近日,2026 IDC 中国 CIO 峰会在上海召开,IDC 中国研究经理思二勋发表《智能体时代金融 AI 转型现状及要点》主题演讲。他指出,金融 AI 转型正进入以 " 智能体超级工厂 " 为基础的多场景纵深发展阶段。关键是把业务知识和专家经验转化为可复用、可协同、可持续优化的智能能力。
此次峰会揭晓的 IDC 中国金融行业 "AI 创新案例 50" 从 130 多家报名企业中遴选。除工商银行、民生银行等头部大行外,杭州银行、宁波银行等多家城商行的创新成果同样入选,AI 实践涉及风控合规、智能运营、客户经营等多领域。蚂蚁数科等科技企业提供工程化底座。

IDC 中国研究经理思二勋发表《智能体时代金融 AI 转型现状及要点》主题演讲
思二勋指出,银行竞争正从人力竞争走向能力的资产化沉淀。金融业务高度依赖专业知识,经验能否沉淀、复用,直接影响智能能力的扩展效率。在内部培训场景,宁波银行金融人才 AI 教练平台通过大模型多 Agent 协同,提供业务知识问答、技能培训辅导、智能评分和岗位能力评估等服务,将知识复用与反馈融入培训,推动个人经验向组织能力转化。
当智能体深入核心业务,专业能力还需要跨任务协同。杭州银行全域零售客户智能经营平台,覆盖财富管理、消费信贷、信用卡等领域,通过多智能体协同连接客户需求洞察、产品分析和经营策略,支持客户全生命周期经营,推动 AI 从单项任务提效走向业务流程协同。
蚂蚁数科的金融大模型与 Agentar 智能体开发平台,则为上述实践提供了知识应用、智能体研发、多智能体协同和安全围栏及评测等技术支撑。
工程化体系是 " 智能体超级工厂 " 的底座。思二勋提出,金融机构需要贯通基础设施、模型、平台与应用,将知识、连接器、技能组件和评测资产沉淀下来,推动项目从定制化交付走向批量生产;同时,以部门为边界的治理方式也需要调整,以适应跨业务、跨流程的风险传导。" 更重要的是持续的测评、治理以及运行优化和经验回流。" 思二勋强调。
据 IDC 观察,2025 年,金融行业整体 IT 投资年增长率不到 10%,而生成式 AI 相关投资年增长率已接近 50%,生成式 AI 正在成为金融 AI 最大的结构性增量。对金融机构而言,下一阶段竞争不再只看落地多少场景,更取决于每落地一个场景,能为企业留下多少可复用、可协同、可持续优化的智能能力。


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