问题——从“试验田”走向“主战场”，金融科技需要把前沿技术真正转化为生产力。2026年政府工作报告提出，打造智能经济新形态，深化拓展“人工智能+”，推动重点行业领域实现商业化、规模化应用。随着大模型能力加速迭代，金融科技既迎来效率提升的机会，也面临更严格的合规要求、更复杂的风险形态以及更高的用户服务期待。如何让技术嵌入业务流程，沉淀可复制的工程化能力，成为行业共同课题。 原因——场景复杂与强监管并存，推动“底座+工具链+应用”的体系化建设。金融业务高频交互、强实时、强约束，过去以单点系统改造为主的方式，往往难以支撑跨流程协同与持续迭代。同时，反欺诈对抗升级、客群差异扩大、服务渠道多元化，要求模型不止“能回答”，更要“能执行、可追溯、可评估”。这种背景下，企业需要以统一技术底座承载多场景调用，以标准化工具链降低开发与运营成本，才能推动规模化落地。 影响——智能化正在改写金融服务的效率边界与风控方式。信用飞上介绍，公司自2021年启动“天外飞仙”大模型专项，成立金融大模型创新实验室，持续推进关键能力建设；2025年初加快DeepSeek大模型金融科技领域的实践应用，提升复杂语义理解与问题处理能力。在此基础上，公司构建以“信飞AI大脑”为核心的全场景平台，覆盖从智能获客到贷后管理的链条式升级，并将信贷智能体作为推动流程再造的重要抓手，已沉淀覆盖前中后台的200多个智能体，向业务提供可组合的能力模块。 对策——以“平台化”推进全链条落地，聚焦风控与服务两类关键场景。其一，在风控领域，公司推出灯塔智能风控引擎，围绕策略配置、验证、发布、监控、下线建立闭环管理，并探索将大模型用于反欺诈图谱推理与动态优化等环节，通过“全局场景化智能编排”“客群差异化路由”等机制，提升响应速度与识别精度，增强风控体系的敏捷性与透明度。其二，在客户服务领域，公司于2025年升级客服体系，上线智能机器人等能力，在用户咨询、外呼触达、语音交互、质检合规等环节形成联动，提升问题解决效率与服务一致性。其三，在工程化支撑上，公司推出“鲁班”人工智能开发平台，为智能体应用搭建提供标准化基础设施与工具链，降低构建门槛，提升快速迭代与复制推广的效率。公司同时表示，已形成约300件核心自主知识产权，专利布局覆盖人工智能、大数据等领域，为持续创新提供支撑。 前景——从“单点替代”走向“系统重构”，关键治理与协同。业内人士认为，大模型在金融场景的价值正从提升交互效率，扩展到流程再造与组织协同；但要实现可持续的规模化应用，仍需在数据治理、模型评测、权限与审计、合规风控、人机协同边界各上建立更严格的制度与机制。下一步，金融科技企业一方面要强化技术底座的安全与可控，另一方面应围绕核心业务链条打造可评估、可追溯、可运营的智能体体系，让技术红利稳定转化为服务能力与风险管理能力。
“人工智能+”不是简单叠加技术，而是以系统性创新重塑生产方式。金融科技企业要在效率、风险与合规之间找到可持续的平衡：既要用平台化能力打通场景落地的“最后一公里”，也要以治理体系守住安全与公平底线。以大模型与智能体推动流程再造、运营提效和服务升级，将成为金融业高质量发展的重要方向之一。