当前大模型技术已经逐渐成熟，在垂直领域的规模化应用进入加速期。金融行业作为数据、信息密集型产业，它的数智化转型需求和大模型技术特性告诉契合。目前，AI 应用已在各类金融机构的核心业务领域以及中后台场景中加速渗透，金融智能体具体能做什么，又有什么公司可以做，今天这篇文章简单回答这两个问题。
一、金融智能体应用场景
结合《2025金融大模型应用与智能体建设案例集》，包含了银行、保险、证券、信托等领域 50 余个标杆实践，概括来说，覆盖以下核心场景。
智能客服与营销
传统客服存在效率低、个性化不足的问题，将金融智能体落地在客户服务、电话销售、数字营销场景，能够重新塑造客户的交互体验，提升客户服务质量和营销获客的效率。像多语言实时转换，提升跨境服务质量。7*24小时客服助手，针对性推送信息咨询等，能够有效降低人工成本。以及营销智能体，快速生成产品推荐、营销话术、智能引流，提升转化率。
智能风控和合规管理
在风控场景上，主要是融合大模型与知识图谱、RAG技术，涵盖信贷风控、合规管理、司法查控的能力。银行能够通过金融智能体，进行全维度原始数据理解，实现事前预警和自动审批。证券业务上，金融智能体目前做到的是自动巡检投研报告和交易行为，识别潜在违规点和异常交易模式，市面上应用最多的是金智维金融智能体。
知识管理与智能问答
构建智能化知识库、问答系统，能够提高知识检索的效率。常见的有构建基础知识库、外部信息检索和员工经验库，通过这种方式，可以使员工的文档处理效率提升，文档撰写时间减少，合规审查也加速了。
运维、安全与测试智能化
在这方面，主要是智能运维、安全防护、自动化测试的应用，来保障系统的稳定和安全。
例如通过事前事中事后全域管控+动态权限熔断+智能行为分析，将无权限、高危等操作及时阻断，降低内外部的数据操作风险。还有一体化操作运维，解决数据孤岛问题等。
投顾和业务管理
在投研辅助上，由智能体自动完成数据搜集和整理、公司财报额解读、在线估值和撰写报告，通过金融智能体的方式，分析师便能专注在更高价值的工作。
二 、 金融智能体厂商布局
沙丘智库最新发布《2025年金融业智能体主流厂商市场指南》 ，这份报告通过多家厂商的调研，从产品成熟度、行业落地深度不同的维度进行评价，筛选出各个细分市场的领先企业。下面简单挑选几家常见的金融业智能体来说说。
金智维-金融智能体
对于金融机构而言，业务的安全和稳定性最为重要。基于这一点，市面上选择较认可金智维的金融智能体方案。金智维是专注流程自动化的人工智能公司，在金融、政务和大型央国、财务方面都积累非常多的案例。其Ki-Agent智能体平台可实时联通机构内外部数据库，自主整理市场数据、生成简报，为投研团队提供更具时效性和解释力的洞察；而在日常运营中，它也能自动生成日报、风控报表与复核记录，让重复性事务彻底从人工中剥离，确保流程既高效又合规。
财跃-AI小财神Pro智能体
财跃星辰由上海报业集团旗下国内领先的财经媒体和金融信息服务商界面财联社与国内头部通用大模型公司阶跃星辰联合成立。财跃推出的AI小财神Pro，能够整理各类财经信息，并深度洞察分析这些信息流，给出市场总结，能够提升投研的工作效率。整体节奏比人工快一倍。
数势科技
数势科技主要提供数据智能解决方案， 在产品方面有基于Deepseek大模型增强的智能分析平台（SwiftAgent）、智能指标平台（SwiftMetrics）。以智能问数平台为例，可以针对对公业务、零售业务场景，帮助业务人员实现数据的快速查询、归因分析、可视化报告生成。同时也支持快速、便捷定义业务指标，让智能问数平台有自主经营分析、数据洞察和决策支持的功能。
三、发展趋势
目前的金融智能体正在实践中摸索，智能体将替代人类一些重复性、流程性工作，进而专注在审核和创造性价值。从技术路径上来说，“弱自主性”专家型智能体，专业、稳定、可控，依然是当前金融场景的主流选择；另一种是“强自主性”的通用智能体，这类智能体在实践中，任务的完成率和可用性上还存在很多问题。
当然，我们也相信，未来智能体的规划能力还有很大的提升空间，但当前阶段，大部分比较重要的金融场景还是需要以工作流+智能体结合的方式来构建，才能实现比较可用的业务效果。我们在做智能体平台建设的时候，可以考虑同时兼容高低代码的工作流编排以及可嵌入自主智能体的模式。
