高峰

各位领导、各位同仁，大家下午好！

很高兴代表课题组汇报《香蜜湖智能金融发展报告》探索篇的主要内容。智能体的概念提出比较早，经历了从哲学思想到人工智能技术跨学科融合的过程，随着人工智能技术不断进步，智能体概念逐步得到完善，当前金融业正在积极推动智能体的应用向垂直领域深入拓展，深入挖掘行业数据精准适配业务流程。金融智能体已经展现出强大的渗透力和影响力，几天前有两家资产规模较大的银行CIO都和我提到他们在研究金融智能体未来的应用场景。

我们探索篇这一部分的内容主要围绕金融智能体的四方面进行展开：一是发展概述，二是行业实践，三是面临的挑战，四是未来发展趋势。

第一部分是发展概述。

智能体概念的演进和发展脉络是在实践中逐步完善的，首先智能体是自动化工具自主性能力的升级，应用边界向纵深的拓展。大模型的技术突破为智能体带来全面升级的机遇，推动智能体向更高层次的智能化发展，重构了智能体的概念；其次智能体是自动化工具核心能力的全面提升以及应用边界的极大拓展。大模型驱动的智能体融合实现手和脑的协同，有能力处理复杂的任务，解决了大模型与用户交互的鸿沟，打通大模型技术的最后一公里。大模型驱动的智能体具备感知能力、认知能力、记忆能力、规划能力以及执行能力等多项环境交互能力，实现了全面辅助，在某些情况下甚至完全替代人处理任务。

金融智能体是在金融领域能够感知环境，进行决策并执行动作的系统。不仅融合了智能体的关键技术能力，而且深度融合了专业的金融知识背景和金融业务场景，能够满足金融业务领域对多样化数据、专业知识、动态决策的需求，弥补传统解决方案业务效率低、流程固化等方面的不足，能够为客户提供定制化服务，在智能头部、智能风控、量化交易以及智能运营等领域有着广泛的应用场景。

金融智能体有两点重要意义：一是，金融智能体可以加速金融业的数字化和智能化转型，因为智能体能够提升金融服务个性化和智能化水平，为用户提供更加精准的解决方案，提升用户的体验。二是，要注意金融智能体的应用面临着严格的监管和低容错的挑战，因为智能体目前的自主决策能力明显还不足，仍停留在问答式的初级阶段，需要更加审慎的监管措施和风控手段。

随着技术的交汇和融合，应用场景的加深和拓展，金融智能体正在形成以底层资源为基石，数据为原料，模型为引擎，智能中枢为核心，应用为导向，安全为后盾的应用架构。

第二部分是行业实践。

前面工商银行吕仲涛首席已经做了场景方面的介绍，与单纯的大模型技术相比，金融智能体的应用效果更加明显。首先是对容错率要求极高的智能投研领域，金融智能体在保证应用实效性和专业性方面展现强大的能力；其次是智能风控和反欺诈领域，金融智能体的智能客服应答、客户意图识别、业务自动化以及报告的自动生成等方面的能力得到明显的提升；最后在智能运营和智能营销领域，金融智能体在任务解析、流程优化以及精准营销方面大幅度提升了运营的效率。

第三部分是面临的挑战。

挑战主要体现在智能体内容的输出、调度协作、计算资源以及响应能力等方面。第一是大模型内容输出多元化，存在安全问题；第二是多智能体的调度协作困难，难以应对复杂的任务；第三是智能体计算的效率受限，急需降本增效提质；第四是智能体的响应能力不足，在市场实时动态更新以及数据隐私、安全、风险等方面存在明显不足；第五是人才资源不足，供需失衡，复合型的人才缺口比较大。

第四部分是未来展望。

我最近看到美国国家工程院院士、斯坦福大学教授李飞飞的一篇论文，核心内容是AIAgent将引领新一轮人工智能大模型的未来，提出AIAgent通过多模态交互，基于用户的行为、环境和语言等指导Agent在特定环境中进行相应的动作，生成交互系统。从技术层面，突破核心技术后智能体实现信息深度整合与决策优化，将有能力洞察并快速响应市场变化；从监管层面，监管部门也确实应该考虑利用金融智能体降低风险，切实优化科技能力来赋能科技监管。

大模型驱动的智能体正在成为金融行业未来发展的关键因素，能够提高金融服务的效率和质量，金融业将进入全新的智能化时代。我就汇报以上内容，谢谢大家！