金融AI的旷野期：价值探索与商业模式构建之路

兴业银行是一个典型例子。据该行首席信息官唐家才介绍，2021年兴业银行就将数字化转型视作生死存亡之战，今年年初推动全行“人工智能+”行动，最具标志性的措施是，将智能化应用纳入每个业务部门的考核指标，促使业务端主动思考并寻找高价值场景。截至目前，兴业银行总分行的智能体数量已达630个，且仍在持续增加。

但行动背后，是全行业的共同困惑。

提及AI应用价值的衡量标准，唐家才承认：“今年我们没有纠缠于绝对价值的量化，更关注应用数量，希望先推动企业拥抱AI。”

这一现实折射出关键转折：2025年的金融圈，几乎无人再质疑AI和智能体的潜力，但潜力如何转化为可衡量的业务价值，成为悬在行业上方的核心问题。

02 旷野迷局：商业模式的缺失

过去一年，AI在金融业务中全面渗透，从营销、风控、运营、审批、客服、AI手机银行，到技术端的运维与研发，覆盖业务全流程。然而，这些行动更多是价值铺垫，真正的商业模式仍未形成。

商业模式的缺失，无法验证的业务价值，让旷野期的金融业感受到巨大不确定性。背后的原因尤为复杂。

最主要的限制，是AI智能体的责任归属模糊，导致许多业务难以落地，因而无法产生价值。

智能体开始承担核心业务，如信贷审批、合规审查、理财建议，它就不再是辅助工具，而是一名数字员工。但问题随之而来：它的“汇报关系”如何？出现合规问题，该找科技部门还是业务部门？以合规为例，AI合规官由技术团队开发，却服务于合规职能，风险应由谁承担？责任归属不清，使得金融机构不敢将智能体深度嵌入核心流程，进一步阻碍商业模式成型。

即使嵌入，智能体在业务中也存在断点，难以计算整体价值和成效。

多位从业者提到，目前智能体在业务中潜力巨大，但应用较浅，许多是零散搭建的，像一块块积木，各自在细分领域表现优异，但拼接时却出现大量断裂。

但与传统软件可按功能模块定价不同，智能体的价值体现在最终业务结果，如理财规模增长、客户活跃度提升、审批效率优化等。这一转变使得中间过程难以拆解、归因与计价，因此积木化的智能体，让人很难明确其贡献。

为何会出现智能体与业务的断点呢？蚂蚁数科副总裁余滨一语中的：专业性不足。

金融的核心需求是专业逻辑，包括严谨性、合规性、安全性，在不牺牲用户体验的前提下提供专业服务。目前多数智能体仍缺乏这种专业深度，AI理财师若无法像真人一样提供专业咨询，自然无法按专家价值收费。

AI智能体领域拥有最具宽容度的用户、企业和投资者。企业级服务对产品成熟度要求极为严苛，过去，功能成熟度仅达30%–60%的产品绝无落地可能。而AI智能体虽然只有“token消耗”这类技术指标，行业却给予了罕见的耐心。然而，这种宽容并非无限，尤其在金融这一高合规、低容错的领域，市场对交付完成度的要求正快速提升。市场对金融AI智能体的包容窗口期，正在收窄。

对此，蚂蚁数科副总裁余滨感受深刻。他在论坛中直言：“现在每次与合作伙伴沟通，必谈的核心话题都是AI能带来哪些具体业务效果。”

可以说，如果AI智能体长期无法兑现明确价值，市场耐心将逐渐耗尽。

03 行动之路：穿越旷野的集体征程

进入旷野，正是金融AI发展的真实写照：方向已明，但价值路径仍在探索中。

需注意，暂时缺少商业模式和清晰的业务价值，并非否定AI技术方向的理由。正如IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰的判断，金融AI要走完“助理→顾问→智能体即应用”的完整演进路径，至少需要十年。

换言之，未来十年，仍是构建核心能力、定义价值标准的关键窗口期。

要真正走出荒原，金融智能体必须完成从技术可行到商业可信的跨越。而这场跨越，无法靠单打独斗实现，是一场基于生态位分工的集体征程。

在以十年计的金融数智化转型周期里，在算力激增、资源有限的现实中，重复建设只会加剧内耗。我们也在外滩大会2025的现场，发现不同生态位在当下的行动方式：

聚焦垂直场景：从泛化到专业

中国太平洋财产保险的实践颇具参考价值：今年上半年，该公司CIO向全国机构发放问卷收集场景建议，在两周内收集数百个建议，作为大型金融机构，我们无法在短期内将所有系统AI化。现实路径是循序渐进，最终聚焦“高频、海量、刚性”的高价值领域。

没有专业，就无法切入核心业务；没有核心业务，就谈不上商业模式。

2. 强化技术支撑：从工具交付到成果交付

专业能力的落地，离不开技术支撑，更需模式创新。以往，科技公司是军火商，提供弹药，而金融机构的价值诉求，要求科技公司为胜利负责、为结果担责。这种情况下，科技服务商也需转变角色。

以蚂蚁数科为例，就在业内率先提出RaaS（Results as a Service，成果即服务）模式：不再按API调用或SaaS订阅收费，而是按实际业务增量分润。这一机制将风险与收益绑定，倒逼技术方深度融入业务流程，确保AI真正创造价值。

抱团共生：化解大鱼吃小鱼的风险

一位银行高层直言，“我作为银行一把手，必须确保机构的核心竞争力与差异化特色。如果我们用的大模型和其他银行完全相同，特色何来？我作为企业一把手的价值何在？现在AI已是银行未来的核心中枢，必须让它贴合我们的发展方向、适配我们的业务特色”。

但并非所有银行都具备定制化AI的技术能力，中小金融机构既最需要AI赋能，又最缺乏人才、资金与数据基础。因此，越是中小机构，越需与科技企业协作，否则大行挤压小行、大鱼吃小鱼，这违背了金融风险分散的基本逻辑。

基础设施由巨头提供，垂直场景由专业玩家深耕的共生结构，或许将成为接下来的主流。

此外，学术界正提供方法论支撑，推动技术与业务的融合。此次外滩大会上，发布了业界首个企业AI应用成熟度模型。上海交通大学安泰经管学院副院长刘少轩教授及其团队，系统性地回答了“是否值得做—能否做成—能否做久”三大问题，涵盖数据治理、流程适配、ROI测算等九项关键评估，为机构提供可操作的行动框架，避免盲目投入。

回望历史，走出埃及、在旷野中前行的人类族群，在直面挑战的同时，也锻造了律法、组织与新文明；今天的金融AI，同样处于价值体系的重构阶段。

在旷野中寻找商业模式和业务价值，是一场各司其职、生态共生的集体征程，才能抵达数智化金融的应许之地。