金融智能體進入清洗期 25%項目面臨失敗風險

作者 胡群

艾瑞咨詢近日發(fā)布《中國金融智能體發(fā)展研究與廠商評估報告（2025）》（下文簡稱“報告”）顯示，2025年中國金融智能體平臺及應用解決方案簽約總金額達9.5億元，預計2030年將增長至193億元，年復合增長率82.6%。

但市場規(guī)模高速增長背后，行業(yè)正面臨嚴峻考驗：96%的應用實踐停留在初步探索期，預計至2026年底，20%至25%的金融機構(gòu)客戶將因預期偏差或錯誤采納偽智能體而失去投資信心。金融機構(gòu)對智能體的價值期待已從提升效率轉(zhuǎn)向驅(qū)動業(yè)務增長，這一轉(zhuǎn)變正在加速市場洗牌。

誰被清洗？25%失敗率從何而來

2025年被產(chǎn)業(yè)界定義為“智能體元年”，但金融機構(gòu)的實際采購與落地情況與市場熱度存在落差。

報告顯示，96%的金融智能體應用實踐處于初步探索期。所謂初步探索期，指項目集中在概念驗證（POC）、智能體平臺部署以及完成部署進入試點運行階段。僅有4%的應用實踐進入敏捷實踐期，且主要集中在職能運營類場景或非核心金融業(yè)務場景。

項目金額分布也印證了這一現(xiàn)狀。當前智能體應用類項目金額高度集中于30萬至150萬元區(qū)間，金融機構(gòu)普遍采取“小步快跑”策略，以可控成本快速驗證智能體落地的可行性及業(yè)務價值。

報告特別指出，目前中國金融智能體市場預期處于膨脹高位，行業(yè)需要警惕預期未能達成帶來的信心透支風險。調(diào)研顯示，53%的金融機構(gòu)明確表示：雖愿進行探索性投資，但若項目成果顯著低于預期，將立即縮減或終止投入，直至行業(yè)出現(xiàn)可復制的成功案例才會考慮重啟投資。

市場亂象已經(jīng)開始顯現(xiàn)。一些廠商將對話機器人、流程自動化類型的軟件或解決方案包裝成AI Agent產(chǎn)品推向市場。“在當下行業(yè)階段，可能會誤導認知不足的客戶做出錯誤投資決策，這種亂象會影響行業(yè)的健康可持續(xù)發(fā)展。”報告稱。

金融機構(gòu)客戶的認知分化加劇了這一風險。調(diào)研顯示，非技術(shù)背景從業(yè)者因接觸網(wǎng)絡渠道的片面解讀與過度炒作，呈現(xiàn)“高預期值、低辨別力”特點；存在認知偏差的從業(yè)者中，近五分之三的受訪者因過度謹慎而低估智能體價值。

報告將項目失敗的原因歸納為四類：一是產(chǎn)品技術(shù)能力不足，部分廠商的“偽智能體”無法實現(xiàn)真正的環(huán)境感知、推理決策與行動能力；二是成本規(guī)劃缺失，機構(gòu)往往只關注平臺建設等顯性成本，低估了算力消耗、數(shù)據(jù)治理、持續(xù)運維帶來的隱性開支；三是真實生產(chǎn)環(huán)境制約，實驗室環(huán)境下的技術(shù)效果難以復現(xiàn)于業(yè)務場景；四是組織適配能力不足，傳統(tǒng)“業(yè)務-IT”瀑布流模式難以適應智能體迭代需求。

報告預測，未來的1至2年間，將有大量形式多樣化、質(zhì)量不一的金融智能體項目涌現(xiàn)，低質(zhì)量項目將在初步探索期被淘汰。預計至2026年底或2027年上半年，20%至25%嘗試引入智能體的金融機構(gòu)客戶會因上述原因而失去投資信心或產(chǎn)生質(zhì)疑。

誰能留下？銀行43%占比背后的競爭門檻

報告顯示，從項目數(shù)量分布來看，銀行業(yè)以43%的占比位居第一，成為金融智能體應用的核心陣地。資產(chǎn)管理類機構(gòu)以27%的占比位居第二，保險業(yè)以15%的占比處于第三梯隊。

銀行業(yè)務場景的多樣化與高頻交互屬性為智能體應用提供了更多機會，同時銀行在資金、技術(shù)、數(shù)據(jù)積累上的優(yōu)勢也不可忽視。目前國有大行和股份制銀行率先開展大模型建設和智能體場景實踐，城商行、農(nóng)商行則通過標準化場景逐步滲透，形成梯隊格局。

在資管領域，證券公司、基金公司、信托公司等機構(gòu)在投研智能化場景呈現(xiàn)旺盛需求。大模型及智能體在文本理解、邏輯推理方面的能力與這些需求契合，因此涌現(xiàn)了較多項目。

面對這一新興市場，各類廠商依托各自資源稟賦切入賽道。報告通過競爭力象限呈現(xiàn)了當前市場的主要玩家格局，并對不同類型廠商的優(yōu)劣勢進行了分析。

來源：艾瑞咨詢

螞蟻數(shù)科位于綜合領導者象限。其核心競爭力根植于螞蟻集團服務十億級用戶的“金融原生”基因。該公司獨創(chuàng)的“四車間”（意圖、策劃、執(zhí)行、表達）工程架構(gòu)，將智能體構(gòu)建過程解構(gòu)為過程可追溯、決策可解釋的工程工藝流水線。其Agentar平臺已孵化百余款深度場景智能體。在商業(yè)模式上，其深厚的金融場景積累和對業(yè)務結(jié)果的標準化衡量能力，使其成為市場中少數(shù)具備能力和意愿、在核心金融場景中規(guī)模化探索RaaS（結(jié)果即服務）模式的廠商之一。

火山引擎同樣位于綜合領導者象限。其一站式企業(yè)智能體中臺HiAgent依托Agent DevOps理念，提供智能體開發(fā)、評測、觀測、優(yōu)化全生命周期管理，支持高/低代碼快速搭建生產(chǎn)級智能體。DataAgent通過Data+AI融合，實現(xiàn)金融實時數(shù)據(jù)分析和市場洞察。火山引擎推出了智能體落地陪跑服務，通過聯(lián)合舉辦智能體創(chuàng)新大賽等方式幫助金融機構(gòu)加快AI應用落地。

騰訊云位于綜合領導者象限。其ADP平臺支持零代碼配置多智能體、提供拖拽式工作流引擎，內(nèi)置模型廣場和插件廣場，全面支持MCP協(xié)議。雖然相比其他綜合領導者進入市場略晚，但報告認為其在智能體戰(zhàn)略及執(zhí)行力方面擁有突出表現(xiàn)。騰訊云基于自身金融客戶生態(tài)，建設了直銷、被集成、轉(zhuǎn)售三種互補的商業(yè)模式，其智能體已在銀行、保險、證券多個子行業(yè)落地盡調(diào)分析、保險理賠、投研分析等場景。

中關村科金位于核心競爭者象限。該廠商在金融智能體領域的核心能力，建立于自 研的得助金融智能體平臺之上，針對金融行業(yè)的場景需求，集成了大量開箱即用的行業(yè)智能體和多種AI能力組件，支持靈活編排，為金融機構(gòu)打造專屬智能體提供了工程化基礎。

奇富數(shù)科位于未來破局者象限。其推出的信貸超級智能體由AI信貸員、AI審批官等多個模塊構(gòu)成，覆蓋從獲客、審批到風控等多個核心業(yè)務環(huán)節(jié)。該智能體正從輔助角色向可承擔大部分工作的數(shù)字員工演進，并已開始向城商行、農(nóng)商行等金融機構(gòu)輸出。

金融壹賬通位于未來破局者象限。其智能體平臺具備任務自主拆解、多智能體協(xié)作 與工具調(diào)用能力，旨在實現(xiàn)全流程業(yè)務優(yōu)化。

報告預測，至2027年下半年，市場將呈現(xiàn)更加明顯的競爭分化格局。產(chǎn)品或服務能力不足的廠商、偽智能體產(chǎn)品廠商將逐步退出市場。產(chǎn)品競爭力強、擁有深度金融業(yè)務Know How的廠商將展示出較強的競爭優(yōu)勢。

洗牌去向？從產(chǎn)品交付到價值交付

2025年金融智能體市場交出了第一份成績單：9.5億元投資規(guī)模、43%銀行項目占比、82.6%預期年復合增長率。但這些數(shù)字背后，是行業(yè)必須直面的三個現(xiàn)實：四分之一項目可能失敗的風險、客戶認知偏差導致的預期落差、偽智能體產(chǎn)品對市場的干擾。

在商業(yè)模式創(chuàng)新方面，報告重點分析了RaaS（Result as a Service，結(jié)果即服務）這一價值交付模式。該模式以業(yè)務成果作為收費基準，市場空間直接與所能撬動的金融業(yè)務增量價值掛鉤。

報告預測，2027年智能體的RaaS交付模式在金融機構(gòu)中的滲透率將達20%。面對部分場景，RaaS模式會更加受到客戶青睞。RaaS和傳統(tǒng)的產(chǎn)品交付模式各具優(yōu)勢，長期來看將是融合共生的。

支持RaaS的廠商需要在金融業(yè)務經(jīng)營、用戶增長等方面擁有積累，且可以形成能力壁壘而持續(xù)被客戶需要。更重要的是，支持RaaS的廠商還需要建設與客戶共識的價值衡量標準及合理的定價機制。

調(diào)研顯示，多數(shù)金融機構(gòu)客戶認為RaaS是一種不錯的創(chuàng)新商業(yè)模式，在有合適需求的前提下可以考慮采納該合作模式。另有客戶表示，RaaS模式和產(chǎn)品交付模式均有價值，如何選擇需要結(jié)合具體需求來評估。

報告對未來的預測更具顛覆性：至2033年，50%的金融服務場景將與“智能體客戶”互動完成，60%的金融服務場景將由智能體提供服務。這種人與智能體組成的智能共生系統(tǒng)，將改變金融的業(yè)務范式及服務模式。

這意味著金融機構(gòu)的服務體系必須進行一次重構(gòu)，不僅是增加一個API接口，而是從產(chǎn)品設計、風控、營銷到客戶服務的全鏈條變革。報告指出，能更好地服務“智能體客戶”的金融機構(gòu)將具備競爭優(yōu)勢。

從更長期看，這一變革可能催生新的支付方式。基于數(shù)字人民幣的智能合約將擁有新的應用場景。由于系統(tǒng)中會有不同類型的Agent和不同的真人用戶進行復雜交互，可信技術(shù)體系將成為保障。

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胡群

金融市場研究院院長 主要關注銀行、消費金融領域市場動態(tài)。