> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # AI时代下的金融科技发展洞察 报告（2026）总结 ## 核心内容概述 本报告全面分析了AI在金融行业的应用现状、投入情况、发展趋势及面临的挑战，提出了金融机构在AI技术应用中的核心驱动因素与实践路径，为行业参与者提供了发展方向与策略参考。 ## 主要观点 1. **金融科技演进阶段**：中国金融科技已从电子化、互联网化，逐步迈入以AI为核心驱动力的数智化新阶段，AI在金融业务中扮演越来越重要的角色。 2. **AI应用核心价值**：AI在金融场景中主要体现为降本增效，同时在客户服务、风险控制、投研分析等环节中开始形成价值闭环。 3. **AI投入趋势**：2025年金融机构对AI类产品的投入为144亿元，预计2030年将达到579.2亿元，年复合增长率达32.1%。AI投入正从“工具采购”向“能力建设”转变。 4. **AI供应商选型标准**：金融机构在选择AI供应商时，更关注其安全合规能力、金融行业经验、模型性能及系统稳定性，而非单纯依赖品牌或价格。 5. **AI落地挑战**：AI在金融行业的落地仍面临业务理解不足、效果兑现困难、成本控制复杂、模型幻觉与数据安全隐患等问题。 6. **未来趋势**：AI将从单点提效走向流程重构，实现人机协同决策。同时，行业将逐步转向RaaS（结果即服务）模式，实现价值共创。 7. **可信治理与安全合规**：AI进入核心业务需具备数据可控使用、AI运行过程可控及平台化治理能力，安全合规将成为AI应用的前置条件。 8. **卓越者评选**：本报告评选了30家AI金融科技卓越者，涵盖综合能力、智能体平台、模型服务、数据及可信、基础设施五大领域。 ## 关键信息 ### 一、AI应用现状 - **大模型**：在智能客服、内部知识问答、合规审核等场景中广泛应用，占比达86.1%。 - **智能体**：用于流程编排和任务执行，成为AI嵌入业务流程的重要方式。 - **机器学习**：在风控、反欺诈、客户分群等场景中发挥稳定作用，占比61.1%。 - **降本增效**：AI已显著提升业务流程效率，86.1%的受访者认为AI提高了人效和流程效率。 - **收入转化**：AI对收入端的影响仍需长期验证，仅25%的受访者认为AI带来了收入增长。 ### 二、AI投入情况 - **投入规模**：2025年AI投入144亿元，预计2030年达579.2亿元。 - **投入类型**：主要集中在应用层改造（80.6%）和算力基础设施（77.8%）。 - **采购逻辑**：金融机构更倾向于“自研+外采”模式，以平衡安全可控、业务适配与效率成本。 ### 三、AI驱动因素 - **内生驱动力**：高层战略推动（80.6%）、降本增效压力（75.0%）和市场竞争驱动（72.2%）是AI应用的核心动因。 - **外生驱动力**：同业示范效应（61.1%）和市场需求（41.7%）推动AI应用深化。 - **技术基础**：技术条件成熟（55.6%）是AI规模化应用的重要支撑。 - **政策引导**：国家出台多项政策支持AI与金融融合，为行业发展提供制度保障和方向指引。 ### 四、AI应用趋势 - **流程重构**：AI将从单点提效走向流程嵌入，实现人机协同决策。 - **RaaS模式**：未来AI厂商将围绕业务结果提供服务，形成风险共担、收益同步的合作机制。 - **智能体平台**：AI能力将更深入嵌入业务系统，推动端到端自动化。 - **可信治理**：AI应用需建立全链路风险控制机制，确保数据安全与模型可信。 ### 五、卓越者榜单 - **评选维度**：基于“行业深耕程度、技术输出力、服务能力、生态能力”四大维度，分五个单元进行评估。 - **评分体系**：综合得分 = 行业深耕程度×20% + 技术输出力×40% + 服务能力×25% + 生态能力×15%。 - **入围企业**：30家金融科技企业入选，涵盖大模型、智能体、模型服务、数据安全及基础设施等领域。 ## 结论 AI正在重塑金融行业的业务模式与技术应用方式，成为推动金融机构效率提升、风险控制与服务创新的重要引擎。未来，AI在金融领域的应用将更加深入，形成人机协同的决策体系，同时，金融机构与供应商之间的合作将更加注重价值共创与可信治理，以确保AI技术在金融场景中的可持续发展。