金融AI“中场战事”:价值落地成为决胜关键

中国网财经2025-12-12

中国网财经12月12日讯 当大模型的热潮从技术狂欢转向价值理性,金融行业的AI应用正面临关键转折。中关村科金总裁喻友平近日在接受采访时提出明确判断:“金融行业的智能化已经到了‘中场’,而价值落地正在成为这场竞赛的决胜关键。”

喻友平表示,AI应用正从早期的概念验证和内部工具,加速向重塑金融服务模式与核心业务流程的“数字员工”方向演进。这种转变不仅仅是技术能力的提升,更是AI在金融场景中价值定位的根本性变革。从智能客服、合规质检到财富助手、智能消保,AI技术正以前所未有的深度和广度渗透到金融业的各个核心环节。

过去一年,中关村科金提出的“平台+应用+服务”三级引擎战略,在超过半数的中国百强银行智能化转型落地中被验证。今年,中关村科金更进一步的公开企业级智能体落地路线图并升级发布了“3+2+2”的全栈产品矩阵,助力企业快速开发智能体,用好智能体,释放新质生产力。

“中场”进行时:规模化试水与能力验证

进入“中场”的第一个显著标志,是技术可用性的质变。“仅仅在一年前,许多我们如今习以为常的流畅交互还是难以实现的,”喻友平以语音交互这一基础且关键的场景举例,“但现在,通过极致的工程化优化,语音机器人的响应时延可以稳定在1.8秒以内,达到了人类对话中难以察觉延迟的程度。”这一突破,结合精准的语义理解与知识实时调用,使得智能体在营销、客服等高互动性场景中,已能独立、可靠地完成许多闭环任务。

技术的成熟催生了应用的初步规模化。喻友平透露,某头部金融机构的首席信息官曾向他表示,其内部已悄然部署了约40种不同的智能体,渗透到从一线业务咨询到中后台流程的多个环节。“这反映出金融机构自身的科技团队已经完成了一轮主动且深入的内部探索与试水。”

然而,广泛的探索也清晰揭示了当前阶段的瓶颈所在。当金融机构尝试将智能体应用于更核心、更复杂的业务流程时,往往会遭遇挑战:要么效果难以达到严苛的业务预期,要么缺乏跨机构的成熟行业经验可供借鉴。“这意味着,单纯的技术供给已经不够,”喻友平分析道,“下一阶段需要的是‘技术+业务’的深度融合。”

深水区考验:合规、价值与生态演进

如果说“中场”是规模化应用的开始,那么喻友平口中的“深水区”,则是价值攻坚的关键阶段,其挑战更为严峻和本质。

首当其冲的是金融业永恒的命题:合规与精准。喻友平坦言,在直接面向客户的场景中,容错率无限接近于零。“即便是智能客服回答出错,都可能引发客户投诉和信任危机。”他以市面上常见的“财富助手”为例指出,尽管许多应用已具备类似功能,但为规避风险,往往明确标注“AI生成,仅供参考”。“这种‘免责声明’模式,在强调权威与责任的银行服务体系内,仍然难以被主流接纳。”

其次是横亘于大模型与应用之间的经典难题:幻觉。“幻觉问题是一个根本性的技术障碍,”喻友平直言不讳。中关村科金的应对策略是,通过极致的场景化工程调优,构建全链路的可靠性防线,以系统性的方法逼近金融业务所需的“准绳级”可靠性。

更深层的挑战则在于价值深挖与生态构建。喻友平认为,未来的突破点在于将AI从“替代重复劳动”推向“赋能复杂决策与创新”,并在这一过程中构建规模化、协同化的“数字员工”体系。

“我们正在与客户共同构建的,是分布在各个业务流程节点上的‘数字员工’,”他形容道,“他们可以不知疲倦地处理标准化任务,从而将整体服务带宽提升一个数量级。”他强调,这绝非替代人类,而是构建一种新型的“人机协同”模式。

这一模式已在一些前沿实践中得到验证。喻友平介绍,在与头部券商的合作中,基于大模型的“智能陪练”平台,能使金融产品的培训时间节省超过80%。在银行的智慧直播营销中,AI系统可实时处理海量用户互动,使整体活动策划效率提升200%。

穿透落地的“最后一公里”

为应对金融行业特有的高要求与强监管环境,中关村科金提出了“平台+应用+服务”的三级引擎战略,旨在系统化地解决AI落地“最后一公里”的复杂问题。

平台层是技术基座,其设计重心在于与银行现有庞大、复杂的核心IT系统实现“柔性集成”。“每家银行的系统架构和历史包袱都不同,”喻友平强调,“我们追求的不是颠覆式替换,而是通过模块化、组件化的能力输出,解决他们最迫切的具体问题。”

应用层是价值载体,封装了开箱即用的智能产品与超过300个经过场景验证的行业智能体,覆盖营销、客服、运营、风控、合规等主流场景。

服务层则被喻友平视为确保最终效果的关键“催化剂”。他认为,金融客户采购的远不止是技术产品,更是可预期的业务成果。“我们需要提供贯穿始终的‘轻咨询’与持续运营服务,从帮助客户甄别高潜力的业务环节、梳理流程与数据,到共同验证效果、持续迭代优化。这背后的业务理解与陪伴能力,才是实现价值的核心。

在喻友平看来,当前金融机构的关注焦点已清晰地从“是否要用AI”转向“如何用好AI,并真正产生业务价值”。这一转变,恰恰凸显了垂类大模型的独特价值。垂直深耕的行业大模型,则如同在特定领域深度训练的“专家”,更能满足金融业务对精准性、安全性与合规性的苛刻要求。

“中关村科金选择的,正是一条深耕垂直行业的路径,”喻友平总结道,“这条路或许不如追逐通用概念那样喧嚣,但我们认为,难走的路,才是通往真正价值创造的康庄大道。”

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