“2026年是金融行业真正的智能体元年。”阿里云智能集团公共云事业部副总裁张翅不久前的这句话,正被国内厂商密集发布的金融AI智能体(Agent)印证。
今日,记者从腾讯了解到,WorkBuddy金融版正式上线,这是专门面向金融机构研发的AI智能工作台,针对银行、资管、保险行业打造了“公司金融、零售金融、投研投顾、个客经营”四大工作台。
不只是腾讯,据21世纪经济报道记者梳理,今年以来,已有十余家云厂商、金融IT服务商、金融信息服务商、AI厂商等,新发布或升级金融智能体平台,各类金融机构依托开源模型加速本地化部署。
“AI+金融已从大模型时代进入智能体(时代)”,东吴证券8月底发布的研报认为,竞争重点由模型能力转向专业数据、工具调用、场景渗透与持续使用,“谁的Agent更快落地、更深渗透”,正在取代“谁的模型更强”。
IDC报告显示,2025年中国金融行业生成式AI市场迎来爆发式增长,整体规模达到17.40亿元,同比增速高达90.4%。各方正在金融这片AI应用“沃土”上“鏖战”。
过去,科技公司、大模型厂商等掌握算法、算力等优势,但缺乏“数据燃料”,即金融机构沉淀的私域数据。今年,金融信息服务商陆续将数据能力封装为MCP、Skills标准接口并对外开放,加速了这一轮金融智能体落地应用。
今年3月以来,同花顺iFinD MCP、东方财富妙想 Skills、万得 AIFinMarket、通达信 MCP等陆续开放。这意味着,金融信息服务商把过去封装在终端中的能力“拆”出来,可被Agent调用。
基于此,互联网大厂、云厂商、大模型厂商、金融机构等密集发布金融智能体(Agent)。
互联网大厂中,腾讯最新推出WorkBuddy金融版,据腾讯云副总裁胡利明介绍:“WorkBuddy金融版的核心,就是在WorkBuddy的智能体框架之上,进一步叠加金融业务视图、行业Skill、专家团、MCP应用、数据连接器、流程规则和组织治理能力,打造面向真实金融业务的智能工作平台。”
以银行最典型的复杂业务场景“对公信贷尽调”为例,据胡利明介绍,WorkBuddy金融版能够将整个尽调流程自动化,原本需要10天的尽调现在可压缩至1天。据悉,今年3月以来,WorkBuddy已陆续进入中金公司、国投证券、平安银行、中国太平等100多家金融机构。
云厂商中,阿里云在6月发布金融级通用智能体平台“点金”,可在投研、投顾、信贷、风控、理赔、营销、客服等业务流程中执行完整任务链,包括跑回测、训模型、写报告、做风控、做合规。此外,百度智能云、华为云也在AI+金融领域多有布局。
金融信息服务商中,万得信息不仅对外开放标准接口,还在3月上线AI投研智能体平台WindClaw,整合Wind金融数据库,能自动读取实时行情、财务指标、行业数据、上市公司公告及市场资讯等多维度金融数据,并在此基础上进行智能分析与信息提炼,进而提升投研效率。
大模型厂商中,DeepSeek凭借开源、低成本优势,成为金融机构本地化部署的重要选择。例如,在今年4月DeepSeek-V4发布后,兴业证券、国投证券、中泰证券、国金证券、山西证券等多家券商实施该模型本地化部署。
随着参与者渐多,行业格局逐渐清晰,东吴证券在研报中将金融智能体主要“玩家”划分为四类:
一是数据拥有者,如同花顺、Wind、东方财富;二是场景拥有者,如九方智投控股、财富趋势、指南针等;三是模型拥有者,如豆包、DeepSeek、通义千问、智谱;四是平台拥有者,如腾讯的WorkBuddy等。
(图源:东吴证券研报)其中,“耐人寻味”的是平台方与数据方的关系。平台型Agent既是金融数据方的最大客户,也是最大“威胁”。
一方面,金融智能体海量的查询、计算需求为数据厂商开辟新的商业化路径;另一方面,当MCP标准化之后,用户不再需要打开各家独立终端完成投研,传统金融终端的用户黏性可能被显著削弱,数据厂商或将面临沦为“底层供应商”的风险,MCP开放数据接口也可能带来数据泄露与滥用风险。
除数据博弈外,金融智能体的合规、安全与商业化问题同样“悬而未决”。金融业对智能体的要求高于通用行业:输入要可信、执行要可控、过程要可追溯、责任要清晰。
“创新与安全是一体两面,尤其是在AI深度参与交易决策的场景下,风险可控是创新的前提。”华泰证券首席信息官韩臻聪表示。
对此,各厂商格外重视技术底座的安全、合规。例如,据腾讯介绍,基于“隔离算力+专属网络+本地安全治理”的架构,WorkBuddy金融版既保留先进大模型能力,也让数据、权限、流程和责任边界掌握在金融机构手中。
此外,东吴证券分析师孙婷等还罗列了金融智能体发展的诸多不确定性,包括:Agent自主执行能力仍有限,复杂金融任务场景落地尚需时间;权益市场波动直接影响C端使用频次与B端付费意愿。而最现实的问题是,Agent产品大多仍处于免费体验阶段,付费转化路径尚不清晰。
17.40亿元的市场规模、90.4%的高增速、数十家厂商的密集卡位,金融智能体的“鏖战”才刚刚开场,谁能率先跑通?