近日，2026 IDC中国CIO峰会在上海召开，IDC中国研究经理思二勋发表《智能体时代金融AI转型现状及要点》主题演讲。他指出，金融AI转型正进入以“智能体超级工厂”为基础的多场景纵深发展阶段。关键是把业务知识和专家经验转化为可复用、可协同、可持续优化的智能能力。

此次峰会揭晓的IDC中国金融行业“AI创新案例50”从130多家报名企业中遴选。除工商银行、民生银行等头部大行外，杭州银行、宁波银行等多家城商行的创新成果同样入选，AI实践涉及风控合规、智能运营、客户经营等多领域。蚂蚁数科等科技企业提供工程化底座。

思二勋指出，银行竞争正从人力竞争走向能力的资产化沉淀。金融业务高度依赖专业知识，经验能否沉淀、复用，直接影响智能能力的扩展效率。在内部培训场景，宁波银行金融人才AI教练平台通过大模型多Agent协同，提供业务知识问答、技能培训辅导、智能评分和岗位能力评估等服务，将知识复用与反馈融入培训，推动个人经验向组织能力转化。

当智能体深入核心业务，专业能力还需要跨任务协同。杭州银行全域零售客户智能经营平台，覆盖财富管理、消费信贷、信用卡等领域，通过多智能体协同连接客户需求洞察、产品分析和经营策略，支持客户全生命周期经营，推动AI从单项任务提效走向业务流程协同。

蚂蚁数科的金融大模型与Agentar智能体开发平台，则为上述实践提供了知识应用、智能体研发、多智能体协同和安全围栏及评测等技术支撑。

工程化体系是“智能体超级工厂”的底座。思二勋提出，金融机构需要贯通基础设施、模型、平台与应用，将知识、连接器、技能组件和评测资产沉淀下来，推动项目从定制化交付走向批量生产；同时，以部门为边界的治理方式也需要调整，以适应跨业务、跨流程的风险传导。“更重要的是持续的测评、治理以及运行优化和经验回流。”思二勋强调。

据IDC观察，2025年，金融行业整体IT投资年增长率不到10%，而生成式AI相关投资年增长率已接近50%，生成式AI正在成为金融AI最大的结构性增量。对金融机构而言，下一阶段竞争不再只看落地多少场景，更取决于每落地一个场景，能为企业留下多少可复用、可协同、可持续优化的智能能力。

责任编辑：佟桃梨