金融智能体技术和应用研究报告（2025年）

智能体创新与应用委员会 版权声明 本报告版权属于中国人工智能产业发展联盟，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国人工智能产业发展联盟”。违反上述声明者，编者将追究其相关法律责任。 编制说明 本研究报告自2025年6月启动编制，分为前期研究、框架设计、文稿起草、征求意见和修改完善五个阶段，面向金融智能体的技术供应方、交付咨询方、服务应用方开展了深度访谈和问卷调查等工作。 本报告由中国人工智能产业发展联盟金融行业推进组和智能体创新与应用委员会联合撰写，撰写过程得到了中国信通院人工智能研究所、南京新一代人工智能研究院有限公司、人工智能关键技术和应用评测工业和信息化部重点实验室、奇富数科（上海）科技有限公司、中国邮政储蓄银行股份有限公司、交通银行股份有限公司、中国平安人寿保险股份有限公司、中国民生银行股份有限公司、上海东方财富金融数据服务有限公司、马上消费金融股份有限公司、国民养老保险股份有限公司、北京中伯伦人工智能科技有限公司、北京猎户星空科技有限公司、北京枫清科技有限公司的大力支持。 前言 近期，以智能体为代表的基于大模型的原生应用和重构应用，已经在产业转型和行业赋能过程中走深向实，应用价值日益凸显，并已初步迈入高质量发展阶段。自带解决方案属性的金融智能体能够感知金融环境，基于学习和推理改变自身状态，并能采取行动以实现金融领域特定的目标，在金融领域具有巨大的应用潜力。在大模型的加持下，金融智能体在智能投顾与个性化理财、智能风控与反欺诈、智能催收与语音机器人等多个业务场景的应用能力得到强化，在提升效率、优化客户体验以及降低风险方面表现出强大优势。研究金融智能体的技术和应用发展趋势将为金融机构的战略规划、产品创新及服务优化提供重要依据。 本报告系统梳理了金融智能体在技术演进与行业需求双轮驱动下的发展脉络与应用前景，围绕“技术革新-架构成型-行业渗透-瓶颈突破-未来展望”的逻辑主线，从发展背景、核心技术、产业应用、问题挑战、发展趋势开深入研究：在发展脉络部分，立足宏观背景，剖析金融智能体兴起的内外动因。该部分阐述在技术迭代升级与金融业务需求的双重驱动下，金融智能体如何应运而生，并成为破解行业效率、体验与风控难题的关键抓手。在核心技术部分，深入技术内核，解构金融智能体的核心支撑体系，阐述金融智能体构建系统性应用架构并迭代多维能力。在应用现状部分，扫描全景应用，展现智能体对金融业务的渗透路径，详细呈现金融智能体如何实现业务链条的全景渗透与价值重构。在问题挑战部分，客观审 视挑战，揭示当前发展在技术可解释性、场景适配性、数据深度认知与应用生态构建等面临的瓶颈，旨在为行业的攻坚克难指明方向。在未来趋势部分，展望未来征途，探讨金融智能体能力建设与发展路径。围绕技术底座、人机协同、统筹创新与安全三大维度，提出对未来发展的战略性思考。 未来，金融智能体将作为金融业数字化转型的核心引擎，通过技术要素与金融场景的深度耦合，持续推动服务模式重构与商业范式创新。本报告对金融智能体在前沿技术、落地应用的探索仍待深化，研究成果难免存在疏漏之处，恳请行业专家与读者批评指正。 目录 一、内外需求协同促进，金融智能体正当时.............................1（一）智能体技术阶段化升级，核心能力稳步夯实....................1（二）聚焦金融业务流程优化，赋能服务模式蜕变....................3（三）金融行业需求如火如荼，落地应用多维掣肘....................5二、智能技术革故鼎新，推动金融范式跃迁.............................7（一）金融智能体以技术为翼，系统应用架构成型....................7（二）模型能力多维迭代更新，金融量化工具加持....................9（三）智能体通信标准化引领，科技监管协同发力...................11三、行业应用百花齐放，金融业务全景渗透............................13（一）打造个性客户服务能力，带动前台业务提升...................13（二）串联专业知识业务流程，辅助中台精益管理...................19（三）强化内部系统监管决策，赋能后台稳步经营...................25四、多重挑战日益凸显，发展瓶颈亟待突破............................31（一）技术可解释性有待破题，真实场景适配困难...................32（二）复杂数据深度耦合不足，认知能力仍待提升...................34（三）应用落地链路尚待贯通，生态格局处于萌芽...................36五、能力建设初显层次，未来发展任重道远............................39（一）构筑智慧金融技术底座，迸发金融要素活力...................39（二）数字化与实体统筹结合，优化人机协创体验...................41（三）放宽容错强化规范整顿，统筹创新安全发展...................43 图目录 图1金融智能体应用架构....................................................................................9图2DeepBank信贷超级智能体的业务应用.....................................................16图3百应智能语音机器人作业流程..................................................................18图4Choice智能金融终端展示界面..................................................................20图5数字员工项目应用能力..............................................................................25图6小微客群普惠金融智能决策体系..............................................................27图7简言®应用架构............................................................................................29图8一站式大模型应用构建平台架构图..........................................................31 一、内外需求协同促进，金融智能体正当时 （一）智能体技术阶段化升级，核心能力稳步夯实 1.智能体发展路径演进 智能体技术经历了从理论萌芽到实践突破的持续演进过程。1986年马文·明斯基（MarvinLeeMinsky）在人工智能领域正式引入智能体概念，推动该领域从理论探索迈向实践应用。20世纪90年代，机器学习、深度学习与强化学习技术取得显著突破，智能体实现从单项专家系统向多功能复杂系统的跨越。2023年以来，以大模型为代表的技术推动智能体不断发展完善。翁荔（LilianWeng）将 智 能 体 定 义 为 集 合 大 语 言 模 型 （ 简 称LLM） 、 记 忆（Memory） 、 任 务 规 划 （TaskPlanning） 以 及 工 具 使 用 （ToolUse）的代理系统1。当前，智能体已能够主动识别业务需求、推理复杂问题并执行多步骤决策，成为金融数字化、智能化转型的核心技术之一。 2.模型能力边界拓宽 以大模型为代表的新一代人工智能技术为金融智能体提供了强大的认知基础能力。理解能力方面，大模型通过海量金融文本数据训练，能够准确理解金融专业术语、业务逻辑和市场信息，支撑金融智能体对复杂金融问题的语义解析。推理能力方面，通过思维链及强化学习技术，大模型能够辅助金融智能体进行多步骤的逻辑推理，支持投资决策、风险评估等需要深度分析的业务场景。生成能 力方面，大模型可以生成高质量的投研报告、市场分析、客户服务话术等专业内容，提升金融智能体的业务处理效率。知识整合方面，通过与金融知识图谱的深度融合，大模型能够调用结构化金融知识，增强推理的有效性，使得金融智能体具备了接近人类金融专家的认知水平。 尽管大模型在认知能力上取得显著进展，但在金融实际应用中仍存在明显局限。实时性方面，金融交易和风控场景要求毫秒级响应，而大模型推理时间较长，难以满足金融智能体在高频交易的实时性要求。准确性方面，大模型在金融场景中存在“幻觉”问题，可能生成不准确的市场分析或投资建议，对金融决策构成风险。执行力方面，大模型本身无法直接执行交易、风控等操作，需要与金融系统深度集成才能实现业务闭环。合规性方面，金融行业受到严格监管，大模型的决策过程需要具备可解释性和可追溯性，确保符合监管要求。 3.智能体核心能力提升 智能体通过系统化架构设计有效弥补大模型局限。感知层面，智能体整合市场数据、客户信息、风险指标等多源数据，构建全面的环境感知能力。记忆层面，通过短期记忆存储对话上下文，外接长期记忆存储历史业务数据和经验知识，支持智能体的持续学习和优化。规划层面，智能体将复杂任务分解为可执行的子任务序列，制定合理的执行策略。执行层面，通过调用风控系统、客户管理系统等业务工具，智能体能够将决策转化为具体行动。反思层面，智 能体对执行结果进行评估和优化，形成闭环改进机制，使其能够自主完成工作任务。 智能体通过丰富的工具集成能力拓展行动边界。工具体系方面，智能体可以调用数据查询、量化分析、报告生成、交易执行等多类工具，覆盖业务全流程。系统对接方面，智能体通过标准化接口与核心IT系统、交易系统、风控系统等深度集成，实现业务流程的自动化。安全机制方面，在智能体的工具调用过程中设置权限控制、操作审计、风险拦截、安全护栏等安全机制，确保业务操作的合规性和安全性。能力迭代方面，随着业务场景的拓展，工具库持续丰富，智能体的执行能力不断增强。智能体需以业务场景为中心，通过开放合作、数据闭环与模型优化，实现从技术探索到规模化落地的跨越，使其从思考者真正转变为执行者。 （二）聚焦金融业务流程优化，赋能服务模式蜕变 1.技术赋能：从传统模式到智慧金融蜕变路径 金融技术发展呈现四阶段，为金融智能体的应用奠定了坚实基础。一是金融信息化奠定数字化基石，依托计算机与网络技术，核心交易系统、自动取款机及银行卡实现传统手工记账电子化，业务处理效率显著提升，差错率大幅下降，为数字化积累底层数据与流程基础。二是互联网金融拓宽服务渠道，网上银行、移动支付等互联网技术打破金融服务时空限制，推动服务从柜台走向网络，发展以客户为中心的服务模式，引导行业聚焦用户体验优化。三是数字金融深化数据应用，大数据、云计算等技术驱动金融服务精准化转 型，智能投顾、大数据征信、数字货币等应用推动服务从标准化迈向个性化，实现业务流程精细化管理。四是智慧金融构建生态级智能，以大模型为核心的生成式人工智能技术引领金融科技新纪元，金融智能体具备感知-推理-规划-行动全链路能力，从辅助工具升级为自主完成复杂任务的数字员工，推动行业从单点智能向全局智慧化演进。 2.流程重构：从局部自动化到端到端智能化 金融智能体正深入业务核心，对关键流程如智能风控、信贷审核和监管科技进行端到端的迭代优化，实现风险、成本与效率的全局最优。一是智能风控实现从静态防御到动态感知的跨越。传统风控模型依赖历史规则，反应滞后。金融智能体通过整合多模态数据（交易、舆情等），进行实时推理与态势