导语：大模型在金融业的应用正逐渐步入深水区，从单点的技术应用到开始深度重塑业务模式。大模型如何能真正成为驱动金融智能化的引擎，实现价值落地？近日，在中国国际金融展期间，《金融电子化》记者专访了蚂蚁数科副总裁余滨，一同探讨大模型在金融领域的创新实践。

　　金融电子化：目前大模型在金融行业的应用落地呈现出怎样的趋势和变化？

　　余滨：大模型在金融行业的落地正逐渐从探索期迈向实践期，从可选项变成必选项。过去，金融机构主要将大模型视为一种辅助工具，用于提升开发效率或优化基础流程。随着技术的不断进步和行业对数字化转型的深入探索，金融机构开始将大模型融入到核心业务流程中，以实现更高效、更精准的客户服务和风险管理。大模型的应用也在从最初的基建和成本投入，逐渐转变为直接推动业务增长和创新的核心动力，助力金融机构在激烈的市场竞争中占据先机。

　　金融电子化：现在金融业都在拥抱大模型，据您观察，大模型在金融业的落地路径都有哪些形式？

　　余滨：目前，大模型在金融机构落地路径已经呈现出四种类型：第一类，从技术基础设施出发构建大模型AI中台赋能应用，支撑业务创新；第二类，以手机银行为载体，构建AI原生的移动金融服务体系，从系统架构到用户交互界面全面拥抱AI；第三类，在业务场景，如风控、理财、营销等核心环节应用大模型提升效率与体验；第四类，将大模型作为全行重点战略进行推进，以大模型全面重构业务流程，打造智能体集群，驱动业务创新与体验升级。

　　金融电子化：大模型真正在金融场景中深度落地，实现价值落地，需要有哪些关键要素支撑？

　　余滨：蚂蚁数科在长期服务金融业应用大模型的实践中发现，这是一套系统工程，需要构建“五位一体”支撑体系，包括金融垂类大模型、金融知识库、金融工具集、安全合规围栏及应用评测体系等五大关键要素。

　　首先，金融行业大模型是核心基础，相较于通用大模型，金融行业模型专为金融场景打造，具备更强的金融专业性、高精度与合规性；此外，金融知识库则提供丰富的专业知识与数据支撑，确保大模型能够更为准确地理解复杂的金融概念与业务流程；第三，金融工具集则支撑大模型能力与业务操作结合，实现从理解到执行的全流程自动化。此外，还需要通过安全合规围栏来确保智能体应用安全合规，保护用户数据及隐私安全。最后，智能体的应用评测体系也至关重要，这不仅为智能体优化提供精准的“北极星指标”，更是实现业务效果持续提升的核心保障。

　　为加速大模型规模化落地金融业，蚂蚁数科打造的全栈智能体服务平台Agentar，基于金融级场景深度打磨，提供从模型层、算力层、数据层到应用层的一站式解决方案，全面支撑大模型在金融业务中的高效落地与价值释放。

　　蚂蚁数科金融大模型在多项金融评测集显示，金融专业能力较目前主流开源基础模型显著提升，为金融智能体深度应用提供“可靠、可控、可优化”的智能中枢。基于蚂蚁数科金融大模型，以及相关配套工具，可以结合金融场景落地适配的2次开发，在策划、表达等关键环节，都能有效提升性能。

　　全栈智能体平台Agentar沉淀超亿级高质量金融专业数据，涵盖市场动态、行业报告、监管政策等多维度信息。同时，通过十万级的金融长思维链标注数据，能模拟专家级推理路径，显著提升模型在复杂决策场景中的专业性、逻辑性与可信性。平台目前已上线面向金融行业MCP服务广场，整合高质量金融信息源、智能投研等核心领域100+MCP Server，提供“可插拔式”行业Know-how组件库，减少模型微调成本，加速场景落地。

　　金融电子化：蚂蚁数科在助力金融业深度应用大模型方面有哪些深度实践？下一步有哪些规划？

　　余滨：在金融业智能化的变革浪潮中，大模型要真正成为驱动业务增长的关键引擎，不仅关乎技术突破，更在于对金融场景的深度理解与实践。目前，蚂蚁数科已经在财富管理、智能风控、营销等金融核心场景打造一批深度金融智能体解决方案。

　　例如，风控智能体能够自主推理，根据业务数据与风控专业知识，生成风控模型，建模效果达到行业专家水平以上，助力金融机构风控智能决策。营销智能体可实现银行零售业务从经营规划到营销执行落地的智能化升级，显著提升营销效果。财富管理智能体能够自动执行任务，给出个性化、实时专业的财富管理建议，将理财顾问的服务半径大幅提升。

　　接下来，我们将联合金融行业合作伙伴进行创新，推出超100个金融智能体应用解决方案，包括通用解决方案及覆盖银行、证券、保险等领域的垂域解决方案，加速大模型在金融业规模化应用。

　　大模型与金融行业的深度融合是一场长跑，未来，我们将坚持“技术+场景”双轮驱动，持续投入核心技术研发与场景深耕，打造值得信赖的产品与解决方案，推动大模型在金融场景的价值落地，服务金融普惠与智能化。