当前，做好金融“五篇大文章”是金融服务实体经济高质量发展的重要着力点，我国高度重视数字技术对金融高质量发展的作用。2025年3月，国务院办公厅印发的《关于做好金融“五篇大文章”的指导意见》提出，“强化科技和数据双轮驱动，加强前沿数字技术研发和创新应用”，“加强数据安全、网络安全、信息科技外包、算法模型、新技术运用等风险管理”。人工智能是继互联网之后最重要的数字技术之一，是金融发展中科技和数据双轮驱动的重要引擎。作为大模型技术落地的重要载体，智能体凭借其在多场景中的集成应用能力，正逐步渗透至金融业务流程各环节优配网，为金融高质量发展提供新的动能。
智能体是具有智能的实体，凭借其自主决策能力、动态学习机制与全天候响应特性，正推动金融机构从经验驱动向认知智能的范式跃迁。在基础能力层面，与通用大模型有所不同，智能体更侧重于聚焦特定场景、围绕任务展开，并且具备突出的垂直属性。智能体基本实现了对重复性以及规律化金融业务的自动化处理。这一变革不仅显著提升了金融业务的效率与质量，还为金融机构在业务设计构思、质量评估审核等关键环节提供了有力支持，引领金融行业朝着智能化方向加速前行。在业务场景方面，智能体在金融机构的应用场景广泛且深入，已在银行、保险等细分领域实现全流程业务落地。例如，在保险领域，实现理赔资料自动核验与欺诈检测，甚至延伸至虚实融合场景，全面覆盖从贷前风控、智能投顾到贷后管理的全生命周期服务。
展开剩余87%游客与智能人形机器人互动。图/中经视觉 肖本祥 摄
智能体落地金融业的挑战
人工智能的发展和应用，加速金融行业向智能化转型，提升金融行业运营能力、风险防范能力和监管能力。然而，PB级实时数据流处理、毫秒级决策响应、非线性风险识别等高标准要求也给金融业带来了前所未有的挑战。
第一，智能体在金融领域应用已取得良好进展，但仍面临多重技术瓶颈。在复杂决策逻辑可靠性方面优配网，金融业务场景中多步骤风险评估和动态博弈场景对智能体的长链条推理能力提出极高要求，但现有模型在逻辑连贯性和因果推断精度方面的不足，易导致关键环节误判；在长期持续性记忆方面，早期信息记忆衰减、信息检索困难、上下文压缩不足等问题日益突出，使得智能体难以在长时间交互中保持一致性和连贯性；在多智能体协作方面，智能体之间需要进行信息共享和通信以便完成任务，但信息不对称、延迟、丢失等因素会影响系统的反馈机制；在人机交互方面，智能体仍难以及时纠正错误，尤其是在复杂金融业务中，需要多次交互和手动干预才能达到预期效果。
第二，随着智能体的应用普及，金融领域数据安全与隐私问题越发凸显。首先，在数据收集环节，智能体需要海量采集信用评估、资金流水、账户动态及支付密钥等核心隐私数据，若过度采集，抑或模型开发、应用环节未对个人隐私数据进行匿名化处理，会严重危及用户隐私安全。其次，在数据存储环节，智能体数据库极易遭到黑客攻击、数据投毒，攻击者可能通过篡改或注入恶意数据来影响模型训练和输出。比如，在量化交易中，若交易模型的训练数据被投毒，可能导致智能体预测失误，造成重大经济损失。最后，在数据传输时，若加密措施缺失或薄弱，金融敏感数据易被窃取、篡改。例如，金融机构与外部数据源进行数据交互时，若未采用强加密技术，可能导致客户敏感信息泄露。
第三，智能体在金融领域应用落地仍存在场景封闭、成本较高、可信度不足等问题。金融业务场景多元，在跨场景协作时，智能体通常以工作流形式存在，其执行路径是预定义的，缺乏灵活性，难以根据实际情况进行动态调整。比如，在处理复杂的金融交易时，智能体可以根据趋势交易的逻辑进行实时买进或卖出，但难以考虑金融危机突发对市场行情的长期影响。金融业务具有高频实时的特征，当前受到通信网络、系统设计、技术逻辑等局限性影响。若需智能体的工作能力接近理想状态，需要多模块和多代理之间高频交互，将产生较高的训练和推理成本。此外，金融业务需要多方协作，单独智能体难以满足业务需求。智能体具有模型幻觉，在目前难以解决幻觉风险的情况下，风险会伴随多智能体协作被逐级传播、叠加放大。比如，在风险管控过程中，智能体若错误识别证件信息，后续的信用评估会基于错误数据推导出偏离现实的结论，形成“错误累积效应”。
第四，智能体在金融领域应用面临合规与伦理困境。风险防控是金融业务的核心。“五大监管”是党的二十大以来党中央对金融监管的新要求，也是新时代金融监管部门的新使命。伴随强监管向纵深推进，金融机构合规管理进入新阶段。智能体虽然带来创新与便利，却也引发了系列合规与伦理问题。一是责任归属模糊。现有法律和行业规范尚未明确智能体自主决策引发损失时的责任主体。二是监管框架滞后，对智能体决策权限及复杂场景缺乏清晰界定，例如，自动投资建议是否需持牌顾问背书尚存争议。三是算法偏见严重，训练数据偏差易导致对特定群体不公平对待，加剧社会不平等。四是可解释性不足，智能体的复杂架构易形成决策“黑箱”，影响结果可信度与监管审查。要解决这些问题，需完善法律法规、更新监管框架、优化算法并提升模型可解释性，以推动智能体在金融领域的健康发展。
智能体重塑金融业的路径
金融业具有高经济价值、高数据密集、高服务品质、高合规保障、高科技投入等发展特点，在科技创新与产业创新深度融合的战略框架下，智能体是金融业数字化转型的关键推手，更是数字金融高质量发展的有力引擎。结合智能体的新一代数智化业务体系能够为金融机构提质增效带来动力和增量。金融机构需要充分发挥智能体的核心能力优势优配网，助推全链条业务流程自主持续升级、构建自主可控金融安全基础和自主经营模式转型升级。
强化数字技术支撑，构建金融智能决策体系。在前沿技术推动下，金融领域智能体发展面临新挑战与机遇，强化技术实力、构建精准高效的金融智能决策体系刻不容缓。这需全力提升智能体模型推理能力，借助强化学习等技术拆解复杂推理过程，以精准应对复杂业务场景。大力加强多模态交互技术应用，让智能体精准理解并快速回应语音、图像、文本等信息，提升交互效率与用户体验。积极推进轻量化智能体部署，在不影响核心性能时降低算力需求，快速响应实时业务。同时，引入人工智能、心理学等前沿交叉学科技术，提升人机交互水平，优化服务体验，推动金融服务更加人性化、智能化。
强化数据安全保障，构建防控和治理协作生态。在金融行业，消费者日常活动产生的海量数据极具价值却也面临泄露风险，强化数据安全对金融机构极为关键。构建数据安全治理体系时，智能体处理数据要严格遵循《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等相关法规，运用同态加密、差分隐私等技术保障传输存储安全，对身份证号、银行卡密码等这类敏感数据实施精细访问控制或脱敏等处理，并建立7×24小时不间断的审计监控机制，以便及时察觉并处理安全隐患。同时，要培育数据标注产业、探索数据合成技术以建设高质量数据集，加大开发利用数据资源力度，探索可信数据空间建设，构建互信环境，挖掘数据价值，推动金融创新发展，为金融行业的数字化转型筑牢坚实的数据安全根基。
提升数字化经营管理能力，构建行业专属智能体。推动智能体实现从通用智能到行业专属的跃迁，加速金融场景高效便捷应用。一方面，智能体应与金融业Know-How深度结合，在通用大模型基础上，通过引入混合专家系统（MoE）架构和多头潜在注意力（MLA）机制，结合纯强化学习（RL）训练等方法，实现从通用模型到金融业专属模型的转变。比如，在信贷审批智能体中，集成央行征信规则库、银保监会合规指引及机构内部风控手册，实现监管条款的实时对齐；另一方面，可构建动态知识图谱，将金融术语、产品结构、市场惯例等构建为随时取用的知识库，助力智能体更好地理解和利用复杂的金融知识，提高金融决策的精确性和效率。此外，还可通过系统性设计和多维技术突破，引导智能体从封闭场景到开放生态建设中来，实现智能体的真正落地使用。
加强数字金融业务监管，完善监管科技框架。在顶层设计方面，主动融入《人工智能法案》等法规体系，精准划定智能体在金融领域的应用范围与边界，加速研究应用规范和细则，完善监管框架以保障合规。同时，完善监管沙盒机制，为金融机构提供安全可控的环境，支持其开展智能体测试应用，强化高风险应用监管，让金融创新与风险防控得以平衡发展。针对算法歧视，打造事前、事中、事后全流程管理体系：事前引入多元数据集防止偏见，事中严密审核校验、监控干预多智能体协作过程，事后构建检测纠正机制确保公平公正。另外，运用可视化等技术手段，提升模型决策可解释性，助力金融终端用户理解智能体行为逻辑，增强用户对智能金融服务的信任与接纳程度。
构建金融智能体的建议
金融机构应用智能体是一把“双刃剑”，政府在牵头推进过程中需要兼顾创新激励与风险防控，采取审慎而积极的策略。一方面，鼓励金融机构在合理适度范围内应用智能体，提质增效；另一方面，严格把控金融机构的智能体应用标准和规范，确保场景适配和技术匹配。智能体有其局限性和不确定性，政府应统筹考量利弊，依托技术成熟度逐步开放应用场景，同时给予金融机构包容试错空间。
加快构建完备有效的金融监管体系。建议监管部门出台金融领域智能体应用发展相关指引，明确智能体在客户服务、营销管理、风险防控和合规审核等场景的落地路径和注意事项。在客户服务场景中，详细划分客户类别，并规范智能体自主识别客户需求的范围和如何响应需求的规范标准。在营销管理场景下，规定智能体依据客户数据进行个性化营销的准则，保证不侵犯个人隐私的同时规范营销策略。在风险防控中，严格限制智能体的过度使用，明确技术成熟度与使用场景的匹配，避免因技术局限性导致风险防控失力。应根据金融机构规模和业务复杂度，设定差异化的智能体应用标准，避免“一刀切”监管。同时，持续推进穿透式功能监管，对同质业务进行智能体应用的统一要求，避免金融机构围绕智能体应用进行监管套利，维护公平有序的金融环境，确保市场竞争基于合规与服务质量，而非监管漏洞。
加快数据安全流通共享体系建设。建议由金融监管部门牵头，推动金融机构与网信办、央行等机构合作，构建基于智能体自动触发的合规数据流通、共享和使用机制，尤其是包括非法欺诈黑名单、信用逾期客户名单等，既满足不同机构对数据隐私的需求，又能防控多头共债风险，进而防控金融体系的系统性风险。与此同时，设立金融数据安全基金，专项支持基于智能体的数据流通共享平台建设，试点跨境监管数据共享，防控金融领域洗钱和市场操纵行为。通过“技术+制度+生态”三位一体推进，以智能体调用监管工具，解决数据孤岛和信息不对称问题，推动从“被动响应”到“主动治理”的转型。加大公共信用信息对金融领域的开放共享力度。健全数字金融治理体系，依法将数字金融创新业务纳入监管，提高数字化监管能力和金融消费者保护能力。
健全运行高效的组织管理体系。鼓励金融机构综合运用好智能体技术优配网，并将其纳入年度经营发展战略，建立跨部门协调推进机制，持续加强资源投入和人才建设，赋能经营决策、资源配置、业务改造、风险管理、产品研发等各环节，提升数字化经营服务能力。完善金融机构关于智能体等科技含量评价指标体系，全面推行“创新积分制”，深入实施科技产业金融一体化专项。建议政企联合，进一步推动智能体技术与区块链、大数据等前沿科技深度融合，探索构建开放共享的金融智能体平台生态。通过场景化创新试点，加速技术落地应用，将智能体技术应用成效与机构评级、政策资源分配挂钩，形成“技术研发—场景应用—价值创造”的良性循环。（欧阳日辉系中央财经大学中国互联网经济研究院副院长；本文第二作者王梦汐系上海金融与发展实验室特约研究员）
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