2026年人工智能金融应用如何落地

发布时间：2026-01-12 23:11

人工智能应用于金融风险控制 #生活知识# #科技生活# #人工智能应用#

主持人：《金融时报》记者胡萍

特邀嘉宾：国家金融与发展实验室副主任杨涛

中国银行业协会原首席信息官高峰

北京立言金融与发展研究院首席专家马颖

上海银行副行长、首席信息官胡德斌

徽商银行首席信息官王勇

“十五五”规划建议提出，全面实施“人工智能+”行动，抢占人工智能产业应用制高点。展望“十五五”，如何积极稳妥、安全有序推动人工智能在金融领域的应用？有哪些应用已落地或正在推进？人工智能与金融业深度融合将呈现何种趋势？就上述问题，《金融时报》记者采访了有关专家学者及金融从业者。

《金融时报》记者：您如何看待当前人工智能与金融业的深度融合？

杨涛：从金融机构的角度来看，一是未来五年银行业将面临前所未有的挑战。商业银行需要把数智化能力全面运用到管理、组织、业务、渠道等不同层面，从而增加跨越经济周期波动的底气；二是证券、保险等非银行金融机构也迫切需要提升综合实力与价值创造能力；三是从金融产品的角度看，数智化能够有效推动金融功能的落地，解决金融产品“多而不强”的问题。

高峰：金融智能体作为人工智能与金融业深度融合的核心载体，正加速落地渗透，助推金融业开启“人机共生”的全新发展生态。在人工智能时代背景下，金融IT架构正迎来系统性变革，主要形成三种发展模式：一是“AI+”原生模式，适配技术实力雄厚的头部银行；二是“+AI”过渡模式，其中构建智能中台成为当前多数银行的现实选择；三是介于两者之间的混合架构，更契合中小银行的资源禀赋与发展需求。在应用创新层面，数字员工、财富管理、信贷审批等已成为金融智能体的核心落地场景。未来，随着技术成熟度持续提升与场景适配不断深化，金融智能体将进一步固化“人机共生”的互动范式，在提升服务效率、激发业务创新活力等方面发挥关键性支撑作用。

马颖：根据前期调研，我们发现，各金融机构在人工智能等技术投入、进展和治理上有差异，但对其应用以及推进必要性方面是取得共识的。商业银行是低容错率的金融机构，对不确定性非常谨慎，目前人工智能落地以稳健为主，应用核心是人做决策，人工智能以辅助助手角色居多；技术层面主要是基于大模型搭建编码，转化为可被编排、调用的确定性“技能模块”，鼓励员工运用技能解决问题。

《金融时报》记者：您认为人工智能金融应用的服务重点在哪些方面？

杨涛：可着眼于解决金融“五篇大文章”的痛点。例如，在科技金融、绿色金融发展中，可以充分运用人工智能等新技术工具，推动相关金融产品的标准化，缓解金融服务中的信息不对称问题；在普惠金融发展中，有助于把合适的金融产品，通过合适的渠道匹配给合适的客户，由此使得普惠金融从“有没有”走向“好不好”；此外，科技金融与养老金融可以借助数智化的产品设计、智能匹配、风险管控等，打破原有金融服务“碎片化”“短期化”的矛盾制约。

胡德斌：当前银行业普遍面临息差收窄、不良资产承压的挑战。人工智能可从两个方面助力破局：一是借助其技术与数据能力，更早洞察和处置不良资产，强化风险管控；二是拓展服务边界，从传统金融服务向生态化服务延伸，通过助力零售与对公客户高质量发展，打开新的营收空间。

马颖：目前主要有三类应用场景，一是员工层面利用各行训练的人工智能体嵌套不同系统，自动调仓，在查询可信信息等方面大大提高效率；二是产品层面体验无感，数字营销画像更加精准推送，特别是反洗钱和风险预警上，行内AI决策给出预警信号后人工去核实；三是内部办公文件、数据处理、校验、润色等功能以及调查报告、综合服务方案等一键生成得以实现。

《金融时报》记者：人工智能在落地应用过程中存在哪些难点？

胡德斌：人工智能的不确定性是其深入应用的主要挑战，计算误差可能引发金融服务风险。对此，银行可积极运用“本体论”，即明确数据、概念间的逻辑关系与行动规则，将模糊的思维判断转化为清晰的流程控制，从而降低不确定性。“本体论”的核心价值在于重塑生产力与生产关系。以信贷为例，在生产力层面，其将打破对少数审批专家经验的依赖，让信贷审批数字专家（Agent）在多个环节参与工作；在生产关系层面，其将传统的串行流程转化为网状、扁平化结构，形成客户经理带领数字审批以及合规、营销专家协同工作的局面。此外，“7×24”小时运行的审批Agent能实时扫描企业经营状况，及时预警风险，助力快速制定处置策略。

马颖：在落地应用过程中，主要面临大模型自身及数据再生成过程中的幻觉问题、算力不足以及数据质量等挑战。落地过程中，一是内部存在责任划分的担忧，业务人员提供的知识库信息模糊或有误、技术人员模型选择及训练不当等问题，导致业务与技术类责任划分存在争议；二是专家经验转化难题，提示词训练需熟悉业务与技术的专业人员，但相关人员界定及训练方法尚不明确；三是人工智能生成的不确定性使得面客服务应用受限，同时因备案、成本等问题难以完全落地。

王勇：当前，银行业人工智能建设面临五大核心挑战，一是架构管理体系待优化，跨部门协同需要增强；二是AI测试存在技术壁垒，其方法与传统测试工程差异显著，制约了AI在决策主导类场景的落地；三是数据与资源供给不足，高质量外部数据获取难度大，外部合作专家资源较为紧张；四是人工智能领域行业标准尚不完善，相关方向推进难度较高；五是业务部门对智能体的需求与传统需求差异较大，业技融合的适配性挑战突出。

《金融时报》记者：人工智能在金融领域落地将呈现怎样的发展趋势？

马颖：一是服务模式趋向无感化，物理渠道持续转型；二是人力资源结构面临调整；三是智能化成为核心驱动力，数据与开放生态的竞争加剧；四是金融领域将形成“技术创新—制度适配—伦理重构”的动态平衡，AI不仅是工具，更是理论创新和突破的催化剂，可进一步从学术与应用双视角出发，探索实现技术创新与社会增值共赢的路径。

《金融时报》记者：对于人工智能金融应用发展有何建议？

高峰：为推动人工智能金融应用高质量落地和发展，金融机构需双向发力、协同推进，一方面，持续提升技术成熟度，深化场景适配能力，搭建健全的组织架构保障体系；另一方面，积极构建内部协同联动与外部开放合作的生态体系，为金融智能体落地筑牢基础支撑、拓宽发展路径。

胡德斌：AI落地不仅需要建设全新的技术架构，还离不开高质量业务知识库的支撑、大模型安全管控能力的匹配等大量协同性工作。后续AI应用落地，在内部，要形成科技、业务、数据的三方协同；在外部，加强与高校、科研单位联动，共同研究“AI原生”的研发、架构及运维体系；同时呼吁行业共建金融垂类模型，以降低单家银行的研发成本。

杨涛：首先，全面提升金融服务实体经济的能力。当前企业部门的平均数字化程度相对较低，积极推动人工智能金融应用在产业领域的创新应用，不仅能促进金融、科技、产业的良性循环，还能促使金融机构对公业务不断提质增效，更好地应对经济周期挑战。

其次，努力夯实各类金融应用的基础设施。包括借助人工智能提升征信效率与准确性；培育高质量金融数据市场，建立数据安全可信共享体系；探索通用算力基础设施，减少重复架构和碎片化布局，为中小金融机构数字化转型提供算力支撑；围绕技术、数据、场景等关键环节，提升金融标准化、专业性与前沿性。

再次，强化风险防范与创新监管模式。一方面，我国金融体系面临的国内外挑战因素更加复杂，数字金融的创新发展是一把“双刃剑”，需有效甄别、预防、控制数字化所伴随的各类“增量”金融风险；另一方面，数字化与新技术需全面应用于风险识别与管理，监管部门也需要全面推动自身数字化转型，推进监管流程数字化再造，并明确常规与非常规金融风险边界，精准应对风险挑战。

最后，积极融入金融高水平制度型开放。例如，通过推动大模型金融应用的技术、业务与伦理规则创新，积极参与国际协调与交流；再如，依托在支付领域的创新优势与潜力，在全球支付互联互通趋势中充分展现中国力量。

责任编辑：袁浩

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