【阿里巴巴】金融行业Agent百景图

近日，阿里巴巴金融行业Agent百景图发布了一份名为《金融行业Agent百景图》的报告。这份报告深入探讨了在人工智能技术快速发展的背景下，金融行业中大模型技术的应用现状和未来发展，特别是如何通过Agent技术推动金融行业的数字化转型和智能化升级。报告中不仅分析了金融行业在政策指引和AI技术发展双重驱动下的趋势，还详细介绍了多个金融场景下Agent的落地实践案例，包括信贷、风控、智能客服等多个方面，展示了大模型技术在金融领域中的实际应用价值和潜力。报告内容丰富，为金融机构提供了宝贵的参考和启示，对于那些寻求在金融科技领域取得突破的企业和研究者来说，这份报告无疑是一份难得的资源。

在数字化浪潮的推动下，金融行业正经历着前所未有的变革。《金融行业Agent百景图》这份报告，为我们描绘了人工智能技术在金融领域应用的广阔图景，展现了金融行业数字化转型的新路径。

报告指出，到2025年，人工智能将成为金融行业新质生产力的代表，尤其在通用人工智能领域，中国力量在全球科技竞争中扮演着引领者的角色。这一点，从DeepSeek和Qwen2.5-Max等大模型技术的突破中可见一斑。这些技术不仅提升了模型的能效，还催生了更复杂的智能应用场景，进一步激发了对算力的需求。

在金融领域，大模型的应用已从局部试水迈向全场景深度渗透。以招商银行与阿里云的合作为例，大模型在智能投研、财富管理等高价值环节展现出专家级的推理能力。这种应用场景的深入，推动了模型架构的持续进化，通用大尺寸模型与专业小尺寸模型并行，通过模型训练微调注入专属领域知识，提升专业能力，降低推理成本。

报告中提到的一个值得关注的现象是，金融机构的大模型应用正从知识问答、办公辅助等传统场景向投研决策、信贷审批等复杂场景延伸。这种转变，对算力需求以及系统并发和服务能力提出了更高要求，金融机构的算力基建进入攻坚期。这场算力竞赛的成败，将决定企业未来的智能化水平，乃至在市场中的竞争能力。

在普惠金融领域，蚂蚁集团的支小宝和支小助两款产品，基于金融大模型技术进行深度定制，为不同用户群体提供个性化服务。支小宝作为一款智能理财助理，帮助用户解读市场信息，提供个性化资产配置建议。支小助则为金融行业专家提供智能业务支持，提升工作效率。

科技金融方面，网商银行利用大模型技术，通过大雁系统满足小微企业在供货回款、采购订货等全链路中的信贷需求。大雁系统的应用，使得网商银行能够更精准地服务于产业链上的小微企业，促进了产业链的整体健康发展。

养老金融领域，某商业银行开发了基于对话式用户界面(LUI)的AI Native APP，特别适合视力下降或不熟悉智能手机操作的老年用户。这款APP通过支持语音输入，使得老年人可以更加自然地与APP进行交互，无需担心复杂的菜单导航，极大地增强了金融服务的便利性和用户体验。

报告还展望了2025年金融Agent的发展趋势，预测大模型Agent将全面爆发，并深刻影响整个金融行业的运营模式。企业的大模型架构将是一个MoA(Mixture Of Agents)混合架构，包括一个强大的通用模型、N个中小尺寸的稠密模型，以及一个训练推理平台加一个Agent工厂。这种模型架构与开发范式，不仅是对传统业务流程的一次重大升级，也为金融机构探索新的商业模式和服务模式提供了可能。

总的来说，《金融行业Agent百景图》这份报告为我们揭示了金融行业数字化转型的新趋势和新机遇。随着大模型技术的不断进步和应用，金融行业将迎来更加智能化、个性化的服务时代。这篇文章的灵感正是来自于这份报告；除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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