新華財經(jīng)北京7月2日電（記者閆鵬、沈寅飛）信貸盡調(diào)從數(shù)月壓縮至2小時、風險預警時效提升80%……這些曾被視為“未來場景”的變革，正在2025年的金融業(yè)加速落地。隨著DeepSeek等國產(chǎn)大模型爆發(fā)式迭代，AI Agent已不再是實驗室概念，成為驅(qū)動效率與創(chuàng)新的核心引擎。

業(yè)內(nèi)人士認為，多智能體架構(gòu)成為大模型落地的主要形式，能適配金融復雜業(yè)務場景的動態(tài)需求，已在信貸業(yè)務的效率提升、風險研判及交互智能化方面展現(xiàn)出較大潛力。在AI重構(gòu)金融價值鏈的進程中，懂業(yè)務的技術(shù)者與懂技術(shù)的業(yè)務者，才能贏得“人機共舞”的主導權(quán)。

AI賦能流程改造勢不可擋

隨著大型語言模型（LLM）能力的指數(shù)級躍升與多智能體協(xié)作技術(shù)的突破性進展，2025年正被全球金融科技界公認為“AI Agent元年”。這股浪潮正以前所未有的深度和廣度沖擊著金融行業(yè)的每一個角落，推動著從后臺運營到前臺決策的全鏈條智能化革命。

“盡管這一概念已被提及多年，但今年我們真正在行業(yè)實踐中感受到了它的落地，無論是身邊的合作案例、自身團隊的探索，還是競爭對手的動態(tài)，都印證了Agent技術(shù)已從概念走向?qū)嵅佟！監(jiān)penCSG聯(lián)合創(chuàng)始人、CTO王偉說。

“AIGC推動金融行業(yè)軟件研發(fā)工藝升級是必然趨勢，這一變化將體現(xiàn)在研發(fā)工序和管理流程的革新上?！?a href="http://bikesterus.com/quote/stockdetail/index.html?code=000555.SZ&codeName=神州信息&type=5&crumb=股票,神州信息&announ=lc" target="_blank" style="color:#3875B0;">神州信息金融產(chǎn)品技術(shù)部技術(shù)總監(jiān)溫濤表示，傳統(tǒng)金融軟件研發(fā)采用瀑布式線性模式，而AI正驅(qū)動其向AI增強式、敏捷式研發(fā)轉(zhuǎn)型，形成從需求分析、AI輔助設(shè)計、輔助編碼到智能化測試的完整閉環(huán)體系。

在金融領(lǐng)域，代碼質(zhì)量直接關(guān)乎資金安全，任何漏洞都可能引發(fā)重大風險。針對AIGC在B端AI Coding研發(fā)中流程長且復雜的問題，神州信息與OpenCSG在2025年上半年合作完成了PoC驗證，重點通過技術(shù)手段讓AI Coding Agent理解存量需求文檔、數(shù)據(jù)源依賴及外部項目架包，從而生成符合業(yè)務邏輯的代碼。

“我們持續(xù)優(yōu)化提示詞、上下文及用戶交互體驗，尤其針對程序員常用的IDE工具提升操作效率，以強化敏捷研發(fā)模式?！睖貪f，實踐成果超出預期：生成代碼能解決90%以上的問題，雖仍需人工介入質(zhì)檢，但綜合提效達20%-30%且代碼質(zhì)量優(yōu)異。

溫濤認為，AI嵌入研發(fā)環(huán)節(jié)后，無論是質(zhì)量還是效率都實現(xiàn)了顯著提升。更值得關(guān)注的是，AI正驅(qū)動組織能力升級。目前，AI仍處于功能增強與輔助階段，未來有望更多介入決策類工作。

“Agent超級智能體作為生成式AI的下一代前沿領(lǐng)域，其普及已是必然趨勢，并將推動AI技術(shù)向更智能、更精準的方向發(fā)展?！?a href="http://bikesterus.com/quote/stockdetail/index.html?code=000555.SZ&codeName=神州信息&type=5&crumb=股票,神州信息&announ=lc" target="_blank" style="color:#3875B0;">神州信息信貸解決方案BU技術(shù)總監(jiān)徐世強說。

AI Agent驅(qū)動信貸生態(tài)升級

當前，業(yè)界正在不斷探索大模型在信貸全流程中的應用點，目前已從模糊認知逐步明確方向，一場由AI Agent引領(lǐng)的智能化革命將徹底重構(gòu)傳統(tǒng)銀行的運營模式、客戶服務與風險管理體系。

徐世強表示，業(yè)內(nèi)形成兩點共識：一是AI Agent可解決一線客戶經(jīng)理的效率痛點，尤其是信貸流程中耗時最長的環(huán)節(jié)；二是大模型在決策中僅能扮演顧問與助手角色，受限于幻覺問題與準確性不足，最終決策仍需依賴人工與專家經(jīng)驗。

“AI在信貸領(lǐng)域的效率提升、風險研判及交互智能化三大方向均具備顯著的應用潛力?！?a href="http://bikesterus.com/quote/stockdetail/index.html?code=000555.SZ&codeName=神州信息&type=5&crumb=股票,神州信息&announ=lc" target="_blank" style="color:#3875B0;">神州信息新動力數(shù)字金融研究院AI研發(fā)部副總經(jīng)理吳錢坤介紹，一是在效率提升層面，以客調(diào)報告為例，過去需要通過客戶訪談、行業(yè)調(diào)研、公開數(shù)據(jù)搜集及內(nèi)部數(shù)據(jù)分析等多環(huán)節(jié)，耗時少則一周、多則數(shù)月，而借助AI，僅需2小時即可生成客調(diào)報告，人工簡單優(yōu)化后便能達到中等專家水平，大幅提升工作效率與產(chǎn)出質(zhì)量。

二是風險研判方面。信貸業(yè)務的核心在于風險把控與量化，而大模型在貸前可基于已有的大數(shù)據(jù)平臺進行評估分析，且能結(jié)合行業(yè)報道、企業(yè)新聞等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，實現(xiàn)實時監(jiān)控、預警與分析，快速生成風險預警報告，為銀行及用戶提供風險提示。

三是交互智能化方面。大模型與大數(shù)據(jù)結(jié)合可實現(xiàn)個性化匹配。過往受限于分析時間、資料及能力，對C端和B端用戶的訴求匹配不夠精準，而依托大模型與海量實時數(shù)據(jù)，能快速生成個性化信貸方案——不僅考慮客戶當前狀況，還結(jié)合其預期發(fā)展、過往案例及法律法規(guī)進行量身定制，有效提升信貸服務的智能化水平。

在神州信息數(shù)據(jù)資產(chǎn)交付部總經(jīng)理張琨看來，不同銀行在AI Agent時代應用策略不同：國有大行憑借充足的成本、人力與規(guī)模投入，可搭建一體化智能平臺，覆蓋智能營銷、客服、風控、信貸等場景；股份制銀行聚焦卡類、理財?shù)取倍唐娇臁眲?chuàng)收業(yè)務，可將業(yè)務板塊、實體關(guān)系融入大模型工作流，通過局域高精數(shù)據(jù)與智能編排Agent調(diào)度體系，實現(xiàn)客戶選型與產(chǎn)品推薦的營銷策略；城商行受限于投入規(guī)模，建議通過與廠商聯(lián)創(chuàng)，選用開源第三方模型，以”知識庫搭建、智能問答”等提效場景為切入點，逐步向核心業(yè)務延伸，結(jié)合外部經(jīng)驗與行業(yè)模型實現(xiàn)業(yè)務切換與聯(lián)合運營。

業(yè)務數(shù)據(jù)治理破局落地瓶頸

當前，以DeepSeek為代表的人工智能大模型持續(xù)賦能銀行等金融相關(guān)領(lǐng)域，有望為金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供關(guān)鍵助力，但AI幻覺、數(shù)據(jù)隱私、模型不可解釋性等難題仍擺在面前。

神州信息金融產(chǎn)品部數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理王淑慧表示，傳統(tǒng)自然語言處理（NLP）技術(shù)在處理跨制度問答時效果欠佳，而大模型預訓練過程中又存在銀行內(nèi)部知識缺失的問題。王淑慧認為，可運用知識圖譜技術(shù)構(gòu)建合規(guī)知識庫：將法規(guī)、法條及相關(guān)標簽抽象為實體，建立法規(guī)間的上下位、廢止等關(guān)聯(lián)關(guān)系，形成結(jié)構(gòu)化知識網(wǎng)絡。通過這種方式，在檢索時能夠借助標簽關(guān)聯(lián)提取完整信息并輸入大模型，既能解決跨制度問答的難題，又可依托明確的關(guān)系鏈引導大模型推理，從而減少“幻覺”現(xiàn)象，提升回答的完整性與準確性。

金融科技專家、原微軟中國公司CTO黎江認為，大模型可高效生成知識體系，替代傳統(tǒng)手工操作，提升本體構(gòu)建效率，通過語義網(wǎng)絡與決策結(jié)果的反饋機制，將推動模型持續(xù)學習，逼近理想決策效果。他類比當年網(wǎng)上銀行部的設(shè)立，建議銀行業(yè)成立專門的“數(shù)據(jù)智能”或“人工智能部門”，系統(tǒng)推進智能決策落地。

“AI服務平臺將成為頭部科技公司的下一個戰(zhàn)略重點?！毙焓缽娬J為，底層AI技術(shù)復雜且門檻高，而集成化的AI服務平臺可通過多層技術(shù)包裝，將復雜操作簡化為“一鍵式”交互，成為客戶的新型基座。該平臺可集成大模型、各類Agent及復雜算法，使客戶無需深入研究技術(shù)細節(jié)，便能高效調(diào)用AI能力，大幅降低使用成本與技術(shù)門檻，是未來AI落地的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

“Agent的競爭力不在技術(shù)框架，而在業(yè)務場景的深度綁定?！崩顟c剛認為，借鑒國內(nèi)外先進經(jīng)驗，與神州信息等科技企業(yè)合作，整合行業(yè)解決方案，將在大模型與數(shù)據(jù)分析結(jié)合的創(chuàng)新中減少試錯成本，加速AIGC在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的價值變現(xiàn)。

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編輯：王媛媛

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