当前，中国智能体正在从客服、办公等边缘场景向风控、投研、财富管理等核心业务渗透。一方面，技术驱动使得智能体从单点应用向多智能体协同转变。另一方面，场景 Agent 以手机银行为突破口和标杆，未来将加速带领金融核心业务的智能化，从国内外金融智能体的变化对比来看，美国受制于监管和基础技术依赖，在应用层进展缓慢。中国凭借场景创新与开源生态，在金融智能体应用中快速缩小与美国的差距，甚至在信贷风控、普惠金融等领域实现反超。

　　具体而言，智能体在金融行业应用的发展存在几个新的趋势。

　　趋势之一：“AI数字员工”重构人力成本结构

　　智能体替代传统岗位，如AI信贷审批官、合规质检员等。如光大银行的数字员工。富国银行试点AI合规专员，自动监测交易违规行为，但伦理争议延缓规模化应用。

　　趋势之二：多智能体架构（MAS）成为主流

　　金融机构通过多智能体协作处理复杂业务流程，例如信贷风控、投研分析等场景。中信建投证券构建多智能体投顾平台，实现投研全流程智能化，涵盖市场分析、策略生成和自动报告撰写。高盛、摩根大通等机构探索Agent集群，用于实时交易决策和风险对冲，但受限于数据隐私和监管，落地速度慢于中国。

　　趋势之三：风控与信贷从辅助到决策

　　银行数智尽调平台融合大模型与知识图谱，实现企业风险穿透分析，预警时效提升80%；DeepSeek-R1模型被用于“信贷超级智能体”，完成端到端授信决策。BloombergGPT优化金融NLP任务（如情感分析），但受限于幻觉问题，决策仍需人工复核。

　　趋势之四：财富管理个性化服务升级

　　蚂蚁集团AI理财助理“蚂小财”支持基金诊断和风险提示，用户覆盖三四线城市；美国Betterment等智能投顾平台依赖传统规则引擎，大模型仅用于报告生成，交互深度不足。

　　趋势之五：C端智能体爆发

　　方言交互、老年友好界面推动金融服务下沉。如上海银行AI手机银行自动切换沪语模式，实现养老金查询、转账等全流程方言服务；AI手机银行将业务转化率提升10%以上，核心在于用“对话即服务”替代复杂菜单。

　　趋势之六： 中国技术输出跨境与普惠金融提速

　　DeepSeek模型因开源低价策略获汇丰银行、渣打银行测试，并在南美、中东推广；阿里通义千问为日本经济产业省定制模型，凸显中国方案在发展中市场的接受度。

　　趋势之七：未来竞争焦点将转向多智能体协同效率

　　实现多智能体协同效率是当前AI领域的关键挑战，需从架构设计（去中心化与分层协作）、通信协议（解决跨平台智能体互操作问）、协同算法（多智能体强化学习）、资源优化（算力调度与模型轻量化）及工程实践（开发框架与故障容错）等多维度综合突破。

　　趋势之八：全球化合规适配是当前智能体出海的关键瓶颈

　　全球化合规适配是指AI智能体在跨国部署时，需动态调整技术方案与业务流程以满足不同国家/地区的法律、监管及文化要求，其核心在于解决技术标准化与地域差异化之间的矛盾。

（作者系中国金融传媒集团特聘高级专家、中国银行业协会原首席信息官）