金融智能體迭代升級(jí)，超三分之一使用慢思考技術(shù)

　　作為人工智能技術(shù)與金融業(yè)深度融合的新業(yè)態(tài)，智能金融發(fā)展正在呈現(xiàn)出新的特點(diǎn)。

　　12月20日，深圳香蜜湖金融年會(huì)（2025年）發(fā)布的《香蜜湖智能金融發(fā)展報(bào)告（2025）》（下稱《報(bào)告》）稱，在技術(shù)方面，以慢思考技術(shù)普及、推理成本降低惠及長尾普惠、智能體迭代升級(jí)和多模態(tài)等能力突破為主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)，智能金融拓寬了復(fù)雜金融場景的應(yīng)用，降低了中小型銀行的使用門檻，人機(jī)協(xié)作模式更智能，全模態(tài)協(xié)同決策新范式加速推進(jìn)。

　　業(yè)內(nèi)指出，慢思考技術(shù)是一種通過延長推理過程、增加計(jì)算開銷來提升大語言模型推理質(zhì)量的方法，旨在減少錯(cuò)誤累積，提高輸出的準(zhǔn)確性和可靠性。

　　具體數(shù)據(jù)印證了這一趨勢?！秷?bào)告》征集的82個(gè)案例里，約五成涉及智能體范式，超過33%表示多模態(tài)能力有所提升，32%的案例使用了慢思考技術(shù)，23%的案例提及推理成本顯著降低。

　　一系列技術(shù)趨勢正快速轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)層面的深層變革。產(chǎn)品創(chuàng)新領(lǐng)域，AI驅(qū)動(dòng)投研市場全流程智能化決策，自然語言交互深度重構(gòu)用戶體驗(yàn)；客服營銷領(lǐng)域，從“被動(dòng)響應(yīng)”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)智能”，通過技術(shù)融合與場景深耕，實(shí)現(xiàn)效率、合規(guī)性與客戶體驗(yàn)的平衡；運(yùn)營管理領(lǐng)域，企業(yè)知識(shí)資產(chǎn)成為AI應(yīng)用基石，通過體系化建設(shè)與管理，重塑人機(jī)協(xié)同模式，重構(gòu)組織運(yùn)作模式；運(yùn)營管理領(lǐng)域，大模型與小模型協(xié)同仍是技術(shù)主流，全流程智能化風(fēng)控覆蓋、垂直領(lǐng)域?qū)I(yè)化智能體重塑合規(guī)與效率的平衡。

　　與此同時(shí)，智能金融正在經(jīng)歷一場從“工具應(yīng)用”到“體系重構(gòu)”的深刻變革。技術(shù)突破在重塑金融服務(wù)全鏈條的同時(shí)，資本支持與數(shù)據(jù)治理體系面臨的挑戰(zhàn)也日益凸顯。

　　隨著人工智能在金融領(lǐng)域的深度應(yīng)用，數(shù)據(jù)治理體系正承受著前所未有的壓力。國際清算銀行數(shù)據(jù)顯示，2024年全球銀行AI生成數(shù)據(jù)量較三年前激增470%。

　　這為金融數(shù)據(jù)治理帶來新難點(diǎn)。中國銀行業(yè)協(xié)會(huì)原首席信息官、深圳香蜜湖國際金融科技研究院學(xué)術(shù)委員會(huì)委員高峰表示，一是技術(shù)適配難，數(shù)據(jù)多樣性倍增、場景實(shí)時(shí)性要求高；二是權(quán)屬界定難，AI生成數(shù)據(jù)涉及原始數(shù)據(jù)提供者、模型開發(fā)者等多方，權(quán)責(zé)易真空；三是數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)形勢嚴(yán)峻，數(shù)據(jù)勒索、竊取事件增長，隱私保護(hù)壓力陡增；四是數(shù)據(jù)倫理問題顯現(xiàn)，模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)本身可能存在歷史偏見，算法設(shè)計(jì)者也可能將主觀偏見嵌入模型；五是治理成本投入壓力大，金融機(jī)構(gòu)需持續(xù)投入大量資源購買新硬件或升級(jí)軟件以跟進(jìn)技術(shù)變革，投資回報(bào)周期長。

　　專家呼吁推動(dòng)范式升級(jí)?！秷?bào)告》認(rèn)為，在合規(guī)層面，需符合《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2023~2025年）》等監(jiān)管要求，將數(shù)據(jù)治理失效納入系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)；在協(xié)同層面，設(shè)立“業(yè)務(wù)科翻譯官”角色，對(duì)齊業(yè)務(wù)語言與技術(shù)落地；在資產(chǎn)創(chuàng)值層面，探索數(shù)據(jù)估值與入表，例如某國有大行將客戶行為數(shù)據(jù)納入無形資產(chǎn)核算；在生態(tài)層面，通過數(shù)據(jù)共享與同業(yè)合作，構(gòu)建跨機(jī)構(gòu)治理生態(tài)。

　　“當(dāng)數(shù)據(jù)量、時(shí)效性與復(fù)雜度超出人工治理的極限，金融業(yè)需要的不再是‘更好的工具’，而是‘會(huì)自治的治理體’，數(shù)據(jù)治理智能體（DGA）應(yīng)運(yùn)而生。為實(shí)現(xiàn)更高效的治理，DGA進(jìn)一步演進(jìn)為多智能體系統(tǒng)（MAS），其中多個(gè)智能體通過分布式協(xié)作機(jī)制共同處理復(fù)雜數(shù)據(jù)治理任務(wù)，各智能體具備獨(dú)立感知和決策能力?！备叻逭f。

（文章來源：第一財(cái)經(jīng)）

(原標(biāo)題：金融智能體迭代升級(jí)，超三分之一使用慢思考技術(shù))

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