前不久，DeepMind發(fā)表的一份研究顯示：AI智能體的快速普及預(yù)示著一個(gè)AI獨(dú)立創(chuàng)造價(jià)值的新經(jīng)濟(jì)層正在形成。這可能是歷史上第一個(gè)不由人類主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)空間，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中扮演著獨(dú)一無二的角色。而金融業(yè)向來被認(rèn)為是AI落地的第一站，智能體能否在金融領(lǐng)域達(dá)成獨(dú)立創(chuàng)作價(jià)值的經(jīng)濟(jì)層，事關(guān)智能經(jīng)濟(jì)時(shí)代的整體命運(yùn)。

2025年，是金融智能體從產(chǎn)業(yè)設(shè)想走向商用實(shí)踐的關(guān)鍵年。中農(nóng)工建交、招商、郵儲(chǔ)等大行相繼發(fā)布企業(yè)級AI中臺(tái)或行動(dòng)方案。僅工行2025半年報(bào)就宣布在零售、公司、市場三大領(lǐng)域新增投入AI財(cái)富助理、投研助手、智能信貸官等超過100個(gè)場景的智能體。在這種大趨勢下，金融機(jī)構(gòu)普遍希望實(shí)現(xiàn)智能體落地應(yīng)用的提速與范圍擴(kuò)大。然而對于絕大多數(shù)的城商農(nóng)信中小金融機(jī)構(gòu)來說，金融智能體依舊有點(diǎn)像是井中看月：智能體的開發(fā)和部署面臨諸多挑戰(zhàn)，以智能體為代表的AI能力，只能在小范圍試用。那么，如何讓金融智能體從井中觀月，變成月映千江？華為已經(jīng)有了答案。

在華為全聯(lián)接大會(huì)2025上，華為數(shù)字金融軍團(tuán)CEO曹沖表示，為了幫助更多的金融機(jī)構(gòu)高效推進(jìn)智能體落地，華為將AI創(chuàng)新方案、生態(tài)實(shí)踐、與伙伴的聯(lián)合方案、工程化經(jīng)驗(yàn)沉淀下來，全面升級華為金融數(shù)據(jù)智能方案5.5，重磅推出FAB金融智能體加速器，開箱易用、開箱隨用、開箱暢用，把AI落地的復(fù)雜留給自己，把簡單帶給客戶和伙伴。

如果說，過去的金融+AI是月光在井中輕搖，只有實(shí)驗(yàn)與探索性質(zhì)，只能獨(dú)照一方，那么華為通過FAB金融智能體加速器，就是讓AI的月光漫灑到金融行業(yè)的波濤中，讓所有的金融機(jī)構(gòu)都能快速獲取AI發(fā)展引擎，映千江而同輝。

從井中月變成千江月，華為是怎樣帶來金融智能體變革的？

多年以來，金融行業(yè)一直是吸納AI能力，落地AI應(yīng)用的先鋒軍與試驗(yàn)田。自中央金融工作會(huì)議將“數(shù)字金融”列為金融領(lǐng)域的“五篇大文章”之一，《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》等政策為金融智能化提供明確發(fā)展方向以來，金融行業(yè)與AI的結(jié)合就始終保持在高速發(fā)展的進(jìn)程中。

回顧中國金融行業(yè)與AI的融合之路，可以發(fā)現(xiàn)其經(jīng)歷了三個(gè)主要階段。第一階段，AI與金融行業(yè)的結(jié)合是一種普遍性的戰(zhàn)略設(shè)想，頭部金融機(jī)構(gòu)會(huì)在小范圍業(yè)務(wù)中嘗試部署AI與大模型能力。這時(shí)AI對于金融業(yè)來說尚且處在實(shí)驗(yàn)階段，也就是我們所說的“井中月”；第二階段，AI技術(shù)開始融入金融行業(yè)的核心業(yè)務(wù)，在客服、風(fēng)控等代表性場景中歸納出了可復(fù)制的業(yè)務(wù)模型與發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，這時(shí)AI之于金融就像“溪邊月”；第三階段，也就是目前這個(gè)周期中，AI技術(shù)需要在金融行業(yè)中取得廣泛性、規(guī)模化的商用部署，必須讓金融行業(yè)能夠直接從AI中獲取可觀的商業(yè)價(jià)值。這個(gè)階段，金融與AI的代表性結(jié)合方式就是與場景結(jié)合更加密切，能夠針對性實(shí)現(xiàn)價(jià)值目標(biāo)的金融智能體。AI的月色，正通過智能體模式讓金融行業(yè)千江同輝。

在這個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)上，領(lǐng)先的金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)從“AI賦能”走向“AI原生”，致力于以智能體重塑核心業(yè)務(wù)、實(shí)現(xiàn)自主決策和閉環(huán)協(xié)同，重構(gòu)金融價(jià)值鏈。但在轉(zhuǎn)型過程中，也會(huì)面臨諸如數(shù)據(jù)安全、模型幻覺、算法黑箱、智能算力短缺，以及中小銀行資源人才不足等挑戰(zhàn)。其中，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用智能體要面對的分別是以下三類挑戰(zhàn)：

1. 如何讓智能體與金融業(yè)務(wù)深度結(jié)合？

金融行業(yè)由一系列特殊的生產(chǎn)場景疊加而成，每個(gè)領(lǐng)域都需要極強(qiáng)的專業(yè)知識與專家經(jīng)驗(yàn)。智能體落地金融，需要與大量金融行業(yè)專業(yè)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)、工作流進(jìn)行深度融合，并且適配金融行業(yè)敏捷創(chuàng)新的發(fā)展形態(tài)，才能最終實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值與技術(shù)價(jià)值的雙重閉環(huán)。

2.如何將智能體融入廣闊的金融生態(tài)？

金融行業(yè)有著復(fù)雜而廣闊的生態(tài)性，智能體必須對第三方應(yīng)用服務(wù)與數(shù)據(jù)保持高度的開放性，以此才能確保金融智能體不會(huì)變成數(shù)字孤島，金融機(jī)構(gòu)在智能化趨勢面前可以把握發(fā)展的主動(dòng)權(quán)。

3.如何以智能體提高真實(shí)的用戶體驗(yàn)？

金融智能體有可能全面提升金融機(jī)構(gòu)的客服服務(wù)能力與服務(wù)質(zhì)量，但前提是智能體必須能夠主動(dòng)理解用戶意圖，打造全周期記憶方案，確保每一次交互的準(zhǔn)確與快速。想要實(shí)現(xiàn)這些能力，需要在具備一系列技術(shù)與基礎(chǔ)設(shè)施能力的同時(shí)，擁有極強(qiáng)的智能體工程實(shí)踐。

為了回答這些問題，華為數(shù)字金融軍團(tuán)基于在全球范圍已經(jīng)幫助頭部金融機(jī)構(gòu)完成數(shù)百個(gè)AI場景落地的實(shí)踐，涵蓋了辦公輔助、運(yùn)營、營銷、風(fēng)控，對客等領(lǐng)域；打通了從易到難、循序漸進(jìn)的過程，實(shí)現(xiàn)了增效到增值，從對內(nèi)到對客，從單點(diǎn)應(yīng)用走向綜合方案的金融智能體進(jìn)化。而最終的進(jìn)化成果，就成了華為讓金融智能體月映千江的秘密——FAB金融智能體加速器。

為了破解金融機(jī)構(gòu)落地金融智能體過程中的諸多挑戰(zhàn)，避免行業(yè)在寶貴的發(fā)展空間中重復(fù)試錯(cuò)，華為將AI創(chuàng)新方案、生態(tài)實(shí)踐、與伙伴的聯(lián)合方案、工程化經(jīng)驗(yàn)沉淀下來，圍繞智能體全面升級華為金融數(shù)據(jù)智能方案5.5，推出了FAB-金融智能體加速器。基于FAB，金融機(jī)構(gòu)可以快速針對核心生產(chǎn)業(yè)務(wù)開發(fā)部署智能體應(yīng)用，進(jìn)而加速AI價(jià)值的變現(xiàn)。

想要破解金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用智能體的諸多問題，核心要義在于將智能體的復(fù)雜工程化繁為簡，最終實(shí)現(xiàn)智能體能夠靈活組裝，業(yè)務(wù)構(gòu)想得以快速實(shí)現(xiàn)。為了滿足這一目標(biāo)，F(xiàn)AB實(shí)現(xiàn)了三大差異化特點(diǎn)。它們分別是：

1.開箱易用。

在FAB中，華為沉淀了超過50個(gè)專業(yè)的場景創(chuàng)新工作流，結(jié)合伙伴超過30個(gè)原子場景能力。這讓FAB可以覆蓋絕大多數(shù)金融機(jī)構(gòu)的智能體業(yè)務(wù)訴求，當(dāng)出現(xiàn)新的業(yè)務(wù)需求時(shí)，就可以通過FAB實(shí)現(xiàn)開箱易用的快速實(shí)現(xiàn)。以某金融機(jī)構(gòu)的審貸聯(lián)動(dòng)智能體為例，基于FAB可以將開發(fā)時(shí)間從月縮短為周。

2.開箱隨用。

為了滿足金融機(jī)構(gòu)在智能體領(lǐng)域的生態(tài)發(fā)展需求，F(xiàn)AB構(gòu)建了豐富的MCP生態(tài)和領(lǐng)域知識庫，讓智能體能夠靈活組裝各種能力，準(zhǔn)確簡單地對接到第三方應(yīng)用服務(wù)，讓廣泛的大模型與數(shù)據(jù)生態(tài)都成為金融智能體的發(fā)展動(dòng)力。

3.開箱暢用。

想要讓智能體帶來真實(shí)提升的用戶體驗(yàn)，就必須達(dá)到90%以上的準(zhǔn)確率和毫秒級時(shí)延。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)嚴(yán)苛目標(biāo)，華為在過去幾年間沉淀了大量工程實(shí)踐，從而提煉出一系列的工程化工具。比如，智能體面客需要精準(zhǔn)的意圖識別，為此華為沉淀了全鏈路模型調(diào)優(yōu)工具，通過數(shù)據(jù)合成、Prompt優(yōu)化，強(qiáng)化學(xué)習(xí)，讓模型精度和效果能夠快速迭代，達(dá)成90%以上的意圖識別準(zhǔn)確率，85%以上的任務(wù)調(diào)度準(zhǔn)確率。同時(shí)，在AI面客語音交互過程中，華為在模型、智能體平臺(tái)、推理算力開展端到端優(yōu)化，幫助金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)毫秒級的智能外呼。

精準(zhǔn)理解業(yè)務(wù)需求，廣泛的生態(tài)性，并且可以帶來真實(shí)可感的用戶體驗(yàn)提升，這三點(diǎn)讓FAB在金融智能體領(lǐng)域構(gòu)筑了全方位的加速效應(yīng)，從而讓金融機(jī)構(gòu)能以最簡潔高效的形式，跨越絕大多數(shù)智能體挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)AI價(jià)值的商業(yè)化落地。

只有讓金融機(jī)構(gòu)可以平等、普遍、高效地開發(fā)部署自己的智能體，AI在金融行業(yè)才能千江同輝。

如果說，F(xiàn)AB解決了金融機(jī)構(gòu)開發(fā)部署智能體的難題，那么如何才能進(jìn)一步確保金融行業(yè)在AI智能體時(shí)代獲取最大的綜合價(jià)值？

在華為看來，優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)底座，以及具有高度韌性的存算網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施是金融機(jī)構(gòu)擁抱AI紅利的必要條件。同時(shí)，生態(tài)發(fā)展將幫助金融機(jī)構(gòu)與合作伙伴實(shí)現(xiàn)AI時(shí)代的價(jià)值最大化。

華為堅(jiān)定硬件開放、軟件開源戰(zhàn)略。華為一方面基于昇騰堅(jiān)實(shí)強(qiáng)勁的算力底座，持續(xù)加大投入，在AI智能體平臺(tái)、模型，場景不斷升級能力；另一方面，和伙伴充分合作，從AI平臺(tái)、模型、場景各層，構(gòu)筑算力上的繁榮生態(tài)；最終通過與客戶聯(lián)合共創(chuàng)的模式，圍繞底座、模型、知識、平臺(tái)&工程、架構(gòu)、場景、人才和生態(tài)8大全面構(gòu)建能力，助力客戶穩(wěn)步推進(jìn)AI變革落地。

首先來看數(shù)據(jù)與知識，在AI進(jìn)入金融業(yè)核心生產(chǎn)場景時(shí)，僅靠數(shù)據(jù)已經(jīng)不能解決模型的專業(yè)問題。數(shù)據(jù)湖需要向知識湖升級，從而讓AI更好理解和使用數(shù)據(jù)進(jìn)行推理。知識湖既保留數(shù)據(jù)湖的原始、海量、多模態(tài)，又疊加知識圖譜的結(jié)構(gòu)、語義與業(yè)務(wù)上下文，讓每一份數(shù)據(jù)都能被AI直接理解、檢索、推理。

面向這一訴求，華為全新推出了知識湖方案。以昇騰加速大規(guī)模圖計(jì)算與多模態(tài)知識分析，并且打造一站式知識管理平臺(tái)DataArts Studio，開展高效的知識治理、萃取和本體建模。同時(shí)，華為還聯(lián)合伙伴創(chuàng)新知識場景應(yīng)用，構(gòu)建統(tǒng)一語義知識服務(wù)，滿足金融機(jī)構(gòu)在AI時(shí)代的數(shù)據(jù)與知識底座升級需求。

韌性是AI在金融業(yè)務(wù)場景真正落地的前提，也是金融機(jī)構(gòu)永遠(yuǎn)不變的數(shù)字化追求。為了幫助金融客戶實(shí)現(xiàn)更優(yōu)質(zhì)的基礎(chǔ)設(shè)施韌性，華為帶來了全新的4大安全解決方案：零信任園區(qū)網(wǎng)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)鑒權(quán)；量子安全廣域網(wǎng)實(shí)現(xiàn)抗量子解密；AI訓(xùn)推保護(hù)方案防推理模型投毒；數(shù)據(jù)安全黑匣子抗極限網(wǎng)絡(luò)攻擊，支撐金融面向智算時(shí)代安全方案建設(shè)。

在生態(tài)發(fā)展層面，華為數(shù)字金融“融海計(jì)劃”發(fā)布一周年，已攜手融海伙伴在20多個(gè)國家實(shí)現(xiàn)聯(lián)合方案合作落地，助力全球金融客戶的新核心建設(shè)、數(shù)據(jù)平臺(tái)升級和AI創(chuàng)新。本次峰會(huì)，華為啟動(dòng)“融海計(jì)劃·AI睿領(lǐng)行動(dòng)”，從全域場景創(chuàng)新、全棧能力聚合、全面資源協(xié)同三個(gè)方面加速升級，攜手伙伴在風(fēng)控運(yùn)營、運(yùn)營體驗(yàn)、投研投顧、保險(xiǎn)理賠等更多場景下不斷打造AI創(chuàng)新方案，持續(xù)推動(dòng)行業(yè)智能化進(jìn)程。

數(shù)據(jù)、韌性、生態(tài)，華為數(shù)字金融軍團(tuán)通過這些長期戰(zhàn)略與系統(tǒng)化前行方向，構(gòu)筑了金融智能化范圍不斷擴(kuò)大，底座不斷強(qiáng)化的八方通衢。智能體更好用、底座更健壯、生態(tài)更繁榮，金融與AI的結(jié)合在多重推力的加持下，正在迎來大規(guī)模部署、高效率商用的全新階段。

為了更好地促進(jìn)金融同業(yè)交流和學(xué)習(xí)，樹立AI時(shí)代金融行業(yè)新標(biāo)桿，共創(chuàng)行業(yè)新典范，華為聯(lián)合交通銀行、太平洋保險(xiǎn)和國泰海通證券，發(fā)布數(shù)智金融三大全球樣板點(diǎn)，為全球金融機(jī)構(gòu)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供參考藍(lán)圖和路徑。

華為目前已經(jīng)擁有150多家金融解決方案生態(tài)伙伴。在金融行業(yè)，華為攜手全球超過11000家伙伴，在80多個(gè)國家和地區(qū)服務(wù)超過5600家金融客戶。

在華為與合作伙伴、客戶的共同努力下，金融智能體，正迎來月映千江時(shí)。

審核編輯 黃宇