2026年AI时代下的金融科技发展洞察报告

艾瑞咨询

2026/07/28 08:40

金融科技丨研究报告

核心摘要：

在金融业全面迈向数智化转型的背景下，AI已成为金融机构重构业务流程、提升运营效率、强化风险治理与打造新型服务模式的关键力量。随着大模型、智能体等技术加速成熟，银行、保险、证券等机构正从通用工具试点走向核心业务嵌入。与此同时，行业仍面临投入产出衡量、数据安全、模型幻觉等现实挑战，亟需更系统的市场研判与实践参考。艾瑞咨询金融研究院基于问卷调研、专家访谈、桌面研究及厂商调研，发布《AI时代下的金融科技发展洞察报告（2026）》。报告梳理中国金融科技从电子化、互联网化、规范化迈向数智化的演进脉络，剖析金融机构AI能力建设路径、采购逻辑和供应商评价标准，并围绕银行、保险、证券三类机构构建AI应用场景图谱，进一步研判AI驱动下金融科技的发展趋势与产业生态，为金融机构、科技厂商及相关从业者提供决策参考。

一、中国金融数智化驱动因素

当前，金融数智化已不再是“要不要做”的选择题，而是金融机构在效率提升、客户服务、风险管理和市场竞争中必须持续推进的能力建设。调研结果显示，金融机构投入 AI 由战略牵引、经营压力、市场竞争、技术成熟与行业示范等多重因素共同作用。

1、内生变革需求、外部竞争压力与技术成熟共同 推动金融数智化

调研中，“高层战略推动”的选择比例最高，达到80.6% ，是金融机构深度应用AI的首要推动因素，反映出金融行业的AI 应用具有较强的组织性和系统性特征。

降本增效压力也是推动金融机构应用 AI的重要原因，有75.0%的受访者选择了这一因素。近年来，金融机构普遍面临经营效率提升、成本结构优化和资源配置改善等压力，传统依靠人工处理和流程驱动的模式在效率、成本和响应速度方面逐渐显现出局限。

2、外生驱动力：市场压力与同业实践共同推动金融机构AI应用深化

市场竞争是推动金融机构深度应用 AI 的主要外生因素，72.2% 的受访者选择了 "市场竞争驱动"。随着金融机构加快智能化布局，AI能力正转化为机构具体业务上的的竞争优势，应用较慢的机构可能落后于同行。因此，市场竞争构成了金融机构数智化转型的重要外部压力。

同业示范效应进一步放大了这种压力，61.1% 的受访者选择了 "同业示范效应"。金融行业对安全、稳定和投入产出要求高，采用新技术通常较为谨慎。当同业在智能客服、智能风控、智能投研、运营自动化、合规审核等场景取得可见成效时，既降低了其他机构对AI 应用风险和收益的不确定性判断，也提供了可借鉴的实践路径，同时形成了 "不能落后于同行" 的竞争压力，推动更多机构加快跟进。

3、技术基础：技术条件成熟提升AI规模化落地可行性

调研 中 ， 55.6%的受访者选择“技术条件成熟”，说明技术进步已经成为金融机构深化AI应用的重要基础条件。相比高层战略推动、降本增效压力和市场竞争驱动，技术条件成熟的选择比例并非最高，这也表明技术本身并不是金融机构应用AI的唯一原因。

但从应用落地角度看，技术成熟度直接影响AI 能否从概念验证和局部试点，进一步走向业务流程中的稳定应用。过去，金融机构在应用AI时往往面临模型效果不稳定、场景适配难度高、数据安全要求高等问题，导致AI更多停留在辅助性、局部性的应用层面。随着大模型、机器学习、智能语音、知识图谱、自动化流程工具等技术能力不断提升， AI在金融场景的可用性增强，金融机构将其嵌入客服、风控、投研、运营、合规等业务场景的条件也更加成熟。

二、中国金融机构AI投入情况

金融机构AI投入规模

2025年，中国金融机构对AI类产品的投资规模为144亿元，预计2030年将达579.2亿元，年复合增长率为32.1%

2025年，中国金融机构AI类产品投入规模约为144.0亿元。其中，一部分来自智能客服、智能营销、智能办公等成熟场景的持续采购，另一部分来自大模型、智能体平台、行业模型微调和场景化解决方案等新增投入。预计到2030年，市场规模将提升至579.2亿元，2025-2030年CAGR约为32.1%。从增长节奏看，2026-2028年是金融机构AI投入的快速放量阶段，市场规模从190.4亿元提升至352.6亿元；2029年后，随着早期试点逐渐完成、项目ROI要求提高、预算审批趋于理性，增速将从高位回落，但投入规模仍保持持续扩张。

这背后有三点核心逻辑：1 ）金融机构的AI应用正在从“工具采购”转向“能力建设”，金融机构不再只采购单点产品，而是围绕模型、数据、平台、智能体和业务系统改造进行组合投入；2）金融机构的AI预算正在从技术部门向业务部门渗透，风控、营销、客服、投研、核保理赔等条线会成为新增预算的重要来源；3）市场将从高预期驱动转向价值验证驱动，项目能否形成稳定效果、可复制场景和可衡量收益，将决定后续投入能否持续扩大。

金融机构AI投入类型

应用层数智化改造与算力建设成为金融业AI投入双主线

现阶段金融机构的AI投入更偏向于围绕具体业务场景和系统能力展开。调研结果显示，分别有80.6%和77.8% 的受访者表示所在机构的AI投入在应用层改造和算力基础设施。一方面，机构关注AI 能否嵌入现有业务流程，提升客户服务、风险管理、运营管理、投研支持、理赔核保、合规审核等环节的效率；另一方面，AI应用的持续运行也需要算力资源、系统稳定性和模型调用能力作为基础支撑。

金融机构对 AI的投入具有较强的业务导向。相比单纯配置模型或采购工具，应用层改造更直接对应业务系统、流程节点和用户触点的变化。对于金融机构而言，AI价值往往不是通过单一技术模块体现，而是通过与业务流程结合，改善信息处理效率、审核效率、服务响应速度和决策辅助能力。因此，应用层改造成为最主要的投入方向，反映出金融机构更加关注AI在具体业务中的可用性和落地效果。

基础资源能力是金融AI建设的重要内容。金融场景通常对响应速度、系统稳定性、数据安全和服务连续性要求较高，尤其是在智能客服、内部知识问答、文本与单证处理、风险识别、投研辅助等场景中，模型调用频率、并发处理能力和推理效率都会影响应用体验和部署范围。因此，算力基础设施并不是独立于业务之外的技术投入，而是支撑AI应用规模化运行的重要条件。

金融机构数智化需要复合型AI人才和具备金融行业know-how的外部服务商。人才团队建设和外部采购服务的选择比例分别达到61.1%和55.6%，均超过半数，说明金融机构在AI投入中需要能够连接技术、业务与合规的专业能力。金融AI应用通常涉及客户服务、风险管理、投研支持、理赔核保等具体场景，对数据安全、业务规则和结果可解释性要求较高。因此，机构既需要懂AI又懂金融业务的复合型人才，也需要引入熟悉金融行业场景、能够提供定制化解决方案的外部服务商。

金融机构AI能力建设路径

1、自研和外采结合是金融机构AI能力建设的主流路径

金融机构AI能力 建设以“自研+ 外采”的混合模式为主，在调研中仅仅8.3% 的受访者表示所在机构的 AI能力建设完全依赖外采，同时没有受访者表示能够依靠纯自研模式完成AI能力的建设， 说明在 AI能力建设过程中，金融机构普遍倾向于在内部能力建设与外部资源引入之间寻找平衡。

这一结果与金融行业的业务特征具有较强一致性。金融机构一方面需要通过自研或内部开发掌握关键业务场景、核心数据、风控规则和系统集成能力，确保AI应用在安全性、稳定性、合规性和可控性方面满足行业要求；另一方面，也需要借助外部模型、技术平台和解决方案提升建设效率，降低从零开发的成本和周期。因此，“自研 +外采”是金融机构在安全可控、业务适配和效率成本之间进行权衡后的现实选择。

值得注意的是，当前金融机构所说 的“自研”，并不主要等同于完全自主研发。金融机构对自研的理解更加偏向模型改造、场景适配和工程化落地，区别于 从底层模型架构、训练数据和基础参数层面完全从零开发。调研中有 72.7%的受访者认为“基于开源模型深度开发”更接近本机构所认定的自研，反映出开源模型在金融AI建设中的重要性。

2、外采路径具有“效率导向”和“安全可控”双重特征

从前述调研结果可知金融机构 AI能力建设呈现出较强的外部能力引入需求，全部受访者选择了包含外采成分的建设方式。从外采原因看，金融机构选择外采的首要动因集中在落地效率和方案成熟度，86.1% 的受访者选择“加快落地速度”，80.6%的受访者选择“供应商有成熟行业方案”，明显高于其他选项。

安全合规非金融机构选择外采的主要动因，是外采过程中必须满足的前置条件。这一点在外采落地模式中体现得更为明显。调研显示，75.0%的受访者选择“私有化本地部署”，是所有落地模式中比例最高的选项；而“公有云SaaS/API订阅”的比例仅为16.67%。这说明金融机构虽然普遍引入外部AI能力，但更倾向于将外部产品和模型能力部署在自身可控环境内。尤其在涉及客户数据、交易数据、经营数据、风控规则和内部知识库的场景中，私有化部署能够更好地满足金融机构对数据不出域、系统可控和服务稳定性的要求。

金融机构关注的供应商能力

安全合规与金融行业经验是AI 供应商选型的核心 考量

随着AI应用逐步进入金融机构的真实业务环境，供应商能力评估不再局限于模型性能本身，而转向对安全合规、行业理解、技术可靠与长期服务能力的综合考察。金融业务具有数据敏感度高、监管要求强、流程复杂度高等特征，因此金融机构在选择AI供应商时，更关注其是否能够在安全可控的前提下理解业务场景、适配既有系统。调研结果显示，金融机构评估供应商能力的考量因素优先度如下：

金融机构与供应商合作中遇到的问题

AI 外采合作痛点集中于业务理解、效果兑现与成本控制

对金融机构从业者的调研及访谈反馈显示，金融机构外采AI服务过程中，最常出现的问题集中在业务理解不深、核心效果未达预期和后期隐性成本过高三个方面。从本质上看，金融 AI外采的关键在于供应商能否将AI技术能力转化为金融业务价值。金融机构采购的并不只是模型或工具，更关注供应商能否理解业务规则、适配真实流程、控制实施成本，并在持续迭代中形成稳定、可验证的应用效果。

三、中国金融机构AI应用现状

AI工具在金融机构中的价值释放

降本增效是当前最突出的价值，收入转化仍待长周期验证

整体来看，金融机构使用 AI工具后已普遍形成价值反馈，仅有 2.78%的受访者表示“暂无明显价值”，说明AI应用已经在具体业务流程中产生可感知的经营效果。

降 本增效是当前AI应用最直接的 价值体现。86.1%的受访者认为AI带来了“人效 /流程效率提升”，75.0%的受访者认为 AI降低了 “人力/运营成本”。当前金融机构对AI价值的感知首先来自内部运营和流程改造：通过自动化问答、材料审核、 信息检索、坐席辅助等高频任务， AI能够压缩人工处理时间、减少重复性工作占用，并提升单位人力产出。

AI正在带动新的金融服务范式形成。 50.0%的受访者选择“催生新产品/服务 / 模式”，说明AI的作用已经从后台提效延伸到产品设计、客户经营和服务供给方式的重塑。新范式的价值重点在于改变金融服务的组织方式：从依赖人工经验和线下流程，逐步转向数据驱动、智能交互和人机协同的服务模式。

AI应用在收入端的价值尚未充分释放 。仅25.0% 的受访者认为AI带来了“收入/ 利润增长”，显著 低于其他价值类选项，说明AI应用在金融机构收入端的贡献尚未形成普遍反馈。相较于降本增效，收入端价值链条更长、影响因素更多、归因难度更高，目前仍处于培育和验证阶段。

四、中国金融机构AI应用发展趋势

1、应用实践：从单点提效走向流程重构，高价值场景将进入人机协同决策阶段

未来几年，金融AI应用将从单点工具使用，逐步走向业务流程重构。客服具体而言，AI在金融机构的应用经历三个阶段：

2、产业供给：从产品交付走向价值共创，厂商竞争将围绕金融业务Know-how分化

金融AI行业商业模式由传统软硬件、项目制产品售卖，逐步转向RaaS（结果即服务）价值共创模式，厂商核心竞争力由模型性能比拼下沉至金融业务Know-how储备。在早期阶段，金融机构采购AI更关注模型能力、系统功能、部署方式和演示效果；但随着AI项目从 POC、试点进入生产环境，金融机构会越来越关注项目是否真正改善了业务指标，例如客户转化率、客服解决率、理赔处理时长、反欺诈识别效果、合规审核效率、投研生产力和单位作业成本。

该趋势的判断有两重考量因素：

3、能力底座：从通用模型接入走向金融智能体平台，AI能力将被嵌入业务系统和操作流程

从前述调研结果看，金融机构当前AI投入的重点已经更多转向应用层改造，约81%的受访机构的 AI投入落在应用层改造，相比之下仅有53%的机构选择了基础大模型投入。这意味着目前机构的投入重点是将AI能力嵌入到具体业务中，而智能体是实现AI 能力深度嵌入业务流程、完成端到端业务自动化的更优技术形态。

4、可信治理：从结果校验走向内生治理，安全合规将成为AI进入核心业务的前置条件

在对金融机构从业人员的调查中，约有56%的受访者表示所在机构在AI落地过程中最大的痛点是数据安全隐患，足见安全问题对金融AI的重要性。未来行业将逐步落地AI 内生治理体系，安全合规成为 AI 切入金融核心业务的硬性前置门槛，全链路风险管控会内嵌在模型运行、业务执行全流程中。