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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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8月16日，“洄岸季·闽南开渔”2026年福建泉州惠安县开海文化季开渔仪式在崇武国家中心渔港举行
。随着南海伏季休渔的结束 ，近千艘渔船在渔港整装待发
，崇武渔港内洋溢着忙碌的气息。

正午时分，随着崇武渔港内此起彼伏的汽笛声 ，数百艘渔船在鞭炮声中拔锚启航
，争“鲜 ”出海，开启惠安新一轮的“耕海牧渔
” 。(柯宁）