从“一小时理赔”到“对话即服务”：金融AI终于开始“干活”了

金融业是最舍得在AI上砸钱的垂直行业，没有之一。

过去一年，仅13家A股上市银行的金融科技投入就合计超过1800亿元，达到1838.78亿元。其中，六大国有银行投入均超百亿元，工商银行以285.88亿元稳坐头把交椅。招商银行在2025年业绩发布会上披露，其AI应用全年累计替代人工超过1556万小时，相当于省下了超8000名全职员工的工作量。

但一个令人尴尬的现实是：投入并不等于落地。

在头部银行、保险机构和部分核心业务场景里，AI确实已经开始从问答助手、办公工具，进入客户经营、风控、理赔、财富管理等岗位流程。但对更多金融机构来说，AI仍停留在试点阶段、外挂系统或单点提效，距离真正的“规模化上岗”还有相当一段距离。

为什么在投入意愿最强的金融业，AI反而面临落地难？

答案藏在金融AI的“特殊性”里。金融AI要真正上岗，需要的不是单点技术突破，而是把模型能力、真实场景和行业理解三件事焊在一起。金融机构有真实业务、有行业经验，也有长期积累的数据资产，但要让AI进入核心流程，还必须同时解决模型可信、数据安全、流程适配、结果可解释和监管合规等问题。这些问题，单靠金融机构内部的技术团队很难同时解决。

它们需要的不仅是一份技术预算，而是一个既懂AI、又懂金融业务的合作伙伴。

一小时到账保险理赔被AI改写了

2026年6月，阳光保险集团旗下的阳光数科与蚂蚁数科签下战略合作，共建“AI保险应用联合实验室”，聚焦保险专属智能体的研发和规模化应用，覆盖客户服务、营销支持、运营管理、风险控制四大价值链。

这次签约并非偶然。在此之前，蚂蚁数科已经在保险核心场景——理赔环节，用实际成果验证了AI“岗位化”的价值。

清晨七点半，儿科医院的走廊里，李女士第三次举起手机拍那张医疗单据——前两次都因为“照片模糊”被退回。城市的另一头，保险审核员张师傅盯着屏幕上一张印章清晰、格式规范的发票，“完美”得让他本能地警觉。过去几年，他练就了一种近乎直觉的怀疑：印章越标准，越要仔细看。是不是PS过的高仿？一张单子往往耗上大半天。

这两个场景，在过去可能要拉扯好几天。

现在，在同方全球人寿，凭借和蚂蚁数科合作开发的“支付鹰眼”AI系统，从上传材料到赔款到账，最快只要一小时。客户上传材料时，它像导游一样实时提醒“身份证要拍清晰”“还差一张费用清单”；材料进了后台，大模型自动归类分拣，计算机视觉像素级排查票据真伪——改过一个数字、拼过一张图片，都逃不过。

这套系统直接改变了张师傅们的工作状态。AI把他的精力从“大海捞针”里解放出来，去做真正需要人脑的事。那套让他本能警觉的“直觉”，现在有了系统帮他前置过滤。他的经验，变得更值钱了。测试数据显示，该系统识别准确率超过99%，整体理赔效率提升近一倍。

同方全球人寿副总经理王前进用一句话总结了这次合作：我们懂保险，蚂蚁懂AI。

十倍增效AI正在改造银行的“地基”

银行是金融AI最早打穿的深水区，也是蚂蚁数科积累“金融原生”经验的起点。

宁波银行是一个率先破局的样本。在城商行里，一个普遍存在的难题是：客户信息、产品资料、市场行情分散在七八个不同的系统里，客户经理做一次客户画像要反复切换登录、手动拼凑数据。AI工具只能做模糊的关键词匹配，搜出来的结果常常“答非所问”——这并非一家银行独有的问题，而是整个银行业在数字化早期普遍面临的“数据孤岛”困境。

蚂蚁数科帮宁波银行打破了僵局。双方依托Agentar知识工程平台，重新搭建了一套融合“知识加工管理平台+逻辑推理引擎+智能应用场景”于一体的智能化决策系统。系统通过“规划-检索-推理”三大运算符协同机制，把原本散落的知识图谱和原始文本“双向索引”起来。AI终于从“关键词检索”进化到“理解上下文”——原来只能联想一步，现在能连续推理三到五步。

效果立竿见影：复杂业务问答的准确率从68%提升至91%，响应速度进入百毫秒级。内容推荐准确率提升35%，召回率提升40%。更重要的是，Agentar平台具备强可解释性，能够清晰展示答案的推理路径与数据来源——这对强监管的金融环境来说，是安全合规落地的关键保障。

宁波银行展示了AI怎么变得更“在行”；上海银行展示的，则是AI怎么变得更“近人”。蚂蚁数科帮上海银行打造的手机银行，主打“对话即服务”模式——用户用自然语言对话就能办业务，不必在层层菜单里点来点去。67岁的张阿姨对着手机说“我要转钱给儿子”，系统就能直接办理。上线后，老年客户满意度显著提升，月活用户同比增长25%。

更广的层面上，蚂蚁数科联合伙伴在银行场景里跑出了一批深度落地的智能体：风控AI能自主推理、生成风控模型，效果达到行业专家水平以上；营销AI把零售业务从规划到执行全流程智能化，效果较传统方式提升两成；财富管理AI能自动执行任务、给出实时个性化建议，把理财顾问的分析效率提升一倍。

这些案例共同指向同一个变化：银行AI的价值不再只是单点提效，而是开始沿着风控、营销、财富管理等核心流程向内推进。

正是这些年在银行“深水区”的反复淬炼，让蚂蚁数科攒下了一套真正吃透金融业务的方法论和工程能力——这套能力，如今正在保险行业复制和验证。

为什么是蚂蚁数科？

金融AI的竞争，最终不会只停留在模型参数和算力规模上。通用AI离金融的实际场景，隔着一道知识鸿沟。一个模型能在公开对话里对答如流，未必看得懂一份对公授信报告，也未必拎得清不同客群在不同行情下的资产规律。金融数据又分散在一个个系统里，流程长、角色多，每一环都压着合规红线。仅靠更大的模型或更多算力，填不上这道沟。

蚂蚁数科CEO赵闻飙对此有过判断：要深度融合金融和AI，必须构建真正吃透金融的垂类模型。

这个判断，成了这家公司过去几年的核心打法。在中国国际金融展上，蚂蚁数科发布了Agentar金融智能体专家团，面向银行、证券、保险三大行业提供智能体能力。它的定位不是再做一个通用问答工具，而是把不同金融岗位上的业务任务，拆解给一组具备行业知识、流程洞察和合规约束能力的智能体来完成。

Agentar专家团覆盖的十个岗位，均以专业判断为核心，而非标准流程执行为主。每个金融数字专家内置了该岗位的金融专业知识与判断逻辑，在接收任务后能自主拆解执行路径，动态调度多个专业AI助手协同执行。支撑这套能力的，是一套覆盖银行、证券、保险、基金、信托6大类66小类金融场景的体系。

为了让模型经得起检验，2025年蚂蚁数科联合工商银行等机构推出了金融应用评测基准，深度考察智能体能力、复杂推理以及安全合规能力。这些努力换来了外部的认可：Agentar成为首批通过中国信通院评测的智能体平台产品，拿到最高评级；在IDC MarketScape相关评估中，蚂蚁数科入选中国智能体开发平台“领导者”象限。

但蚂蚁真正的护城河，并不在模型的大小。它真正攒下的，是把那套“金融原生”的经验变成了一套可以复用的工程能力。如今，它已经把服务铺到了全部国有大行和股份制银行、超过六成的地方性商业银行，以及数百家金融机构。

每个金融岗位都可以有“数字专家团队”

智能体在金融业的下一程会走向哪里？答案正在从“单点工具”转向“多智能体协同”。一个复杂的业务目标被自动拆解成多个子任务，交给不同专长的AI分头处理，再由一个“协调者”统一调度——整个系统像一个虚拟的职场，每个成员各司其职，又能彼此协作。

对于AI+金融的终局，蚂蚁数科的理解或许和很多人想的不太一样。蚂蚁数科金融事业部总经理曹刚说，智能体在产业里已经从辅助人、模拟人，走向真正承担岗位级的价值交付。金融智能体的落点不是简单替代员工，而是把重复性工作交给AI，让一线人员把更多精力放在判断和决策以及客户关系上。

落到财富管理场景里，一线理财师身边会多出一支“数字专家团队”，覆盖市场研判、客户经营、服务话术、商机挖掘和复盘质检等多个环节，各由不同的智能体负责。

当然，这条路上仍有真难题。智能体靠多轮推理、高频调用来完成一整套业务闭环，算力消耗会“链路式放大”。加上数据安全、合规红线这些硬约束，“可靠、可控、可优化”从来不是一句口号。

回头来看，投入1800亿元之后，金融AI并不是没有落地，而是正在从“试点落地”进入“岗位落地”的分水岭。从同方全球人寿的一小时理赔，到阳光保险的全链条智能化，这些保险行业的突破并非偶然——它们建立在蚂蚁数科在银行核心业务中反复验证、反复打磨的能力底座之上。

对金融机构来说，下一阶段的竞争不只是看谁更舍得投入，而是看谁能把AI真正嵌进流程、交给岗位、纳入治理，并让它持续产生可验证的业务价值。

码上e客

码上 e 客是一站式数字科技服务平台，平台以技术为核心，打造专业、智能、高效的数字化技术生态。构建绿色服务平台，激发创新活力，驱动金融科技与业务深度融合，引领行业持续革新。打破传统业务模式的信息壁垒，坚守 “让金融服务像阳光一样温暖每个人” 的用户服务理念，致力于为个人消费者和小微企业提供专业、标准、透明、高效的Ai金融服务软件平台。

本文作者：码上e客