新华财经北京 7 月 2 日电 （记者闫鹏、沈寅飞） 信贷尽调从数月压缩至 2 小时、风险预警时效提升 80%……这些曾被视为 「未来场景」 的变革，正在 2025 年的金融业加速落地。随着 DeepSeek 等国产大模型爆发式迭代，AI Agent 已不再是实验室概念，成为驱动效率与创新的核心引擎。
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业内人士认为，多智能体架构成为大模型落地的主要形式，能适配金融复杂业务场景的动态需求，已在信贷业务的效率提升、风险研判及交互智能化方面展现出较大潜力。在 AI 重构金融价值链的进程中，懂业务的技术者与懂技术的业务者，才能赢得 「人机共舞」 的主导权。
AI 赋能流程改造势不可挡
随着大型语言模型 （LLM） 能力的指数级跃升与多智能体协作技术的突破性进展，2025 年正被全球金融科技界公认为 「AI Agent 元年」。这股浪潮正以前所未有的深度和广度冲击着金融行业的每一个角落，推动着从后台运营到前台决策的全链条智能化革命。
「尽管这一概念已被提及多年，但今年我们真正在行业实践中感受到了它的落地，无论是身边的合作案例、自身团队的探索，还是竞争对手的动态，都印证了 Agent 技术已从概念走向实操。」OpenCSG 联合创始人、CTO 王伟说。
「AIGC 推动金融行业软件研发工艺升级是必然趋势，这一变化将体现在研发工序和管理流程的革新上。」 神州信息金融产品技术部技术总监温涛表示，传统金融软件研发采用瀑布式线性模式，而 AI 正驱动其向 AI 增强式、敏捷式研发转型，形成从需求分析、AI 辅助设计、辅助编码到智能化测试的完整闭环体系。
在金融领域，代码质量直接关乎资金安全，任何漏洞都可能引发重大风险。针对 AIGC 在 B 端 AI Coding 研发中流程长且复杂的问题，神州信息与 OpenCSG 在 2025 年上半年合作完成了 PoC 验证，重点通过技术手段让 AI Coding Agent 理解存量需求文档、数据源依赖及外部项目架包，从而生成符合业务逻辑的代码。
「我们持续优化提示词、上下文及用户交互体验，尤其针对程序员常用的 IDE 工具提升操作效率，以强化敏捷研发模式。」 温涛说，实践成果超出预期：生成代码能解决 90% 以上的问题，虽仍需人工介入质检，但综合提效达 20%-30% 且代码质量优异。
温涛认为，AI 嵌入研发环节后，无论是质量还是效率都实现了显著提升。更值得关注的是，AI 正驱动组织能力升级。目前，AI 仍处于功能增强与辅助阶段，未来有望更多介入决策类工作。
「Agent 超级智能体作为生成式 AI 的下一代前沿领域，其普及已是必然趋势，并将推动 AI 技术向更智能、更精准的方向发展。」 神州信息信贷解决方案 BU 技术总监徐世强说。
AI Agent 驱动信贷生态升级
当前，业界正在不断探索大模型在信贷全流程中的应用点，目前已从模糊认知逐步明确方向，一场由 AI Agent 引领的智能化革命将彻底重构传统银行的运营模式、客户服务与风险管理体系。
徐世强表示，业内形成两点共识：一是 AI Agent 可解决一线客户经理的效率痛点，尤其是信贷流程中耗时最长的环节；二是大模型在决策中仅能扮演顾问与助手角色，受限于幻觉问题与准确性不足，最终决策仍需依赖人工与专家经验。
「AI 在信贷领域的效率提升、风险研判及交互智能化三大方向均具备显著的应用潜力。」 神州信息新动力数字金融研究院 AI 研发部副总经理吴钱坤介绍，一是在效率提升层面，以客调报告为例，过去需要通过客户访谈、行业调研、公开数据搜集及内部数据分析等多环节，耗时少则一周、多则数月，而借助 AI，仅需 2 小时即可生成客调报告，人工简单优化后便能达到中等专家水平，大幅提升工作效率与产出质量。
二是风险研判方面。信贷业务的核心在于风险把控与量化，而大模型在贷前可基于已有的大数据平台进行评估分析，且能结合行业报道、企业新闻等非结构化数据，实现实时监控、预警与分析，快速生成风险预警报告，为银行及用户提供风险提示。
三是交互智能化方面。大模型与大数据结合可实现个性化匹配。过往受限于分析时间、资料及能力，对 C 端和 B 端用户的诉求匹配不够精准，而依托大模型与海量实时数据，能快速生成个性化信贷方案——不仅考虑客户当前状况，还结合其预期发展、过往案例及法律法规进行量身定制，有效提升信贷服务的智能化水平。
在神州信息数据资产交付部总经理张琨看来，不同银行在 AI Agent 时代应用策略不同：国有大行凭借充足的成本、人力与规模投入，可搭建一体化智能平台，覆盖智能营销、客服、风控、信贷等场景；股份制银行聚焦卡类、理财等」 短平快」 创收业务，可将业务板块、实体关系融入大模型工作流，通过局域高精数据与智能编排 Agent 调度体系，实现客户选型与产品推荐的营销策略；城商行受限于投入规模，建议通过与厂商联创，选用开源第三方模型，以」 知识库搭建、智能问答」 等提效场景为切入点，逐步向核心业务延伸，结合外部经验与行业模型实现业务切换与联合运营。
业务数据治理破局落地瓶颈
当前，以 DeepSeek 为代表的人工智能大模型持续赋能银行等金融相关领域，有望为金融行业数字化转型提供关键助力，但 AI 幻觉、数据隐私、模型不可解释性等难题仍摆在面前。
神州信息金融产品部数据产品经理王淑慧表示，传统自然语言处理 （NLP） 技术在处理跨制度问答时效果欠佳，而大模型预训练过程中又存在银行内部知识缺失的问题。王淑慧认为，可运用知识图谱技术构建合规知识库：将法规、法条及相关标签抽象为实体，建立法规间的上下位、废止等关联关系，形成结构化知识网络。通过这种方式，在检索时能够借助标签关联提取完整信息并输入大模型，既能解决跨制度问答的难题，又可依托明确的关系链引导大模型推理，从而减少 「幻觉」 现象，提升回答的完整性与准确性。
金融科技专家、原微软中国公司 CTO 黎江认为，大模型可高效生成知识体系，替代传统手工操作，提升本体构建效率，通过语义网络与决策结果的反馈机制，将推动模型持续学习，逼近理想决策效果。他类比当年网上银行部的设立，建议银行业成立专门的 「数据智能」 或 「人工智能部门」，系统推进智能决策落地。
「AI 服务平台将成为头部科技公司的下一个战略重点。」 徐世强认为，底层 AI 技术复杂且门槛高，而集成化的 AI 服务平台可通过多层技术包装，将复杂操作简化为 「一键式」 交互，成为客户的新型基座。该平台可集成大模型、各类 Agent 及复杂算法，使客户无需深入研究技术细节，便能高效调用 AI 能力，大幅降低使用成本与技术门槛，是未来 AI 落地的关键基础设施。
「Agent 的竞争力不在技术框架，而在业务场景的深度绑定。」 李庆刚认为，借鉴国内外先进经验，与神州信息等科技企业合作，整合行业解决方案，将在大模型与数据分析结合的创新中减少试错成本，加速 AIGC 在数据分析领域的价值变现。
编辑：王媛媛
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