1、摘摘要要金融行业正经历从数字化向智能化的深刻转型，生成式人工智能及大模型成为这一变革的核心驱动力。然而，大模型在金融场景应用中存在局限性，如缺乏自主感知与决策执行能力、“幻觉”问题等。金融智能体应运而生，它通过“感知-推理-规划-执行-进化”的闭环机制，将大模型的认知能力转化为具体金融业务行动，有效打破流程壁垒，实现端到端自动化和实时响应，显著提升金融业务的效率和智能化水平。目前，我国金融智能体的应用呈现出单智能体与多智能体协同并存的态势，主要聚焦于客服、风控等核心场景，并不断深化。技术底座与金融场景深度融合，形成了专业化架构。蚂蚁数科立足“场景驱动、价值创造”，其金融智能体产品已经在银行、保

2、险、证券等金融细分行业落地实践，覆盖财富管理、营销增长、信贷管理、风险防控等核心业务场景，真正实现“天天用、时时用”的规模化应用。本报告重点呈现核心 100+深度业务场景，在技术路径上从“通用智能”迈向“领域专精”，业务场景实现“广度覆盖”与“深度渗透”，商业模式注重“生态赋能”。未来，金融智能体将推动个性化与嵌入式金融服务、智能化产品设计、实时智能风险管理及全新合规监管模式的发展，驱动金融行业未来变革。主编柏亮零壹智库课题组成员柏亮、陈小辉、张燕雪马文波、章铖红、李自荣、蔡雨佳目目录录第一章拐点已至：智能体重塑金融未来.2一深层痛点：金融业体系瓶颈与技术局限.2（一）存量之困：金融行业现有体

3、系的瓶颈.3（二）基石与局限：大模型的双重角色.4二破局之道：金融智能体的价值与潜力.5（一）金融智能体的核心价值.6（二）颠覆性潜力：智能体重塑金融生产力.8三金融智能体的演化路径：一场不可逆的生产力革命.10（一）从辅助走向主导：自动化与自治的演进.10（二）“人机协同”深度融合：重塑金融机构组织形态.10（三）新兴金融业态的催生：创新金融产品与服务.11第二章 浪潮涌起：金融智能体应用.12一金融智能体应用概况.12（一）单智能体与多智能体协同应用并存.12（二）智能体应用聚焦金融核心场景并逐步深化.13（三）技术底座与金融场景深度耦合的专业化架构逐渐形成.14二金融智能体落地实践以蚂蚁

4、数科为例.14（一）案例全行级智能体平台实践.15（二）案例银行业务增长智能体体系.20（三）案例AI 原生手机银行.22（四）案例安全风控智能体实践.24（五）案例保险数据运营实践.26第三章蚂蚁数科 100+金融智能体深度业务场景全景解析.28一垂直行业分布.28（一）银行板块.29（二）证券板块.30（三）保险板块.31（四）通用板块.32二业务链条解析.33（一）客户服务场景重塑体验，提升效率.33（二）内部运营场景赋能员工，降本增效.33（三）营销与销售场景精准触达，提升转化.34（四）风险管理场景智能预警，防范未然.35（五）产品创新场景洞察需求，加速研发.35（六）决策支持场景数

5、据驱动，辅助管理.36第四章蚂蚁数科智能体独特性与行业普遍性.37一技术路径从“通用智能”到“领域专精”.37（一）行业普遍性.37（二）蚂蚁数科的独特性.37二业务场景从“广度覆盖”到“深度渗透”.37（一）行业普遍性.37（二）蚂蚁数科的独特性.38三商业模式从“技术竞争”到“生态赋能”.38（一）行业普遍性.38（二）蚂蚁数科的独特性.38第五章结论与展望：金融智能体驱动的未来已来.39一结论.39二未来展望.39（一）个性化与嵌入式金融服务.39（二）智能化产品设计与创新.40（三）实时、智能的风险管理.40（四）全新合规与监管模式.401引引言言金融行业正处于关键转折点，生成式人工智

6、能的突破，特别是大模型能力的显著提升，成为重要驱动力。在这一变革中，智能体作为核心载体，推动了金融生产力的显著变革。目前，金融行业在数字化方面取得了显著成就。业务流程逐步线上化、数据实现电子化管理、IT 基础设施建设日益完善。这些进步为金融服务效率的提升和覆盖面的扩大奠定了坚实基础。然而，数字化并非终点，金融体系仍然面临诸多瓶颈：历史遗留系统导致数据孤岛普遍存在；复杂的业务流程使自动化程度受限，难以实现端到端的流畅自动化；对非结构化数据（如合同、报告、语音记录）的处理能力不足，大量有价值的信息未能有效利用。大模型作为新一代人工智能的基石，为金融行业的智能化提供了强大的技术底座。它们凭借海量数据