2026年金融行业：AI与智能体系统全面落地引领新时代变革

随着人工智能（AI）和智能体（Agent）技术的持续突破与广泛应用，金融行业正迎来前所未有的变革浪潮。2026年，国产自主模型与国际先进技术并驾齐驱，云服务、多模型API的创新推动场景落地，基础设施的不断优化为行业提供更加高效、低延迟、可控的软硬件底座。这一系列创新不仅加速了行业的数字化转型，更在会计、审计、投资、反欺诈、风险控制等关键场景实现了规模化应用，开启了智能金融的新时代。

一、国产与国际大模型及Agent企业持续推进产业落地

国产大模型“Qwen3.5”及其生态扩展

作为中国自主研发的旗舰模型，“Qwen3.5”在内容生成、智能客服、风险评估等多个金融场景中实现了大规模部署。近期，阿里巴巴发布了**“Qwen3.5-Medium”开源模型**，性能已达到Sonnet 4.5水平，支持在本地计算机上高效运行。这一突破极大降低了接入门槛，使金融机构、企业研发团队能够自主部署AI系统，从而增强数据安全与自主可控。

新动态：

• 硬件支持方面，摩尔线程宣布其旗舰GPU已全面兼容“Qwen3.5”，极大提升模型推理速度，为行业大规模应用提供硬件保障。
• 云服务方面，阿里云的“Coding Plan”已整合“Qwen3.5”、GLM-5、MiniMax M2.5、Kimi K2.5等多款开源模型，加快金融场景的接入与部署，降低成本，提升效率。
• “Qwen3.5”还积极推广至发展中国家，助力缩小数字鸿沟，推动全球合作。

国际领跑者“Gemini3.1pro”

谷歌推出的**“Gemini3.1pro”**在多项国际基准测试中表现优异，被视作行业新标杆。其多模态理解、响应速度和知识覆盖能力不断突破，为行业制定国际标准提供技术支持，同时推动跨国合作。

Agent创业投融资热潮

• Gushwork AI，一家专注于Agent的创新企业，近期获得900万美元种子轮融资，由Susquehanna Asia VC领投。公司计划加快产品研发及市场推广，助力企业将发现从传统向智能探索转变。
• Basis，领先的AI代理平台，专注于会计、税务、审计等场景，近日成功募集1亿美元，估值达11.5亿美元，其“端到端”智能代理已被多家会计师事务所采用，推动财务自动化。
• Rowspace，专注于金融决策的AI平台，完成了5000万美元融资，旨在推动金融机构内部数据深度挖掘与智能决策支持。
• t54 Labs，专注多Agent信任与责任治理，获得500万美元种子轮融资，Ripple和Franklin Templeton等国际投资者纷纷布局多Agent环境的安全与责任体系。

Anthropic在金融行业的动作

“蒸馏事件”后，Anthropic公司开始重塑其在金融行业的战略。据钛媒体报道，Anthropic在2026年2月连续发布多篇文章，暗示其在金融行业的“山雨欲来”。公司正加强对行业应用的研究，尤其关注模型的责任归属与伦理风险，为未来合作奠定基础。

二、技术创新与基础设施：端侧推理、低功耗芯片与RAG技术成为行业新焦点

国产芯片与端侧推理技术的崛起

国产芯片研发持续提速，14nm以下的AI专用芯片已开始投入实用，满足金融行业对高性能和能效的双重需求。国产芯片在性能、成本及自主可控方面取得显著突破，为金融机构提供了更安全、可靠的硬件基础。

同时，端侧推理技术快速发展。网易有道推出的LobsterAI推理框架支持模型端侧压缩、算子融合和动态批处理，显著提升金融终端设备的响应速度和安全性，满足银行、证券等对实时响应的严格要求。

RAG（检索增强生成）技术落地

京东技数中心结合Agent、微调（SFT）与RAG的基础应用框架，已在金融反欺诈、智能投顾、客户服务等场景中实现微调部署。RAG大幅提升信息检索和内容生成能力，推动行业实现“零代码”应用，极大加快智能化落地。

国际合作与供应链多元化

• SambaNova Systems完成3.5亿美元融资，由Vista Equity Partners领投，宣布与英特尔合作，强化硬件生态，为全球金融行业提供自主、多元的硬件支撑。
• 欧洲的SambaNova等公司不断扩大投资，推动AI专用芯片研发，增强供应链的多元化，减少对单一地区的依赖。

基础设施升级

国际巨头如亚马逊、微软不断扩大数据中心投资，为大模型训练和推理提供强大支撑。国产硬件研发也在加速推进，以确保行业的自主可控，保障金融数据安全。

三、责任治理、安全体系与内容追溯：多Agent环境下的伦理与合规

多Agent可追溯架构与责任体系

中国研发的中枢-分身Agent架构实现了AI决策全过程的可追溯性，已在金融、医疗等场景中应用。结合区块链技术，金融机构开始建立模型责任归属和内容版权追溯体系，有效提升合规性与可信度。

伦理风险与合规挑战

随着AI在金融交易监控中的广泛应用，伦理风险逐渐凸显。包括模型偏见、决策责任不明确、数据隐私泄露等问题成为关注焦点。一份由《新浪新闻》报道的研究指出，AI在监控金融交易时可能引发偏见与歧视问题，对公平性提出挑战。

此外，开源模型的许可与IP风险也不断上升。报告显示，组织在审计AI生成代码时面临前所未有的挑战，因开源许可冲突和版权归属不明确，成为行业亟需解决的问题。

国际标准与监管同步推进

• 2026年2月，美国财政部发布“AI网络安全与风险管理计划”，指导行业强化AI系统的安全性。
• 欧洲等地区也在制定责任和安全标准，推动国际合作，确保金融AI应用的合规性。

四、行业生态：财富管理与数字金融平台积极拥抱AI

财富管理中的AI应用创新

知名亚洲财富管理平台StashAway宣布将加强AI在数字金融和财富管理中的应用。根据《預算迴響》报道，StashAway正推动基于AI的智能投顾、个性化财务规划，提升客户体验与投资效率。其策略表明，未来财富管理将深度融合AI技术，为客户提供更精准、多元的资产配置方案。

数字金融平台的智能化转型

多家银行和金融科技公司积极布局，利用AI进行客户画像、风险评估和产品推荐。智能终端与多模态硬件的应用也在不断扩大，提升基础设施能力。

五、未来展望：监管、责任治理与国际合作同步推进

2026年，全球金融行业在AI与智能体的引领下，正朝着更加安全、可信、智能、协同的方向发展。国产模型的持续突破，国际先进技术的引入，以及基础设施和安全体系的完善，共同推动行业迈向高质量发展。

行业领袖周鸿祎强调：

“人工智能已进入智能体开发新阶段，行业正从模型训练转向应用落地，未来将以应用驱动创新。”

未来，软硬件的协同、责任体系的建立、国际合作的深化，将成为行业持续创新的重要动力。

总结与展望

2026年，金融行业在AI与智能体的深度融合中实现了质的飞跃。国产自主模型不断突破，国际先进技术持续引入，基础设施与安全体系同步升级，行业生态逐步完善。企业在会计、审计、风险控制、反欺诈、智能投顾等场景中实现规模应用，推动行业迈向智能、可信、安全的未来。技术创新与合作共赢，正塑造着金融行业的新时代，也为全球金融科技的未来发展奠定了坚实基础。

未来，监管、责任治理、跨国合作将同步推进，推动金融行业在智能化道路上稳步前行，构建更加可信赖的金融生态体系。