螞蟻數科余濱：金融AI的升級遠不是開發個智能體

余濱強調，金融AI的升級，遠不止局部的智能體開發，它需要科技與業務的深度融合。

作者 | 封莉

ID | BMR2004

伴隨凈息差收窄、營收增速放緩以及同質化競爭加劇，城商行面臨前所未有的挑戰。原本的區域優勢減弱，大型銀行持續擠壓其生存空間，在此背景下，越來越多的銀行將AI視為“彎道超車”的關鍵路徑。

10月30日，在2025金融街論壇上，螞蟻數科AI業務總裁、螞蟻集團副總裁余濱發表演講時透露，當前不少城商行正積極擁抱金融大模型與智能體技術，尋求業績突圍。螞蟻數科致力于支持銀行構建自主可控的金融大模型，江浙滬地區的部分城商行在員工工作效率、營銷轉化率、營收規模等方面取得顯著增長。

余濱表示：“AI已從‘試試看’走向‘必須做’，正從成本中心轉變為服務、營銷與價值創造的核心。”目前，螞蟻數科為銀行提供的AI應用已從早期的智能客服、知識問答等單點場景，擴展至覆蓋營銷、風控、投顧、理賠等核心業務的全棧智能體系統。據試點銀行反饋，借助理財經理數字分身，人均服務客戶數從200人提升至2000人，有效覆蓋了原本難以觸達的中長尾客戶，帶動收入增長約20%。

以上海銀行為例，螞蟻數科助力其打造的AI手機銀行，以“對話即服務”為核心，用戶通過自然語言交互即可辦理轉賬、還款、理財咨詢、養老金查詢等十余項高頻業務。用戶不用在復雜菜單中翻找功能入口，操作門檻低了，老年客戶滿意度更高了，業務轉化率提升了10%。

浙江一家頭部城商行則與螞蟻數科合作，系統性構建了“算力—平臺—模型—應用”全棧AI能力，落地30多個智能體場景，覆蓋客戶服務與內部運營兩端，為未來十年的AI轉型奠定堅實基礎。

余濱指出，不同金融機構的資源稟賦與發展階段各異，應選擇適合自身的AI演進路徑。預算有限的區域性銀行，可以選擇先從場景應用入手，按效果付費，逐步加大投入；也有很多銀行優先將原有的手機APP/小程序升級成AI手機銀行，提升用戶體驗，拉升用戶活躍度。并以此為基礎，分階段累加各種場景下的智能體應用；另有銀行將AI作為“一把手”工程，成立專項工作組。他們結合業務需求，打造全行知識庫和數據集，依托螞蟻數科金融推理大模型構建自主的“金融大腦”，推動端到端的業務流程重塑和組織升級，這也是最理想的模式。

余濱強調，金融AI的升級，遠不止局部的智能體開發，它需要科技與業務的深度融合。它經由大規模數據與知識工程訓練，驅動從內外部協作、產品研發、用戶體驗甚至組織關系的變革，這才是真正的“AI原生”。

據了解，螞蟻數科的金融數智化服務已覆蓋100%的國有股份制銀行、超60%的地方性商業銀行及數百家金融機構。