2025 年，人工智能在金融行业的应用已跨越 " 试点验证 " 阶段，进入规模化落地的深水区。大模型与智能体 ( Agent ) 技术不再仅是效率工具，更成为驱动业务创新、优化风险定价、提升客户体验的核心基础设施。

从风险管控的毫秒级响应，到投资研究的认知增强，再到千人千面的客户服务，一场由 " 大模型 + 智能体 " 主导的深刻变革正在各类金融机构的核心业务中全面展开。

智能风控：从 " 规则判断 " 到 " 穿透式感知 "

传统风控模式高度依赖静态规则与历史数据，本质上是一种 " 事后响应 " 机制，难以应对复杂多变、隐蔽性强的现代金融风险。而以大模型为底座、融合图神经网络 ( GNN ) 、实时流计算与行为建模的新一代智能风控系统，正在实现从 " 被动响应 " 到 " 主动预判 " 的质变。

在银行信贷与反欺诈这一核心领域，AI 正在系统性重塑风险识别的底层逻辑。例如，中国建设银行在 2025 年半年度报告中披露，其 " 天眼 " 智能风控系统 ( 原 " 慧眼 " 平台升级版 ) 已覆盖全行 98% 的零售信贷业务。2025 年上半年，该系统助力信用卡欺诈损失率同比下降 52%，普惠小微贷款不良率降至 1.03%，较 2024 年末下降 1.7 个百分点，显著优于行业平均水平。

在高频、碎片化的支付与消费金融场景，风控的实时性与场景耦合度被推至新高度。蚂蚁消金打造的 " 场景实时风控系统 "，可在用户点击 " 确认支付 " 的瞬间，基于商家资质、商品品类、地理位置乃至天气数据等数百维碎片化信息，完成毫秒级风险评估与动态提额决策。目前，该系统已为超千万用户提供 " 无感风控 " 服务，在保障安全的同时极大提升了用户体验。

在保险领域，AI 同样大显身手。平安产险应用图像推理、车机风控大模型等 AI 技术，构建 " 事前预警、事中调度、事后审计 " 的数字风控体系，大幅提升了反欺诈精准度和效率。2024 年，该体系累计拦截欺诈案件金额达 119 亿元。

智能投研：告别 " 信息过载 "，拥抱 " 认知增强 "

面对每日数以万计的公告、研报、舆情与另类数据，传统投研模式陷入 " 信息过载 " 困境。AI 投研工具通过语义理解、逻辑推理与因果建模，正将分析师从重复劳动中解放，聚焦于高阶判断。

在券商领域，AI 投研已成为产生 Alpha ( 超额收益 ) 的关键辅助。中信证券自主研发的 " 中信证券 AI 研究员 "，已能自动处理海量的公开信息、研究报告和另类数据，将研究员从基础的信息搜集与整理工作中解放出来，使其信息处理效率提升 90% 以上，更专注于核心的价值判断。

银行系资管机构亦加速布局。中国邮政储蓄银行推出的投研 AI 助手，深度融合了轻量化大模型与多智能体 ( MultiAgent ) 技术，覆盖从市场研究到风险研究的核心场景。该助手能将传统线下小时级的资料查阅压缩至秒级，并将百页级研究报告的生成周期从数十小时缩短至分钟级，实现了 " 数据 - 知识 - 决策 " 的闭环。

值得注意的是，行业正从 " 通用能力 " 向 " 专业可信 " 跃迁。华泰证券与字节跳动扣子空间联合孵化的 " 华泰 A 股观察助手 "，通过接入专业的金融领域 API，实时获取准确的行情与财报数据，并利用 Python 执行复杂计算，提升分析结果的可靠性与专业性。这种 "AI+ 专业工具链 " 的融合模式，正成为头部机构构建护城河的关键路径。

智能服务与运营：从 " 降本增效 " 到 " 价值创造 "

如果说风控与投研是 AI 在 " 后台 " 的发力，那么在 " 前台 "，AI 正重新定义客户体验。

在客户服务端，" 数字员工 " 体系日趋成熟。例如，招商银行的 " 小招 AI" 已能处理 90% 以上的常见咨询，包括转账失败排查、信用卡额度调整、理财赎回流程等。其语音识别准确率达 99.2%，情感识别模块还能判断客户情绪，在愤怒或焦虑时自动转接人工，实现 " 有温度的智能服务 "。

中信证券则将数字员工推向更高价值场景。截至 2025 年 11 月，其已上线 18 个高价值数字员工，覆盖开户审核、合规问答、产品匹配、交易监控等关键节点，累计处理请求量约 5000 万次，调用 Tokens 总量近 1000 亿，日均处理量超 13 亿次。相关技术已获 10 项国家发明专利及 4 项软件著作权，综合实力稳居行业前列。

在财富管理领域，AI 的个性化能力尤为突出。蚂蚁集团旗下的 " 支小宝 " 财富助手，基于用户的风险偏好、生命周期阶段、家庭结构、资产配置现状及市场动态，提供动态调仓建议。例如，当系统识别用户子女即将进入大学阶段，会自动降低权益类资产比例，增配货币基金与短债产品，实现 " 人生阶段适配 " 的智能理财。这种 " 伴随式财富管家 " 模式，让普通投资者也能享受过去仅限高净值人群的私人银行服务。

更深远的意义在于，AI 正在打破财富管理的 " 高净值门槛 "。在美国，Wealthfront 与 Betterment 等智能投顾平台通过算法驱动的 ETF 组合，为大众客户提供年管理费低至 0.25% 的自动化投资服务。在中国，腾讯理财通、京东金融、度小满等平台也纷纷推出 "AI 投顾 " 产品，起投金额低至 1 元，真正践行 " 普惠金融 " 的初心。

未来展望：AI 不是替代，而是协同

站在 2025 年的节点回望，AI 并未如早期预言般 " 取代金融从业者 "，而是成为人类专家的 " 超级协作者 "。顶尖投行的交易员不再紧盯屏幕盯盘，而是与 AI 共同制定策略；风控官不再埋头翻查报表，而是监督 AI 模型的运行逻辑；理财顾问不再背诵产品手册，而是借助 AI 为客户提供人生全周期的财务规划。

可以预见，未来金融的核心竞争力将不再是资本规模或网点数量，而是 "AI+ 数据 + 人才 " 的融合能力。那些能够构建高质量数据闭环、持续迭代 AI 模型、并培养 " 人机协作 " 文化的机构，将在新一轮竞争中脱颖而出。

正如诺贝尔经济学奖得主保罗 · 罗默所言：" 真正推动经济增长的，不是资本或劳动力，而是新思想的产生与应用。" 在金融领域，AI 正是这场思想革命的催化剂。它不会终结金融，但必将重塑金融——更高效、更普惠、也更智能。