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■田鹏

近日
，上海市经济和信息化委员会印发的《上海市软件和信息服务业发展“十五五”规划》提出，构建AI（人工智能）金融创新产品矩阵 ，聚焦金融产业核心业务场景，研发金融行业大模型
，发展智能投顾智能体 、AI合规风控系统等创新产品，形成“决策—交易—风控—管理 ”一体化能力链 。

金融行业推广AI智能体具备得天独厚的条件 ，一方面
，行业多数业务流程标准化程度较高，长期积淀海量规范的结构化数据；另一方面 ，各大金融机构数字化底座坚实
、内部业务接口完备；同时
，客服稽核、合规风控 、后台运维等大量重复性业务场景，能够充分支撑智能体的工具调用与迭代优化
。

但从现实情况来看 ，AI智能体在金融行业场景落地过程中
，一直面临着安全与合规的限制与考量，所以行业对AI智能体应用整体保持着较为谨慎的态度。细究其中 ，笔者认为
，难点主要体现在合规权责
、数据建设、模型技术 、业务落地四大维度 。

其一，在合规权责层面 ，当前行业处于常态化强监管态势，人机权责划分、业务合规标准日趋严格
。因此
，出于防范智能体话术偏差
、应答失误引发客户投诉的风险考量，多数机构暂未面向终端客户开放智能体应用。同时 ，信贷风控、客户画像等核心商业数据及用户隐私信息存在外泄风险
，大模型训练过程中的记忆留存问题，进一步加剧了信息泄露隐患 。这就要求机构必须搭建专属的权限管控体系 ，对智能体的页面查看 、数据调取
、业务操作等全维度权限进行严格约束
，这将大幅提高落地合规成本。

其二，高质量数据集建设难度大 ，模型场景适配性不足
。具体体现在多数金融机构内部系统林立、数据分散割裂
，数据整合 、归集难度较大；此外，行业从业者的实操经验
、业务研判技巧等难以转化为标准化、结构化的模型训练知识库。而互联网外部语料受AI生成内容干扰 ，无效内容问题较为突出
，极易导致模型学习偏差，引发业务研判失误 。

其三 ，大模型自身存在技术短板，难以满足金融业务高风控标准
。AI幻觉是当前大模型无法彻底根除的技术痛点
，易生成虚假数据 、错误结论，一旦应用于信贷审核
、风险研判等核心场景 ，可能直接诱发资金损失、业务风险。同时
，大模型输出结果存在随机性 、不稳定性，无法满足金融业务风控所需的结论可追溯
、流程可复现、结果可校验 ，不符合金融行业严谨的风险管控硬性要求
，极大限制了智能体在核心风控场景的落地应用 。

其四，业务落地适配性不足 ，浅层应用居多
，高阶场景尚未突破
。现阶段行业内的AI智能体，大多仅落地于文档整理 、基础客服、信息录入等低价值
、浅层辅助场景 ，具备核心风控、智能决策 、自动化业务处置能力的高阶智能体
，仍处于研发迭代
、场景沉淀阶段。同时，银行、证券 、保险等金融细分领域的业务逻辑
、风控规则、合规标准差异显著 ，通用化AI解决方案无法适配各赛道的定制化 、差异化业务流程，难以实现规模化
、标准化落地 。

AI智能体普及已是大势所趋
，如何打消金融业落地顾虑、实现安全高效应用，已成为当下行业关注的重点
。笔者认为 ，这就需要行业瞄准上述痛点搭建一套完整的落地框架——业务闭环严守人工终审
，厘清人机权责，依靠权限管控 、操作留痕
、私有化部署、数据脱敏 、多源校验守住数据安全底线；同时 ，搭建分层金融专属数据库
，打通内部数据孤岛，把资深从业者实操经验转化成标准化知识库；此外 ，完善场景化工程架构
，依托业务规则约束模型运行范围，解决AI幻觉与输出不稳定难题 ，沉淀适配银证保不同赛道的可复用技术资产；最后
，实行梯度式场景落地，先深耕低风险辅助业务 ，逐步迭代高阶智能体，联动市场主体沉淀通用落地范式
，平衡技术复用和细分业务定制需求。

金融与人工智能的深度融合，是金融数字化转型与科创赋能实体的必然趋势 。未来 ，行业唯有平衡创新应用与合规风控
，持续破除技术、数据与场景落地壁垒，才能激活AI智能体的核心价值 ，推动金融业高质量发展
。

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