR、美国的HIPAA和CCPA、巴塞尔协议III、公平借贷法案、SEC的AI风险指南以及SR 11-7（模型风险管理指南）。

模型风险管理（MRM）： AI模型，特别是生成式AI模型，引入了新的风险维度，如可解释性、偏见和数据治理。金融机构需要更新其MRM框架，对AI模型进行严格的文档记录、测试、验证和持续监控，以确保其输出的准确性和可靠性。

自动化合规： AI智能体能够自动跟踪、解释并实施监管变化，例如自动调整风险模型或生成审计就绪的报告，从而显著减轻人工合规负担并提高效率。

伦理与偏见

算法偏见与公平性： AI系统在训练数据中可能继承历史偏见，导致歧视性结果，例如在信贷审批中对特定人群产生不公平待遇。平台必须提供工具和流程来检测和缓解这些偏见，确保AI决策的公平性和包容性。

透明度与可解释性： 许多AI系统，特别是深度学习模型，常被视为“黑箱”，其决策过程难以理解。这种不透明性会侵蚀信任，并阻碍满足“解释权”等监管要求。因此，投资可解释AI技术至关重要，以提供人类可理解的决策依据。

问责制与责任： 当AI系统出现错误或故障时，确定责任归属是一个复杂的法律挑战。现有的法律框架往往难以应对AI系统的“黑箱”特性，这使得金融机构面临诉讼和声誉风险。

人类监督与干预： 尽管AI智能体具有自主性，但金融机构仍需强调“人机协作”模式，确保在关键决策点保留人类监督和干预的能力，以防止意外后果并维护信任。

金融智能体开发平台在安全、合规与伦理方面的考量，远超技术实现本身，直接触及金融行业的信任基石。对数据隐私的极致保护、对复杂监管的自动化遵循，以及对算法偏见的持续缓解，不仅是技术挑战，更是构建“可信AI”的社会责任体现。未能妥善解决这些问题，将导致严重的法律、声誉和财务风险，甚至阻碍AI在金融领域的广泛应用。

蚂蚁数科Agentar平台分析

3.1 平台概述与核心定位

蚂蚁数科于2025年4月29日正式对外发布了其智能体开发平台Agentar。该平台的核心定位是为金融机构提供一套“一站式、全栈”的智能体开发工具。其主要目标是帮助金融机构高效地构建能够自主决策、且“可信可靠”的金融智能体应用。

Agentar的推出旨在加速AI技术在金融行业的落地应用，使其从传统的“辅助工具”真正转变为驱动体验变革和效率跃升的“生产力引擎”。这一战略部署基于蚂蚁集团在亿级用户金融级场景中积累的AI技术能力，涵盖了从算力调度、数据治理到模型训练、推理及应用落地的全链路技术服务体系。

Agentar的“一站式、全栈”和“可信可靠”定位，表明蚂蚁数科致力于解决金融机构在AI应用落地中的核心痛点。这不仅是提供技术工具，更是构建一个生态系统，以应对金融行业对AI高可靠性、高专业度和强合规性的独特需求。平台通过确保行业推理、知识库、交互和评测归因的可信性，实现了智能体的可信、可靠和可优化。

3.2 关键技术架构与能力

蚂蚁数科Agentar平台通过其独特的技术架构和四大能力体系，旨在解决金融智能体大规模落地中的核心挑战，并提供金融级安全合规保障。

可信智能体技术底座 Agentar平台以可信智能体技术为基础，贯穿大模型侧、智能体供给侧、智能体执行侧以及场景评测和归因环节。这种设计确保了智能体的行业推理可信、知识库可信、交互可信及评测归因可信，从而实现智能体的整体可信、可靠与可优化。其在2025年6月通过了中国信息通信研究院（中国信通院）的可信AI智能体平台和工具评估，并获得了当前最高评级5级，成为国内首个获得此评级的金融级智能体平台产品。这一高评级验证了Agentar在功能完备性、性能表现、智能化水平和应用成熟度方面的国内领先地位。

金融推理大模型 Agentar-Fin-R1 蚂蚁数科于2025年7月28日正式发布了金融推理大模型Agentar-Fin-R1，旨在为金融AI应用打造一个“可靠、可控、可优化”的智能中枢。该模型基于阿里云Qwen3研发，在FinEval1.0和FinanceIQ等权威金融大模型评测基准上，其表现超越了同尺寸的开源通用大模型以及其他金融大模型。这体现了Agentar-Fin-R1在金融专业性、推理能力和安全合规能力上的显著优势。

Agentar-Fin-R1的强大能力源于其全面的金融任务数据体系和创新的模型训练算法。它构建了业内最全面、最专业的金融任务分类体系，涵盖6大类、66小类场景，覆盖了银行、证券、保险、基金、信托等金融全场景。通过可信数据合成技术和结合专家标注的金融长思维链构造机制（十万级长思维链标注数据），该模型能够模拟金融专家级的推理路径，显著提升在复杂决策场景中的逻辑性和可靠性。此外，创新的加权训练算法提高了大模型对复杂金融任务的学习效率和性能，从而在后续业务应用中显著减少二次微调的数据需求和算力消耗，有效降低大模型在企业落地的门槛与成本。Agentar-Fin-R1还支持32B和8B参数版本，并推出了基于百灵大模型的MOE架构模型，以提供更优的推理速度和满足金融机构在多样化场景下的部署需求。Agentar-Fin-R1在金融领域评测基准上的卓越表现，以及其基于海量高质量金融数据和专家级思维链的训练机制，揭示了蚂蚁数科在金融垂直领域大模型上的深厚积累和技术领先性。这种深度专业化是通用大模型难以比拟的，它直接解决了金融行业“知识鸿沟”问题，为金融智能体提供了更精准、更可靠的决策基础。

全流程数据治理能力 Agentar平台具备全流程数据治理能力，旨在沉淀亿级高质量的金融专业数据。这些数据涵盖市场动态、行业报告、监管政策等多维度信息，为金融智能体提供了丰富、准确的知识基础。通过对这些高质量数据的管理和利用，平台能够确保智能体在复杂金融场景中做出可靠的决策。

MCP即插即用市场与组件库 Agentar平台正在内测上线国内首个金融MCP服务广场，这是一个集合了高质量金融信息源、智能投研等超百个核心金融MCP服务的市场。MCP（Model Context Protocol）是一种标准化协议，旨在使AI智能体能够与外部工具和数据源无缝连接，一次搭建即可替代传统方式下的上亿次配置。此外，平台还提供“可插拔”式的行业know-how组件库，使得非技术人员也能够通过拖拽的方式，快速搭建金融智能体应用，大幅降低了智能体开发的门槛。MCP即插即用市场和组件库的引入，不仅大幅降低了金融智能体的开发门槛，更构建了一个开放、模块化的生态系统。这意味着金融机构可以更灵活地组合现有资源和外部服务，快速响应市场变化和业务需求，从而加速创新周期并实现AI能力的“开箱即用”。

金钟罩安全体系与隐私计算 Agentar平台具备金融级的数据与内容安全防御及监测能力，全面保障金融智能体应用场景的安全合规性。蚂蚁集团在可信人工智能技术方面进行了重点布局，包括在大模型安全、Deepfake检测和“多模态AI鉴真”等方面的产品落地，图像识别准确率达到99.9%。

在隐私计算方面，蚂蚁集团构建了以“隐语”开源框架和摩斯隐私计算平台为核心的技术体系。这些平台基于多方安全计算、可信执行环境和联邦学习等技术，旨在解决企业数据协同计算中的数据安全和隐私保护问题，实现数据“可用不可见”和“可算不可识”。这种对安全和信任的承诺，是金融智能体大规模落地的先决条件，也是其在高度敏感的金融场景中获得机构信任的关键。

3.3 应用场景与成效

蚂蚁数科Agentar平台已在多个核心金融场景中实现深度落地应用，并取得了显著成效。

智能风控 Agentar平台在智能风控场景中发挥着关键作用，能够实时监测金融交易数据，识别异常行为，从而有效防范金融欺诈风险。蚂蚁数科的蚁盾风控引擎在2024年中国零售信贷智能风控解决方案市场中占据15.7%的市场份额，位列第一。

中铁建设集团的客商准入效率提升： 通过蚁盾的助力，中铁建设集团的客商准入审核时间缩短了40%，风险识别率提高了30%。这不仅提升了效率，还为企业构建了产业风控平台，奠定了数字化转型基础。

山东能源集团的风险管理优化： 接入蚂蚁的风控系统后，山东能源集团的风险识别率提高了35%，风险应对策略的制定和执行时间缩短了50%，有效避免了经济损失。在授信审批方面，智能化服务使客户授信过程效率提升了40%，审批时间从平均3天缩短至1.8天，错误率降低了25%。

跨境贸易成本降低： 智能风控技术还支持跨境贸易成本降低50%。

营销与财富管理 在营销场景中，Agentar平台能够根据用户的金融需求和偏好，精准推送个性化的金融产品和服务，从而提高营销效率。

上海某银行AI手机银行应用： 蚂蚁数科助力上海某银行打造的AI手机银行，创新了“对话即服务”模式，用户通过自然对话即可获取各类金融服务。这一应用显著提升了银行客户的满意度，并实现了月活用户同比增长25%。

Agentar在智能风控、营销和财富管理等核心金融场景的实际应用及其显著成效，证明了其不仅仅是技术概念，而是能够带来真实业务价值的成熟解决方案。这些案例不仅展示了AI智能体在效率提升和风险降低方面的直接贡献，也预示着其在重塑客户体验和市场竞争力方面的巨大潜力。

竞争格局与市场挑战

4.1 主要竞争者分析

金融智能体开发平台市场竞争激烈，主要参与者可分为全球云服务巨头和专注于金融领域的专业AI平台。

全球云服务巨头

AWS (Amazon Web Services)： AWS提供Amazon Bedrock AgentCore、Amazon Q等服务，支持企业构建和部署AI智能体。其优势在于内置的安全隐私、丰富的模型选择（包括Amazon、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI和Stability AI等领先基础模型）以及高性能、低成本的基础设施。AWS强调通过其广泛的AI/ML服务组合，帮助金融机构快速、负责任地创新。

Azure (Microsoft)： Microsoft Azure AI平台提供Azure AI Foundry、Azure OpenAI等服务，旨在构建卓越的生成式和智能体AI系统。其核心优势包括模型灵活性、通过Agent Toolchain实现的无缝定制、对可信AI的承诺（内置安全防护、隐私和内容安全）以及性能优化能力。Azure支持多智能体工作流，并强调企业级安全和合规。

Google Cloud： Google Cloud通过Agent Development Kit (ADK)、Agent Engine和Agent2Agent (A2A) 协议，支持设计和部署多智能体工作流。其平台强调与企业数据和工具的连接，提供数据治理、安全围栏和全面的追踪能力，以确保智能体行为符合业务规则并受控。Google Cloud与德勤等合作伙伴共同推动金融服务业的AI转型。

专业金融AI平台

DataRobot： DataRobot提供端到端的智能体工作平台，覆盖AI智能体的构建、运营和治理全生命周期。该平台专注于自动化合规、实时AI防御和生产保障，并支持SR 11-7等金融行业特定合规性要求。DataRobot强调其平台能够无缝嵌入复杂的金融服务应用和业务流程，实现低延迟处理和大规模数据管理。

H2O.ai： H2O.ai提供H2O AI Cloud，支持生成式AI和预测性AI解决方案。其平台以AutoML和负责任AI功能为特色，广泛应用于金融领域的欺诈检测、信贷评分、风险管理和客户服务优化。

Zest AI： Zest AI专注于AI驱动的信贷决策，提供自动化承保和欺诈检测解决方案。其平台的核心优势在于通过先进的去偏见技术实现公平借贷，并提供模型透明度和全面的模型风险管理文档，以满足监管要求。

IBM Watson： IBM通过watsonx Orchestrate等平台，帮助金融机构构建、部署和管理AI助手和智能体。IBM强调其在AI治理、安全和合规方面的专业能力，提供模型偏见检测、血缘追踪和审计追踪等工具，以实现负责任、透明和可解释的AI应用。

竞争格局呈现出通用AI能力提供商与金融垂直领域专家之间的分野。通用平台提供基础设施和广泛模型，而专业平台则在金融数据、合规性和特定业务流程方面提供深度优化。金融机构在选择平台时，需权衡通用性与专业化，以及自身AI成熟度和内部资源。

4.2 行业面临的挑战

尽管AI智能体在金融服务领域展现出巨大潜力，但其大规模落地仍面临多重挑战。

技术集成复杂性

数据质量与可用性： AI系统对高质量数据有极高要求，但金融机构常面临数据碎片化、不一致、非结构化数据处理困难以及数据孤岛等问题。偏见或不完整的数据可能导致AI模型产生不准确或有偏见的结果。

与现有系统集成： 将AI智能体与金融机构庞大且复杂的遗留系统、CRM、ERP、核心银行系统等现有技术栈无缝集成是一项重大障碍。这通常需要定制化的API开发、数据转换流程和中间件，增加了实施的复杂性和成本。

可扩展性与性能： AI智能体需要处理海量数据和高并发请求，特别是在实时金融场景中。确保系统在需求增加时仍能保持高性能和低延迟是一个持续的挑战。

持续学习与维护： AI智能体并非“一劳永逸”的解决方案。它们需要持续的维护、更新和再训练，以适应新的数据模式、市场变化和用户偏好。未能及时更新可能导致模型性能下降或产生过时决策。

人才短缺与成本

AI人才缺口： 金融服务业正面临AI专业人才（如机器学习科学家、AI工程师）的严重短缺，这已成为过去15年来最大且发展最快的科技技能短缺之一。招聘和留用具备AI技术和金融领域知识的复合型人才尤其困难。

高昂的开发与运营成本： AI模型的开发、训练和部署成本高昂，特别是对于需要定制化和大规模计算资源的高级智能体。此外，持续的维护、基础设施和合规成本也可能对预算造成巨大压力。

监管与伦理挑战

监管不确定性： AI监管框架仍在全球范围内演变，不同司法管辖区采取不同方法（如欧盟的AI法案与美国的行业特定指南），这给跨国金融机构带来了复杂的合规挑战。

问责制与责任： AI系统故障时的责任归属问题复杂，现有法律框架难以明确界定开发者、金融机构或数据提供者的责任。

算法偏见与透明度： 确保AI决策的公平性、可解释性和透明度是核心伦理挑战。AI系统可能因训练数据中的历史偏见而产生歧视性结果，且其“黑箱”特性使得理解决策过程变得困难，从而损害用户信任并引发法律风险。

市场操纵与滥用风险： AI技术可能被不法分子用于新型欺诈（如深伪、网络钓鱼）或市场操纵，这要求金融机构不断升级防御机制。

金融智能体的大规模推广面临多维度的严峻挑战。技术复杂性、人才稀缺和高昂成本是内部障碍，而不断演变的监管框架和复杂的伦理问题则是外部制约。这些挑战要求金融机构不仅要进行技术投资，更要进行组织转型、人才培养和风险治理体系的全面升级，以确保AI的负责任和可持续发展。

未来展望与战略建议

5.1 行业发展趋势

金融AI智能体的未来发展将围绕以下几个核心趋势展开，预示着行业将迈向更深层次的智能化和自主化。

AI智能体普及与自主化提升 AI智能体将从目前的辅助性工具，发展成为能够自主决策、执行复杂任务且仅需最少人工干预的“数字员工”。预计到2028年，68%的客户互动将由自主工具处理，这表明AI智能体将在客户服务领域扮演越来越重要的角色。在财务规划与分析（FP&A）等领域，AI智能体将实现自动化预测、预算、差异分析和报告，从而显著提高效率和准确性。这种自主化的提升，将使金融专业人士能够从重复性任务中解放出来，专注于更高价值的战略分析和决策。

多模态与Agentic RAG 未来的AI智能体将具备处理文本、图像、音频、视频等多模态数据的能力。Agentic RAG（检索增强生成）将成为AI智能体的核心用例，它通过引入目标驱动的自主性、记忆和规划能力，显著提升AI模型的准确性和适应性。这意味着智能体将能够更深入地理解复杂信息，并生成更具上下文相关性和可靠性的响应。

AI治理与负责任AI 随着AI在金融领域应用的深入，负责任AI将从合规要求转变为核心竞争优势。这包括对可解释性AI (XAI)、安全AI、伦理AI和以人为中心的AI的强调。未来的发展将看到AI本身被用于审计AI驱动的决策、标记偏见并确保监管合规，从而实现更高级别的自我监督和信任。

人才与组织转型 成功的AI战略要求金融服务业优先发展人才和再培训策略，培养一种人机协作的文化。未来的金融行业将是“人+AI”的协作模式，AI将取代任务而非人类。这意味着员工需要掌握与AI智能体协同工作的新技能，而金融机构则需要重新设计工作流程和组织结构以适应这种新的协作范式。

金融AI智能体的未来发展将聚焦于更高层次的自主性、更强的多模态处理能力和更严格的负责任AI框架。这意味着金融机构不仅要拥抱技术，更要进行深度的组织文化和人才结构转型，将AI视为战略伙伴而非简单工具，以实现真正的“人机协作”和可持续创新。

5.2 战略建议

为了在AI驱动的金融新时代中取得成功并保持竞争力，金融机构应采取以下战略建议：

构建可信AI生态系统 优先投资具备金融级安全合规能力、强调可信AI的平台，例如蚂蚁数科Agentar。实施全面的AI治理框架，覆盖数据隐私、安全、偏见检测、可解释性、问责制等关键领域。利用隐私计算、联邦学习和可信执行环境等技术，在数据可用性与隐私保护之间取得平衡，确保敏感金融数据在AI应用中的安全使用。

深化垂直领域专业能力 通用大模型在金融领域存在“知识鸿沟”。因此，金融机构应选择能够提供高质量金融专业知识库和专家级推理路径的平台，以确保AI智能体能够处理复杂的金融逻辑和数据。充分利用MCP即插即用市场和组件库，加速特定金融场景智能体应用的开发和部署，从而实现AI能力的“开箱即用”和快速迭代。

推动低代码/零代码开发与多智能体协作 通过采用低代码/零代码开发工具，降低AI智能体构建的门槛，赋能更多业务人员参与AI创新，加速AI在机构内部的普及。同时，积极探索和实施多智能体系统，实现复杂、端到端金融流程的自动化和优化，例如在投资分析、风险评估和合规监控中部署协同工作的智能体团队。

投资人才培养与组织转型 制定全面的AI人才培养和再培训计划，弥补金融服务业日益扩大的AI技能差距。培养一种“人机协作”的组织文化，让员工适应与AI智能体共同工作的新模式，将AI视为增强人类能力和提高生产力的伙伴，而非替代者。

持续监控与优化 建立健全的AI模型监控和评估机制，确保模型性能、准确性和合规性持续达标。定期进行AI风险评估和审计，及时发现并解决潜在的偏见、安全漏洞和性能下降问题，从而确保AI智能体在整个生命周期中的可靠和负责任运行。

结论

AI智能体正在以前所未有的速度和规模重塑金融服务行业。它们不仅能够显著提升运营效率、降低成本和风险，还能通过个性化服务和实时洞察，彻底改变客户体验。蚂蚁数科的Agentar平台，以其在可信AI、金融垂直领域大模型、低代码开发和金融级安全合规方面的独特优势，为金融机构提供了强大的工具，以应对这一变革浪潮。

然而，AI智能体的大规模应用并非没有挑战。技术集成复杂性、AI人才短缺、高昂的开发与运营成本，以及不断演变的监管和伦理问题，都是金融机构必须审慎应对的关键障碍。成功的关键在于构建一个全面的AI战略，该战略不仅关注技术部署，更强调负责任的AI治理、持续的人才培养和深度的组织文化转型。

展望未来，AI智能体将继续向更高层次的自主化、多模态处理和负责任AI方向发展。金融机构必须积极拥抱这些趋势，将AI视为战略性资产，通过人机协作模式，充分释放AI智能体的潜力，同时有效管理伴随而来的风险，从而在竞争日益激烈的金融市场中赢得先机，并最终为客户和社会创造更广泛的经济效益。

编辑：赵佳欣

来源：正法视野一点号