目前，尽管金融各细分场景的Token计量标准尚未完全统一，但在算力资源实现Token化方面，行业内已逐渐形成了共识。这为金融行业对人工智能算力资源进行更精细化的管理，以及后续开展相关的市场化交易，创造了有利条件。与此同时，它也有效扫清了金融智能体在实现规模化部署过程中所面临的成本与资源调度方面的障碍。

人工智能产业的发展重心，正由大模型训练阶段加速转向智能体的规模化落地应用。这一趋势在作为AI应用前沿阵地的金融行业体现得尤为明显，该行业正由此加速迈入智能体技术迭代与应用深化的新阶段。

在2026年中国国际金融展这一平台上，蚂蚁数科正式推出了其金融智能体专家团，该方案旨在服务银行、证券、保险等各类金融机构，并全面覆盖了财富管理、金融风控、金融营销等核心业务环节。同期，阿里云、OceanBase、长亮科技、神州信息以及浪潮计算机等科技厂商，也集中展示了各自在金融智能体领域的产品与解决方案，共同印证了该技术在行业内加速落地应用的趋势。

智能体技术（Agent化）的应用确实极大地提升了效率。”一位与会人士在受访时指出，以信贷场景为例，在传统模式中，依赖于人工或简易模型来处理客户上传的票据、合同等材料，对贷款流向开展核查并完成监管报送工作，整个流程较为繁琐；而依托智能体技术，则能够自动化地完成全流程的核验与报送，从而显著节约了人力与时间成本。

金融领域的AI应用正经历着一个持续迭代升级的过程。在早期阶段，AI工具或助手主要被用于处理彼此独立的任务，例如生成研究报告摘要、执行合规性审查、或是响应客户的初步咨询。随后，AI的应用能力得到了进一步拓展，开始能够协助从业人员梳理关键任务节点、并整合来自多个源头的数据与信息，从而辅助其管理工作流程；目前，大多数金融行业的机构正处于这一应用阶段。蚂蚁数科金融事业部总经理曹刚指出：“当前，智能体在产业中已从辅助、模拟人类工作的阶段，演进为能够真实承担特定岗位核心价值的交付任务，金融行业也正沿着这一趋势，进行着前所未有的组织架构与运作模式的演进。”

行业观察人士指出，金融智能体技术的规模化应用，在为行业注入显著效率红利的同时，也带来了需要正视的新挑战。金融业务本身对于数据精确性与风险控制有着近乎零容忍的严苛标准，这意味着智能体在运行过程中哪怕出现极其微小的偏差，都有可能演变为实际的业务风险或导致合规隐患。此外，智能体所特有的多轮推理与协同作业模式，也推动金融领域对智能算力的需求呈现爆发式增长，这进而促使整个行业的算力消耗与配置模式迎来根本性的结构转变。

从问答交互到自主作业

金融业务效率数十倍提升

伴随着大模型技术在金融行业的深度应用与广泛部署，行业内的AI应用正经历着一次关键性的代际跃迁。这一进程的具体体现是，AI的角色从能够执行基础对话与问答任务的辅助工具，升级为了可以自主完成特定业务流程完整环节的智能体阶段。

过去，营销经理在制定推广方案时，需要依赖分析师执行跨系统手动数据提取工作；由于客户数据呈现零散状态，因此难以构建精准画像，方案制定完全依赖个人经验进行打磨，整套流程往往耗时数天。在金融智能体时代，仅需下达业务目标，AI即可自动对数据分析、市场研判以及渠道投放等环节进行统筹，从而在几分钟内产出完整营销方案。

不同于传统的单点式AI工具，金融智能体具备了自主进行业务目标拆解与任务分拆的能力，进而能够调度多类专业AI模块来协同作业，最终完整地输出业务成果，这一过程大幅度地减少了人工干预的环节。

记者注意到，在金融智能体技术落地的具体应用场景当中，保险营销、核保理赔、银行信贷、证券投研、风险管理等领域普遍具有较高的准入门槛。在构建相应能力方面所面临的核心难点，在于建立能够支撑业务判断的专业知识体系，而这一体系源自于在大量真实金融场景中所长期积累的业务经验，并非能够通过短期的技术搭建工作所获得。例如与传统客户经理相对应的数字客户经理专家，并非仅仅局限于执行销售层面的操作动作，还需要深入理解不同客户群体在各类市场行情条件下所呈现出的资产行为规律，进而才能制定出有效的服销经营策略。

国内一家处于领先地位的股份制银行实践案例表明，在实施智能体之前，该行客户经理的大部分时间与精力被投入在数据调取、材料整理等重复性的事务处理工作之中；而在引入智能体工作模式后，客户经理得以将工作重心转移至对客户的深度经营、复杂需求对接等方面在内的高价值工作之中。根据该行测算所得的数据，相关业务全流程的处理效率实现了数十倍的增长，单人可服务与管理的客户规模也完成了十倍以上的扩展。

对于金融领域人工智能技术的下一阶段发展方向，神州信息金融新创技术部总经理张劲在采访中提出，期望人工智能技术在核心业务系统当中并非仅仅扮演外部辅助的角色，而是能够与整个业务流程实现深度融合，进而形成完整的运行闭环。他指出，未来行业将逐步实现从“人主动寻找服务”到“服务主动推送至人”的模式转变，因此迭代重心将逐步转移至构建那些具备环境感知能力、同时能够传递情感温度的业务模式，以此全面优化客户服务体验。

落地遇多重关卡

数据、合规成核心考验

在业内分析人士看来，鉴于金融行业在数据安全与合规性方面所遵循的监管标准极为严格，并且在实现公共数据与私有数据的融合与贯通方面存在着显著困难，这些因素共同成为了阻碍垂直领域大模型实现规模化落地的关键瓶颈。

恒生电子控股子公司恒生聚源的产品总监傅健一坦言指出，在人工智能技术持续发展的浪潮下，金融业对于高质量、具备高度专业适配性的数据的需求只增不减。他认为，即便是技术顶尖的大模型产品，如果缺少了这类专业适配性强的数据支持，在面对复杂的金融分析任务时所展现出的能力，在很大程度上仍无法与当下的专业人士相提并论。

保险核保被视作人工智能技术提升效率成效显著的代表性领域。具体到理赔环节，其核心挑战在于需要处理病历、各类票据以及手写单据等多类型的非标准化材料，这类材料的识别难度通常较高。OceanBase AI解决方案总经理尹博学对此介绍，在传统作业模式中，审核工作主要由人工承担，机器仅能依据预设的固定算法进行辅助校验；而在引入大模型技术后，流程得以优化，首先由AI系统完成对各类材料的自动归集与初步识别，随后再由人工进行复核。这一模式通过将多模态文件信息与结构化业务数据进行交叉核验，使得核保过程的识别准确率以及需要人工投入的审核工作量，均有望实现一个数量级的同步改善。

在营销场景当中，借助根因分析、自然语言交互以及智能体流程编排等方面的能力，普通营销人员能够迅速搭建起完整的营销链路，并对其中的各个环节进行持续的迭代优化。尹博学指出，市面上通用的自然语言转结构化查询语言（SQL）方案仅能满足语法层面的合规标准，极易因为缺少业务语境支撑而出现数据查询偏差；因此金融场景需要搭建起专属的业务语义网络，以此来锚定行业语境，进而确保查询结果能够符合真实业务的需求。

当前，图文、视频等非结构化数据的增长速度和总体规模已经远远超过了交易类结构化数据，预计未来其总量或将占据全球数据总量的八成。OceanBase高级副总裁、金融政企事业部总经理翁睿指出，要对海量非结构化数据进行盘活并将其转化为可用的高质量金融数据，同时搭配底层模型与算力的一体化调度，才能够真正完成金融业AI体系的升级变革。

在关注效率提升这一维度之外，合规风险构成了金融机构部署与应用人工智能技术时无法回避的核心挑战。业内人士指出，大模型要产出具备实际业务价值的结果，面临着较高的准入门槛，同时其生成的内容也难以实现精准、有效的管控。以理财产品营销推荐这一具体场景为例，大模型基于其通用能力所生成的推介话术，极易在无意中形成诱导性表述，而这种行为是监管规定明确禁止的。

算力范式变革

Token化破解资源浪费

伴随着金融行业对智能体技术的采用步入加速阶段，其底层算力资源的消耗模式也发生了本质性的演进。与传统人工智能模型所遵循的“请求-响应”式单次推理、短时调用模式不同，金融智能体需要依赖于多主体协同、多轮推理以及高频次的工具调用来达成一个完整的业务闭环。这种工作范式导致词元（Token）的消耗在整个执行链路中呈现出逐步放大的特征，其总体消耗规模往往难以提前准确预估，由此使得算力成本的精细化管控成为了一个亟待解决的核心挑战。

多位业内人士在受访时坦诚地指出，金融智能体Demo场景的智能化效果在演示中表现得普遍相当出色，然而其背后的模型Token以及算力资源消耗，与实际产生的业务价值之间，存在严重的不匹配现象。这种落差使得许多在技术层面表现优异的方案，难以被规模化地部署与应用。目前，行业内部逐渐形成的一个共识是，算力资源的性价比指标，已经转变为金融机构在评估并推进智能体应用落地时所考量的核心要素。

作为兼具可计量、可定价与可交易特征的标准化单位，Token已演变为衡量AI服务能力的核心度量标尺。也正因具备了这种标准化的度量属性，AI时代算力资源的供给方式也随之逐步向Token化的方向发生转变。

IDC中国研究经理王楠指出，金融行业在数据安全、合规监管以及容灾备份等方面存在着严苛的要求，这使得分布式数据库的部署展现出明显的分化格局，行业里大约有四分之三选用本地部署模式。其中，银行账务、信用卡以及保险、证券交易等核心关键系统均以本地部署为主，公有云则被广泛应用于零售、营销、客户管理等非核心业务场景。

部署模式的割裂，使得金融机构普遍面临着算力资源呈现异构分散状态，以及跨云调度存在困难等问题。再加上，传统的硬件租赁时长，以及外部API，即应用程序接口，调用的粗放计费模式，使得行业算力闲置与成本浪费的问题变得愈发突出，严重制约着AI的规模化落地进程。

“当前，金融行业在算力需求结构中，仍以通用算力为主，但智能算力需求的爆发式增长已成为不可逆转的趋势。”浪潮计算机AI产品线负责人刘伟向《每日经济新闻》记者阐述道。他进一步解释，正如水电煤等公共资源拥有“度”“吨”等明确的计量单位一样，算力资源的Token化，使其价值能够直接体现在最终的业务输出之上——无论是一个字、一段话、一篇文章，还是一次复杂的信贷评级分析任务。对于金融机构而言，这种转变意味着一种更为灵活且高效的全新范式。

在刘伟看来，未来头部金融机构将搭建全域统一的算力资源调度平台。届时，各业务部门将不再需要关注底层芯片与硬件设备的具体技术类型，只需根据自身业务需求，申领与之匹配的对应算力Token。这一模式将能够彻底打破传统的硬件资源孤岛状态，实现算力资源在跨区域、跨集群环境下的统一调度与纳管，从而大幅提升整个行业的算力利用效率。

当前，尽管金融各细分场景的Token计量标准尚未完全统一，但算力资源实现Token化方面，行业内已逐步形成了共识。这为金融行业实现人工智能算力资源的精细化管理，以及后续开展相关的市场化交易，创造了有利条件。与此同时，它也消除了在成本与资源调度方面所存在的障碍，从而为金融智能体实现规模化部署铺平了道路。

封面图片来源：每经媒资库

来源：金融AI能力跃升：智能体规模化应用起步，效率革新之下多重挑战待解 | 每日经济新闻