从「买模型」到「智能体工厂」 外滩大会背后的金融AI基建元年

九月的黄浦江畔，外滩大会再次将全球金融科技的目光聚焦上海。与往届不同，今年展馆里最拥挤的展台，不再是通用大模型的能力演示，而是各大金融机构亮出的「智能体矩阵」——某国有大行的信贷审批智能体半小时内完成原本需三天的尽调，某券商的投研智能体自动生成附带数据溯源的多因子分析报告，某保险集团的理赔智能体在客户上传照片后90秒内完成定损。这些场景背后，一个清晰的信号正在浮现：金融AI正从「买模型」的军备竞赛阶段，跨入「造智能体」的基建深耕之年。\n\n从模型崇拜到业务闭环\n\n2023年前后，金融机构对生成式AI的探索大多始于「买模型」。采购部门与技术团队奔波于各大厂商，试图用一道「参数考题」来弥合自身与前沿技术之间的鸿沟。彼时，采购报价单上或许还有「千亿参数、万亿Tokens、对话轮次上限」这类用力的技术参数，但结果总有差强人意之处：模型善于应答财报电话会摘要，却未必懂流动性覆盖率低于85%时加盖公章的签批口径；能写出颇有逻辑的客诉处理范例，但会在真实对话超过十二段绕回话题的情形下乱了分寸，忽视持卡协议书第九条第六款、信息安全内规所规定的预警阈值之间的强约束逻辑，自然就无法安全执行一笔退单指令，最终误叫同事核对/承担责任等，还需根据适当性原则去人工跟进善后所遗留的难题。