人工智能席卷全球，金融行业正处于从技术尝鲜转向业务深耕的关键节点。然而，金融业务的高复杂性、极低的容错率以及严苛的合规刚性，使得通用大模型在实际落地中面临幻觉风险、技术与业务脱节等重重挑战。行业共识正逐渐清晰：垂直化、场景化是金融AI走向规模化应用的唯一解。
金融AI的核心挑战：为何通用模型“水土不服”？
金融行业天然对数据的准确性、决策的可解释性以及流程的合规性有着近乎苛刻的要求。通用大模型虽然在信息生成上表现出色，但在处理复杂的金融逻辑时，往往难以深入业务“神经末梢”。
1、准确性瓶颈：金融交易容不得半点偏差，通用模型难以规避的“幻觉”是业务落地最大的阻碍。
2、合规性约束：金融数据高度敏感，必须满足本地化部署与信创环境要求，确保全链路可追溯。
3、执行力缺失：AI不能仅停留在“建议”层面，更需要具备跨系统协同与闭环执行的能力。
针对这些困境，行业内的主要参与者正尝试不同的解决路径。
例如，以阿里云、百度为代表的云服务厂商，利用其强大的算力底层和针对性模型，致力于将海量金融知识内化到大模型中。而另一类如金智维等深耕企业级自动化和智能化赛道的服务商，则提出了“受监督智能体”的理念，强调将大模型的认知规划能力与RPA（机器人流程自动化）的执行力相结合。这种做法的核心逻辑在于，由大模型负责理解业务意图并拆解任务，而将具体的执行环节交给稳定、可验证的自动化引擎，从而实现“规划在前、执行在手”的闭环，确保AI不再只是“即兴发挥”，而是运行在可监管的边界之内。
技术架构转移：从大脑到四肢
在金融AI的架构演进中，市场上呈现出几种不同的技术派系。一类是阿里、腾讯这些以互联网大厂为代表的“通用增强派”，通过海量金融语料微调提升模型对专业知识的理解力。这类做法在信息汇总方面表现出色，但单纯依赖模型输出，往往难以规避“幻觉”带来的决策偏差。另一类则是UiPath、金智维这类“工具增强派”，侧重于利用RPA提升流程自动化率。
金智维提出的“受监督智能体”架构试图寻找一种平衡：由大模型负责意图识别与任务规划，而将具体的业务执行交给稳定、可验证的RPA引擎。这种“规划在前、执行在手”的闭环，使得AI不再是“即兴发挥”，而是运行在可监管的边界之内。其优势在于，不仅具备了理解任务的“大脑”，还通过复用成熟的自动化组件构建了稳健的“四肢”，从而实现了更精准的金融级操作。
场景深耕与生态共建：从“通用工具”到“数字员工”
金融AI的落地不仅是算法的竞争，更是对场景Know-How沉淀的考验。在生态建设上，腾讯云、华为云等厂商通过提供“模型工厂”或“算力底座”，侧重于为金融机构提供标准化的AI基础设施。而金智维等深耕行业的厂商，则更倾向于通过“产研结合”的深度耦合模式。
目前，行业内已形成通过共建联合实验室来沉淀标杆案例的趋势。例如，金智维已与国泰君安、海通证券、国金证券等头部券商展开深度合作，在投行尽调、财富管理、合规风控等核心领域开展智能体应用实践。这种模式并非简单地交付软件，而是通过对既有自动化资产的“一键升级”，将AI能力直接嵌入到业务的“神经末梢”。在这一过程中，金智维通过构建专精知识库与双飞轮数据引擎，确保智能体在本地化信创环境中安全运行，满足了金融机构对数据安全与治理透明的严苛要求。
金融机构对AI的选择，正从追求“大而全”转向追求“精而准”。在安全合规、治理透明与业务协同的三重标准下，行业正从单纯的技术热潮回归到业务逻辑本身。唯有那些能够深度理解金融底层逻辑、并提供“想得准、做得稳”的可控迭代能力的解决方案，才能在这场智能化变革中走得更稳、更远。
