AI Agent技术金融应用探索与实践

北京金融科技产业联盟2025年11月 摘要 在以人工智能大模型为代表的新一代信息技术驱动下，金融行业数智化转型加速。AI Agent作为大模型技术的重要应用范式，为金融数据要素流通、关键技术组合与业务价值落地提供重要工具支撑。开展AI Agent技术金融应用探索研究，符合国家与监管政策导向，有助于构建更加高效、稳健、普惠的金融服务体系。 在此背景下，课题对AI Agent的发展背景与技术趋势进行调研，梳理国内外研究现状，对AI Agent的核心组件、关键技术形态、建设路径进行讨论分析。课题从基础理论与技术架构、核心支撑体系等层面，深入剖析金融场景中的AIAgent关键技术。以银行、证券、保险等领域典型应用场景为切入，针对金融行业海量数据处理、精准风险评估、个性化服务定制等行业诉求，论证金融AI Agent系统的设计要点。课题提供了金融AI Agent架构体系设计参考，分析其核心组件、技术选型、数据流和交互模式，并结合金融场景提出针对性的设计考量，以确保AI Agent有效融入业务流程、满足严格的合规要求、提升服务效率和客户体验。 课题提供了两个AI Agent平台的建设案例。在金融机构的已有实践中，AI Agent作为核心节点，将人、数据、流程、工具等关键要素有机整合，在统一调度与持续学习中实现价值创造，逐步构建数字化运营新形态。 在此基础上，课题分析了AI Agent金融领域应用面临的风险挑战，如新型网络安全风险、新型攻击风险敞口、模型 风险、羊群效应等系统性风险、数据风险、伦理与管理挑战等，并给出应对建议。 金融行业AI Agent应用是一个系统工程，需要综合考虑技术可行性、业务价值、合规要求、安全风险和用户体验等多方面因素。课题从技术发展趋势、行业应用拓展方向、思考与建议等方面进行展望与讨论。通过对最新研究成果与应用实践的讨论分析，课题为金融机构提供能力建设与场景应用参考。在金融这一典型的数据密集、知识密集行业，基于AI Agent技术，金融机构可以设计出更为先进、更为实用的AI原生系统，在数字化转型浪潮中保持竞争优势。 关键词：AI Agent、人工智能、架构设计、应用指引、风险应对 目录 （一）发展情况.................................................................................................................................1（二）研究目标.................................................................................................................................4（三）研究意义.................................................................................................................................8 二、关键技术...........................................................................................................................................12 （一）基础理论与技术架构体系...................................................................................................12（二）核心支撑体系.......................................................................................................................19（三）相关能力与技术...................................................................................................................27 三、金融AI Agent建设与应用指引.......................................................................................................30 （一）典型场景类型.......................................................................................................................31（二）应用架构设计.......................................................................................................................34（三）典型实践...............................................................................................................................43 （一）技术风险与防护建议...........................................................................................................63（二）数据风险与防护建议...........................................................................................................67（三）伦理挑战与防护建议...........................................................................................................71（四）其他防护建议.......................................................................................................................74 （一）技术发展趋势.......................................................................................................................76（二）应用拓展方向.......................................................................................................................79（三）思考与建议...........................................................................................................................82 一、研究背景 （一）发展情况 当前，金融行业正经历由大模型等新一代人工智能技术驱动的深度智能化变革。2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出创新服务业发展新模式，在金融等领域推动新一代智能终端、智能体等广泛应用。人工智能体（AIAgent），已从技术概念演进为重构金融服务范式的核心力量。随着AI Agent的应用逐步深入，其能力已由执行简单任务演化为多模态、自主决策、群体协作。在契合金融行业复杂业务场景应用需求的同时，也顺应政策要求，促进金融科技创新，为构建稳健金融体系提供支撑。 当AI Agent深度融入金融价值链，行业竞争的核心也从资金规模转向数智化能力与协同效应，金融业将在AI Agent驱动的生态中重新定义价值创造。 1.AI Agent的释义与发展演化 AI Agent可被视作能够在特定环境中自主感知、决策并行动，以达成既定目标的智能实体。其概念由来已久，早期AI Agent受限于算法与算力，智能水平较低，功能多集中于简单规则的执行。随着机器学习、深度学习等技术的迭代，AI Agent逐步拥有了更为强大的学习与适应能力。尤其是大语言模型（LLM，LargeLanguage Model）的横空出世，为AI Agent带来了质的飞跃，使其能够处理自然语言、理解复杂语义，在各类任务中的表现愈发 接近人类智能。当下，AI Agent正朝着多模态、自主决策、群体协作的方向不断进化，在不同领域展现出巨大的应用价值与发展潜力。例如国内蚂蚁集团的支小助、国外摩根士丹利的财富管理助手，通过AI Agent协作完成大事解读、标的分析、市场分析等任务，能够实时解析市场动态与客户风险偏好，为财务规划对话、定制投资理念等提供可操作的建议，标志着金融智能正逐渐从“流程工具”向“认知伙伴”跨越。 2.AI Agent技术趋势分析 在大模型技术持续革新的当下，AI Agent已逐渐成为大模型应用的前沿范式与核心发展方向。随着应用场景的深入拓展，AIAgent的发展已由简单的工具调用迈向了多AI Agent协作的新阶段，通过系统化协同设计实现高效通信和合作，展现出技术发展的趋势。一是多模态融合趋势显著。AI Agent通过规划和调用不同的子模块，不再局限于文本交互，而是能够整合图像、语音、视频等多源信息，实现更为自然、丰富的人机交互体验，极大拓宽其在金融领域如智能客服、风险可视化评估等场景的应用边界；二是自主决策与规划能力不断强化。借助强化学习等技术，AIAgent可依据环境变化与目标导向，自主生成并优化行动策略，在金融投资决策、智能风控等复杂任务中发挥关键作用；三是多AI Agent协作体系逐步完善。为解决单个AI Agent在实际应用中面临任务局限性和场景适应性等问题，多AI Agent协作逐渐成为解决实际业务需求的主流模式。多个AI Agent能够协同作业，通 过信息共享与分工合作，高效解决金融领域涉及多主体、多环节的复杂问题。综合来看，AI Agent正呈现出多方面的融合性发展态势，例如技术架构上，多模态融合使AI Agent能同步解析文本、语音及图像信息，实现非结构化数据的秒级价值提取；进化模式上，人机协同训练机制成为主流，AI Agent通过持续吸收金融专家反馈，使业务策略准确率不断攀升；协同机制上，AI Agent技术推动合作模式协同优化，从顶层统一规划设计促进多AI Agent高效协作。 值得关注的是，随着AI Agent开发框架和应用模式的成熟，AI Agent开发门槛将大幅降低，金融领域AI Agent应用数量激增，技术规模化拐点已然显现。例如Gartner预计到2028年，至少15%的日常工作决策将通过AI Agent自主完成，而2024年这一比例近乎为0)；到2028年，33%的企业应用程序将包含AI Agent，而2024年这一比例还不到1%[1]。预计到2027年，AI Agent将逐步专业化，70%的多智能体系统可具备更为垂直领域的专业角色，在提高准确性的同时，增加协调复杂性[2]。到2028年，标准化的AI Agent通信协议将