智能體引擎驅(qū)動金融“煥新”

當(dāng)前，做好金融“五篇大文章”是金融服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要著力點，我國高度重視數(shù)字技術(shù)對金融高質(zhì)量發(fā)展的作用。2025年3月，國務(wù)院辦公廳印發(fā)的《關(guān)于做好金融“五篇大文章”的指導(dǎo)意見》提出，“強(qiáng)化科技和數(shù)據(jù)雙輪驅(qū)動，加強(qiáng)前沿數(shù)字技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新應(yīng)用”，“加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全、網(wǎng)絡(luò)安全、信息科技外包、算法模型、新技術(shù)運用等風(fēng)險管理”。人工智能是繼互聯(lián)網(wǎng)之后最重要的數(shù)字技術(shù)之一，是金融發(fā)展中科技和數(shù)據(jù)雙輪驅(qū)動的重要引擎。作為大模型技術(shù)落地的重要載體，智能體憑借其在多場景中的集成應(yīng)用能力，正逐步滲透至金融業(yè)務(wù)流程各環(huán)節(jié)，為金融高質(zhì)量發(fā)展提供新的動能。

智能體是具有智能的實體，憑借其自主決策能力、動態(tài)學(xué)習(xí)機(jī)制與全天候響應(yīng)特性，正推動金融機(jī)構(gòu)從經(jīng)驗驅(qū)動向認(rèn)知智能的范式躍遷。在基礎(chǔ)能力層面，與通用大模型有所不同，智能體更側(cè)重于聚焦特定場景、圍繞任務(wù)展開，并且具備突出的垂直屬性。智能體基本實現(xiàn)了對重復(fù)性以及規(guī)律化金融業(yè)務(wù)的自動化處理。這一變革不僅顯著提升了金融業(yè)務(wù)的效率與質(zhì)量，還為金融機(jī)構(gòu)在業(yè)務(wù)設(shè)計構(gòu)思、質(zhì)量評估審核等關(guān)鍵環(huán)節(jié)提供了有力支持，引領(lǐng)金融行業(yè)朝著智能化方向加速前行。在業(yè)務(wù)場景方面，智能體在金融機(jī)構(gòu)的應(yīng)用場景廣泛且深入，已在銀行、保險等細(xì)分領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)全流程業(yè)務(wù)落地。例如，在保險領(lǐng)域，實現(xiàn)理賠資料自動核驗與欺詐檢測，甚至延伸至虛實融合場景，全面覆蓋從貸前風(fēng)控、智能投顧到貸后管理的全生命周期服務(wù)。

智能體落地金融業(yè)的挑戰(zhàn)

人工智能的發(fā)展和應(yīng)用，加速金融行業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型，提升金融行業(yè)運營能力、風(fēng)險防范能力和監(jiān)管能力。然而，PB級實時數(shù)據(jù)流處理、毫秒級決策響應(yīng)、非線性風(fēng)險識別等高標(biāo)準(zhǔn)要求也給金融業(yè)帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。

第一，智能體在金融領(lǐng)域應(yīng)用已取得良好進(jìn)展，但仍面臨多重技術(shù)瓶頸。在復(fù)雜決策邏輯可靠性方面，金融業(yè)務(wù)場景中多步驟風(fēng)險評估和動態(tài)博弈場景對智能體的長鏈條推理能力提出極高要求，但現(xiàn)有模型在邏輯連貫性和因果推斷精度方面的不足，易導(dǎo)致關(guān)鍵環(huán)節(jié)誤判；在長期持續(xù)性記憶方面，早期信息記憶衰減、信息檢索困難、上下文壓縮不足等問題日益突出，使得智能體難以在長時間交互中保持一致性和連貫性；在多智能體協(xié)作方面，智能體之間需要進(jìn)行信息共享和通信以便完成任務(wù)，但信息不對稱、延遲、丟失等因素會影響系統(tǒng)的反饋機(jī)制；在人機(jī)?交互方面，智能體仍難以及時糾正錯誤，尤其是在復(fù)雜金融業(yè)務(wù)中，需要多次交互和手動干預(yù)才能達(dá)到預(yù)期效果?。

第二，隨著智能體的應(yīng)用普及，金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)安全與隱私問題越發(fā)凸顯。首先，在數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)，智能體需要海量采集信用評估、資金流水、賬戶動態(tài)及支付密鑰等核心隱私數(shù)據(jù)，若過度采集，抑或模型開發(fā)、應(yīng)用環(huán)節(jié)未對個人隱私數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理，會嚴(yán)重危及用戶隱私安全。其次，在數(shù)據(jù)存儲環(huán)節(jié)，智能體數(shù)據(jù)庫極易遭到黑客攻擊、數(shù)據(jù)投毒，攻擊者可能通過篡改或注入惡意數(shù)據(jù)來影響模型訓(xùn)練和輸出。比如，在量化交易中，若交易模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)被投毒，可能導(dǎo)致智能體預(yù)測失誤，造成重大經(jīng)濟(jì)損失。最后，在數(shù)據(jù)傳輸時，若加密措施缺失或薄弱，金融敏感數(shù)據(jù)易被竊取、篡改。例如，金融機(jī)構(gòu)與外部數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)交互時，若未采用強(qiáng)加密技術(shù)，可能導(dǎo)致客戶敏感信息泄露。

第三，智能體在金融領(lǐng)域應(yīng)用落地仍存在場景封閉、成本較高、可信度不足等問題。金融業(yè)務(wù)場景多元，在跨場景協(xié)作時，智能體通常以工作流形式存在，其執(zhí)行路徑是預(yù)定義的，缺乏靈活性，難以根據(jù)實際情況進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。比如，在處理復(fù)雜的金融交易時，智能體可以根據(jù)趨勢交易的邏輯進(jìn)行實時買進(jìn)或賣出，但難以考慮金融危機(jī)突發(fā)對市場行情的長期影響。金融業(yè)務(wù)具有高頻實時的特征，當(dāng)前受到通信網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)設(shè)計、技術(shù)邏輯等局限性影響。若需智能體的工作能力接近理想狀態(tài)，需要多模塊和多代理之間高頻交互，將產(chǎn)生較高的訓(xùn)練和推理成本。此外，金融業(yè)務(wù)需要多方協(xié)作，單獨智能體難以滿足業(yè)務(wù)需求。智能體具有模型幻覺，在目前難以解決幻覺風(fēng)險的情況下，風(fēng)險會伴隨多智能體協(xié)作被逐級傳播、疊加放大。比如，在風(fēng)險管控過程中，智能體若錯誤識別證件信息，后續(xù)的信用評估會基于錯誤數(shù)據(jù)推導(dǎo)出偏離現(xiàn)實的結(jié)論，形成“錯誤累積效應(yīng)”。

第四，智能體在金融領(lǐng)域應(yīng)用面臨合規(guī)與倫理困境。風(fēng)險防控是金融業(yè)務(wù)的核心?！拔宕蟊O(jiān)管”是黨的二十大以來黨中央對金融監(jiān)管的新要求，也是新時代金融監(jiān)管部門的新使命。伴隨強(qiáng)監(jiān)管向縱深推進(jìn)，金融機(jī)構(gòu)合規(guī)管理進(jìn)入新階段。智能體雖然帶來創(chuàng)新與便利，卻也引發(fā)了系列合規(guī)與倫理問題。一是責(zé)任歸屬模糊?，F(xiàn)有法律和行業(yè)規(guī)范尚未明確智能體自主決策引發(fā)損失時的責(zé)任主體。二是監(jiān)管框架滯后，對智能體決策權(quán)限及復(fù)雜場景缺乏清晰界定，例如，自動投資建議是否需持牌顧問背書尚存爭議。三是算法偏見嚴(yán)重，訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差易導(dǎo)致對特定群體不公平對待，加劇社會不平等。四是可解釋性不足，智能體的復(fù)雜架構(gòu)易形成決策“黑箱”，影響結(jié)果可信度與監(jiān)管審查。要解決這些問題，需完善法律法規(guī)、更新監(jiān)管框架、優(yōu)化算法并提升模型可解釋性，以推動智能體在金融領(lǐng)域的健康發(fā)展。

智能體重塑金融業(yè)的路徑

金融業(yè)具有高經(jīng)濟(jì)價值、高數(shù)據(jù)密集、高服務(wù)品質(zhì)、高合規(guī)保障、高科技投入等發(fā)展特點，在科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新深度融合的戰(zhàn)略框架下，智能體是金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵推手，更是數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展的有力引擎。結(jié)合智能體的新一代數(shù)智化業(yè)務(wù)體系能夠為金融機(jī)構(gòu)提質(zhì)增效帶來動力和增量。金融機(jī)構(gòu)需要充分發(fā)揮智能體的核心能力優(yōu)勢，助推全鏈條業(yè)務(wù)流程自主持續(xù)升級、構(gòu)建自主可控金融安全基礎(chǔ)和自主經(jīng)營模式轉(zhuǎn)型升級。

強(qiáng)化數(shù)字技術(shù)支撐，構(gòu)建金融智能決策體系。在前沿技術(shù)推動下，金融領(lǐng)域智能體發(fā)展面臨新挑戰(zhàn)與機(jī)遇，強(qiáng)化技術(shù)實力、構(gòu)建精準(zhǔn)高效的金融智能決策體系刻不容緩。這需全力提升智能體模型推理能力，借助強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)拆解復(fù)雜推理過程，以精準(zhǔn)應(yīng)對復(fù)雜業(yè)務(wù)場景。大力加強(qiáng)多模態(tài)交互技術(shù)應(yīng)用，讓智能體精準(zhǔn)理解并快速回應(yīng)語音、圖像、文本等信息，提升交互效率與用戶體驗。積極推進(jìn)輕量化智能體部署，在不影響核心性能時降低算力需求，快速響應(yīng)實時業(yè)務(wù)。同時，引入人工智能、心理學(xué)等前沿交叉學(xué)科技術(shù)，提升人機(jī)交互水平，優(yōu)化服務(wù)體驗，推動金融服務(wù)更加人性化、智能化。

強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全保障，構(gòu)建防控和治理協(xié)作生態(tài)。在金融行業(yè)，消費者日?；顒赢a(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)極具價值卻也面臨泄露風(fēng)險，強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全對金融機(jī)構(gòu)極為關(guān)鍵。構(gòu)建數(shù)據(jù)安全治理體系時，智能體處理數(shù)據(jù)要嚴(yán)格遵循《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》《中華人民共和國個人信息保護(hù)法》等相關(guān)法規(guī)，運用同態(tài)加密、差分隱私等技術(shù)保障傳輸存儲安全，對身份證號、銀行卡密碼等這類敏感數(shù)據(jù)實施精細(xì)訪問控制或脫敏等處理，并建立7×24小時不間斷的審計監(jiān)控機(jī)制，以便及時察覺并處理安全隱患。同時，要培育數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)、探索數(shù)據(jù)合成技術(shù)以建設(shè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，加大開發(fā)利用數(shù)據(jù)資源力度，探索可信數(shù)據(jù)空間建設(shè)，構(gòu)建互信環(huán)境，挖掘數(shù)據(jù)價值，推動金融創(chuàng)新發(fā)展，為金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型筑牢堅實的數(shù)據(jù)安全根基。

提升數(shù)字化經(jīng)營管理能力，構(gòu)建行業(yè)專屬智能體。推動智能體實現(xiàn)從通用智能到行業(yè)專屬的躍遷，加速金融場景高效便捷應(yīng)用。一方面，智能體應(yīng)與金融業(yè)Know-How深度結(jié)合，在通用大模型基礎(chǔ)上，通過引入混合專家系統(tǒng)（MoE）架構(gòu)和多頭潛在注意力（MLA）機(jī)制，結(jié)合純強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）訓(xùn)練等方法，實現(xiàn)從通用模型到金融業(yè)專屬模型的轉(zhuǎn)變。比如，在信貸審批智能體中，集成央行征信規(guī)則庫、銀保監(jiān)會合規(guī)指引及機(jī)構(gòu)內(nèi)部風(fēng)控手冊，實現(xiàn)監(jiān)管條款的實時對齊；另一方面，可構(gòu)建動態(tài)知識圖譜，將金融術(shù)語、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、市場慣例等構(gòu)建為隨時取用的知識庫，助力智能體更好地理解和利用復(fù)雜的金融知識，提高金融決策的精確性和效率。此外，還可通過系統(tǒng)性設(shè)計和多維技術(shù)突破，引導(dǎo)智能體從封閉場景到開放生態(tài)建設(shè)中來，實現(xiàn)智能體的真正落地使用。

加強(qiáng)數(shù)字金融業(yè)務(wù)監(jiān)管，完善監(jiān)管科技框架。在頂層設(shè)計方面，主動融入《人工智能法案》等法規(guī)體系，精準(zhǔn)劃定智能體在金融領(lǐng)域的應(yīng)用范圍與邊界，加速研究應(yīng)用規(guī)范和細(xì)則，完善監(jiān)管框架以保障合規(guī)。同時，完善監(jiān)管沙盒機(jī)制，為金融機(jī)構(gòu)提供安全可控的環(huán)境，支持其開展智能體測試應(yīng)用，強(qiáng)化高風(fēng)險應(yīng)用監(jiān)管，讓金融創(chuàng)新與風(fēng)險防控得以平衡發(fā)展。針對算法歧視，打造事前、事中、事后全流程管理體系：事前引入多元數(shù)據(jù)集防止偏見，事中嚴(yán)密審核校驗、監(jiān)控干預(yù)多智能體協(xié)作過程，事后構(gòu)建檢測糾正機(jī)制確保公平公正。另外，運用可視化等技術(shù)手段，提升模型決策可解釋性，助力金融終端用戶理解智能體行為邏輯，增強(qiáng)用戶對智能金融服務(wù)的信任與接納程度。

構(gòu)建金融智能體的建議

金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用智能體是一把“雙刃劍”，政府在牽頭推進(jìn)過程中需要兼顧創(chuàng)新激勵與風(fēng)險防控，采取審慎而積極的策略。一方面，鼓勵金融機(jī)構(gòu)在合理適度范圍內(nèi)應(yīng)用智能體，提質(zhì)增效；另一方面，嚴(yán)格把控金融機(jī)構(gòu)的智能體應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，確保場景適配和技術(shù)匹配。智能體有其局限性和不確定性，政府應(yīng)統(tǒng)籌考量利弊，依托技術(shù)成熟度逐步開放應(yīng)用場景，同時給予金融機(jī)構(gòu)包容試錯空間。

加快構(gòu)建完備有效的金融監(jiān)管體系。建議監(jiān)管部門出臺金融領(lǐng)域智能體應(yīng)用發(fā)展相關(guān)指引，明確智能體在客戶服務(wù)、營銷管理、風(fēng)險防控和合規(guī)審核等場景的落地路徑和注意事項。在客戶服務(wù)場景中，詳細(xì)劃分客戶類別，并規(guī)范智能體自主識別客戶需求的范圍和如何響應(yīng)需求的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)。在營銷管理場景下，規(guī)定智能體依據(jù)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行個性化營銷的準(zhǔn)則，保證不侵犯個人隱私的同時規(guī)范營銷策略。在風(fēng)險防控中，嚴(yán)格限制智能體的過度使用，明確技術(shù)成熟度與使用場景的匹配，避免因技術(shù)局限性導(dǎo)致風(fēng)險防控失力。應(yīng)根據(jù)金融機(jī)構(gòu)規(guī)模和業(yè)務(wù)復(fù)雜度，設(shè)定差異化的智能體應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)，避免“一刀切”監(jiān)管。同時，持續(xù)推進(jìn)穿透式功能監(jiān)管，對同質(zhì)業(yè)務(wù)進(jìn)行智能體應(yīng)用的統(tǒng)一要求，避免金融機(jī)構(gòu)圍繞智能體應(yīng)用進(jìn)行監(jiān)管套利，維護(hù)公平有序的金融環(huán)境，確保市場競爭基于合規(guī)與服務(wù)質(zhì)量，而非監(jiān)管漏洞。

加快數(shù)據(jù)安全流通共享體系建設(shè)。建議由金融監(jiān)管部門牽頭，推動金融機(jī)構(gòu)與網(wǎng)信辦、央行等機(jī)構(gòu)合作，構(gòu)建基于智能體自動觸發(fā)的合規(guī)數(shù)據(jù)流通、共享和使用機(jī)制，尤其是包括非法欺詐黑名單、信用逾期客戶名單等，既滿足不同機(jī)構(gòu)對數(shù)據(jù)隱私的需求，又能防控多頭共債風(fēng)險，進(jìn)而防控金融體系的系統(tǒng)性風(fēng)險。與此同時，設(shè)立金融數(shù)據(jù)安全基金，專項支持基于智能體的數(shù)據(jù)流通共享平臺建設(shè)，試點跨境監(jiān)管數(shù)據(jù)共享，防控金融領(lǐng)域洗錢和市場操縱行為。通過“技術(shù)+制度+生態(tài)”三位一體推進(jìn)，以智能體調(diào)用監(jiān)管工具，解決數(shù)據(jù)孤島和信息不對稱問題，推動從“被動響應(yīng)”到“主動治理”的轉(zhuǎn)型。加大公共信用信息對金融領(lǐng)域的開放共享力度。健全數(shù)字金融治理體系，依法將數(shù)字金融創(chuàng)新業(yè)務(wù)納入監(jiān)管，提高數(shù)字化監(jiān)管能力和金融消費者保護(hù)能力。

健全運行高效的組織管理體系。鼓勵金融機(jī)構(gòu)綜合運用好智能體技術(shù)，并將其納入年度經(jīng)營發(fā)展戰(zhàn)略，建立跨部門協(xié)調(diào)推進(jìn)機(jī)制，持續(xù)加強(qiáng)資源投入和人才建設(shè)，賦能經(jīng)營決策、資源配置、業(yè)務(wù)改造、風(fēng)險管理、產(chǎn)品研發(fā)等各環(huán)節(jié)，提升數(shù)字化經(jīng)營服務(wù)能力。完善金融機(jī)構(gòu)關(guān)于智能體等科技含量評價指標(biāo)體系，全面推行“創(chuàng)新積分制”，深入實施科技產(chǎn)業(yè)金融一體化專項。建議政企聯(lián)合，進(jìn)一步推動智能體技術(shù)與區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等前沿科技深度融合，探索構(gòu)建開放共享的金融智能體平臺生態(tài)。通過場景化創(chuàng)新試點，加速技術(shù)落地應(yīng)用，將智能體技術(shù)應(yīng)用成效與機(jī)構(gòu)評級、政策資源分配掛鉤，形成“技術(shù)研發(fā)—場景應(yīng)用—價值創(chuàng)造”的良性循環(huán)。

（本文第二作者為上海金融與發(fā)展實驗室特約研究員王夢汐）

編輯：馬明