金融AI不再只讲概念，英伟达报告称83%机构看到投资回报

21世纪经济报道记者 倪雨晴

AI和金融业的融合，进入了新的阶段。

在近日英伟达GTC活动上，除了强劲的硬件平台外，一个值得关注的现象是，金融从业者成为参展客户中最活跃的群体之一。英伟达创始人兼CEO黄仁勋甚至在演讲中说道：“GTC参会者中，占比最高的来自金融服务行业。我希望他们是开发者，而不是交易员。”

这也意味着，AI正在从底层基础设施建设，走向行业应用和商业回报验证。

金融业天然依赖数据、模型、风控、交易、合规与客户服务，也因此成为AI最容易形成业务闭环的行业之一。从智能客服、咨询服务，到智能助理、财富管理，AI已经不只是金融机构降本增效的工具，而是开始嵌入到更多运营流程中。

英伟达最新发布的《2026年金融服务行业AI发展现状及趋势》报告显示，金融服务行业对AI的采用已经从试点走向普及。65%的受访者表示其组织正在积极使用AI，较2024年的45%有所上升。更重要的是，AI正在影响组织的营收和利润，83%的受访者表示在AI用例中看到了投资回报，89%的受访者称AI既增加了年收入，又降低了年成本。

（图源：英伟达报告）

可以看到，金融AI已经从技术试点，进入产业深水区。对于金融机构而言，AI的价值不再只是回答问题，而是提升效率、改善体验、降低风险，并最终转化为可衡量的收入增长和成本下降。

应用层率先变现

黄仁勋曾用“五层蛋糕”解释AI产业结构：能源、芯片、基础设施、模型和应用。前四层决定AI如何被生产出来，而最上层的应用，才是经济价值真正产生的地方。

金融AI正是应用层最典型的行业样本之一。在金融场景中，AI的落地并不抽象。

英伟达报告显示，金融服务行业2025年十大AI用例中，客户体验和参与占比42%，文档处理占比40%，算法交易占比32%，文档管理占比30%，风险管理、合规性、欺诈检测等也位列其中。

（图源：英伟达报告）

从这些场景可以看出，金融AI并不是单点应用爆发，而是沿着“前台提体验、中台提效率、后台控风险”的路径扩散。客服、咨询、助理管家和财富管理，是用户最容易感知的入口；文档处理、合规风控和知识检索，则是金融机构最容易看到ROI的抓手。

最直接的变化发生在前台客户服务。过去，银行、保险、券商和财富管理机构需要大量人工客服承接客户咨询、业务办理和产品解释，服务质量高度依赖人员经验和响应速度。如今，基于大模型的智能客服和金融助理，可以对高频问题进行即时响应，也可以帮助客户经理生成沟通摘要、产品说明和客户跟进建议。

中后台则是AI更容易产生确定性回报的领域，因为金融行业有大量文档处理、合同审核、合规检查、风险识别需求，流程长、规则多、人工成本高。

该报告进一步指出，52%的受访者认为AI帮助提高了运营效率，48%的受访者认为AI提升了员工生产力，37%的受访者认为AI改善了客户体验。其中，文档处理、客户体验和参与、文档管理是投资回报率排名前三的AI用例。

这也解释了为什么金融AI正在成为AI应用层的重要突破口。金融机构不缺数据，也不缺场景，真正的难点在于如何把数据、模型和业务流程连接起来，变成可持续的生产力。AI应用层的价值，最终要通过收入、成本、效率和风险指标来验证。

不过，金融AI的落地也存在挑战。报告显示，2025年，40%（高于2024年的33%）的受访者认为，采用AI面临的最大挑战仍与数据有关，关键问题包括隐私、主权和数据分散在不同位置；35%的受访者认为缺乏AI专家和数据科学家是第二大挑战，25%的受访者提到监管和道德问题。

这恰恰反映了金融业应用AI的特殊性。金融机构不能只追求模型能力和应用速度，还必须同时考虑数据安全、客户隐私、监管合规、模型可解释性和审计留痕。尤其是在财富管理、风控、反欺诈、交易和合规等场景中，AI输出不仅影响运营效率，也可能影响客户利益、风险暴露和监管责任。

因此，金融AI的产业化并不是简单把通用大模型接入业务系统，而是要在高度约束的环境中，把模型能力转化为可控、可追踪、可评估的业务能力。这也决定了金融AI的应用落地会更谨慎，但一旦形成闭环，也更容易产生稳定的商业价值。

AI智能体加速落地

金融AI的下一轮变化趋势，正在指向Agentic AI，也就是AI智能体。

与传统聊天机器人不同，AI智能体能够围绕一个目标进行推理、规划、调用工具并执行复杂任务。放在金融场景中，它可以完成多步骤工作，也可以帮助投研人员检索市场信息、归纳财报要点、生成研究框架，甚至在内部系统中完成流程编排。

前述报告显示，42%的金融服务受访机构正在使用或评估Agentic AI。其中，近半数表示其组织内部已经部署智能体，另有41%表示将在未来一年内部署AI智能体。在使用或评估代理式AI的组织中，56%将知识管理和检索视为首要用例，52%关注内部流程优化，43%关注客户支持自动化，任务和项目编排、监管合规和风险监控也进入主要应用方向。

这些用例与金融业痛点高度吻合。金融机构的信息密度高，业务流程长，合规要求强，许多工作并非单次问答，而是跨系统、跨部门、跨流程的连续任务。AI智能体的价值，正在于把原本碎片化的AI能力，嵌入更完整的业务链条。

与此同时，金融机构对AI的投入仍在继续增加。报告显示，近100%的受访者表示，其组织在2026年的AI投资将增加或保持不变，83%的受访者表示会增加。44%的受访者预计未来一年AI预算增幅将超过10%，较2024年提升14个百分点。大型公司同样保持加码趋势，46%的大型公司受访者预计，未来一年AI预算将增加超过10%。

（图源：英伟达报告）

换言之，金融机构不再只是试用AI，而是在思考如何把已经验证有效的AI能力规模化、流程化、平台化。对于银行、保险、券商和资管机构来说，下一阶段竞争重点不是有没有AI应用，而是AI能否真正进入核心流程，并在运营效率、员工生产力、客户体验和风险控制上形成持续回报。

但AI智能体的落地也带来新的挑战。报告显示，Agentic AI仍处于企业部署的早期阶段，采用过程中，性能和可靠性问题是最主要挑战，34%的受访者选择了这一选项，包括准确性漂移、结果不可预测等；33%的受访者认为缺乏管理或监控AI智能体的内部技能和专业知识；30%的受访者提到数据相关问题；28%的受访者关注实施问题，包括不易使用、部署以及与现有工作流集成；另有28%的受访者提到监管和道德问题。

金融业务不是普通办公场景，AI智能体越深入业务链条，企业对AI的治理能力、系统集成能力和风险控制能力的要求也越高。同时，AI智能体也在新需求下不断进化。

但毫无疑问的是，AI产业的重心正在发生变化。底层算力仍然重要，但市场越来越关注应用能否落地、能否创造收益、能否形成产业闭环。

这也与英伟达的增长叙事形成呼应，数据中心仍是英伟达最核心增长引擎，但接下来其业务将按“数据中心”和“边缘计算”两大市场平台披露，这一变化说明，AI产业进一步延伸到“边缘”，包括企业桌面、工作站、网点终端和业务现场等。

而金融业正是检验AI商业化能力的重要行业之一。未来金融AI的竞争，不在于谁更早接入大模型，而在于谁能把AI建设成覆盖核心业务的基础设施，并在安全合规的前提下形成可持续的产业回报。