回头看这几年，金融行业真的变天了。变化的核心，就是人工智能，也就是AI。
最开始是2022年底，ChatGPT刚出来，大家都在看热闹。但是现在，AI已经不是什么新鲜概念了。它变成了我们工作的一部分，实实在在地解决问题。
我给你举几个例子，都是我身边发生的真事。
有家银行，以前审一个贷款申请，特别麻烦。信审员得看一大堆材料，比如银行流水、征信报告。他们要一条一条地分析，算这个人的收入和负债。这套流程下来，快则几小时，慢的话要好几天。
但是现在，他们用了AI。工作流程是这样的：
第一步，信审员拿到客户的申请材料，直接上传到系统里。
第二步，AI开始工作。它自动读取所有信息，几秒钟就能看完上百页的银行流水。它还能识别哪些是工资收入，哪些是日常消费，甚至能发现一些隐藏的风险，比如这个人是不是经常在网上赌博。
第三步，AI生成一份分析报告。报告里会给出一个清晰的风险评估，告诉信审员这个人靠不靠谱。
整个过程只要3分钟。而且，机器分析得比人还准，准确率高了15%。你想想，这给银行省了多少时间和人力成本。
再说说券商。我有个朋友在一家券商做研究。他们以前最头疼的就是信息太多，看不过来。全球那么多上市公司，每天都有无数的新闻和公告。靠人力去盯，根本不可能。一个研究员能盯住几十家公司就算很厉害了。
而且现在，他们也用上了AI。
这个AI智能体，一天24小时都不休息。它在全球范围内，同时监控着超过5000家上市公司。任何一家公司发了财报，或者有什么突发新闻，AI都能在第一时间发现。然后，它会马上把关键信息整理好，推送给相关的研究员。
这样一来，研究员就不用自己去大海捞针了。他们可以把精力集中在最重要的事情上，就是分析和判断。研究的覆盖面和反应速度，都比以前强了好几倍。
还有一个例子是理财机构。留住老客户，比开发新客户更重要。但怎么留呢？
有家机构是这么做的。他们给客户配了一个AI理财助手。这个助手会实时监测客户的持仓数据。
它是这样工作的：
比如，你买的一个基金今天跌得有点多。AI助手会马上发现。它会给你发一条消息，不是那种冷冰冰的系统通知。它会说：“我注意到您持有的XX基金今天下跌了3%，市场出现了一些波动，您想了解一下具体原因吗？”
它还会根据你的投资习惯，给你一些个性化的提醒。比如，它发现你连续几个月都有固定的一笔闲钱，它可能会问你：“您这笔资金有投资计划吗？我们可以聊聊一些稳健的理财产品。”
这种感觉，就像有一个专属的理财顾问一直在你身边。客户觉得被关心、被重视，自然就不愿意走了。通过这种方式，这家机构的客户留存率提升了25%。
这些变化不是凭空出现的。
一方面是政策在推动。国家现在很清楚，金融不能自己玩自己的，要去支持实体经济。同时，国家也鼓励金融行业用AI这些新技术，但前提是必须合规。这就给金融机构指明了方向。
另一方面是市场压力。现在经济增长没那么快了，银行也缺客户。而且，现在的年轻人是消费主力。他们都在手机上生活，习惯了方便快捷。你让他们去银行网点排队填表，他们肯定不干。他们要的就是简单、直接、个性化的服务。
老的办法行不通了，大家就得找新出路。像蚂蚁集团、度小满这些金融科技公司，动作最快。它们都在拼命地研究，怎么用AI把金融业务做得更好。
有的公司，选择把服务做得更深。比如，以前说下沉市场，就是把产品卖到小镇和农村。现在不一样了，他们用技术去分析不同地区、不同人群的真实需求，然后提供精准匹配的金融服务。
有的公司，选择把技术做得更强。他们用AI来精准获客，用AI来控制风险。把自己的技术打磨好之后，再把这套技术方案卖给其他金融机构。
还有的公司，直接走出国门。他们把中国这套数字金融的模式，带到东南-南亚、拉美去。这已经不只是卖产品了，而是在输出中国的技术标准。
竞速AI：构建技术护城河
AI加上金融，能产生多大价值？麦肯锡给过一个预测。他们说，生成式AI每年能给银行业带来2000亿到3400亿美元的新增价值。这个数字很吓人。
但是，想抓住这个机会并不容易。每一波技术浪潮过来，最后能站稳脚跟的，都是那些早就开始准备的人。
比如度小满。它2018年从百度独立出来的时候，就带着百度的AI技术背景。那个时候，大家对大模型的关注还不多。他们就已经在研究怎么用自然语言处理技术，去解决小微企业贷款难的问题了。因为有这些积累，所以当AI时代真正到来时，他们才能拿出自己的东西。
现在，竞争更激烈了。各家公司都在推自己的金融大模型。
而且，模型本身也在进化。去年大家还在聊的，大多是那种会写诗、会聊天的生成式大模型。但是今年，领先的公司已经把重点放在了推理大模型上。
这两者有什么区别？
生成式大模型，擅长理解语言和生成内容，像个文科生。
推理大模型，擅长处理复杂的逻辑和数据，像个理科生。
金融业务的核心，是风险控制和决策判断。这恰恰需要强大的逻辑推理能力。光会聊天是不够的，你得能看懂财报，能分析数据。
今年1月，度小满开源了国内第一个金融行业的推理大模型，叫“轩辕-FinX1”。
它是怎么工作的呢？
比如，审贷款的时候，它能分析一个人的银行流水。上千条交易记录，它几秒钟就看完了。它能从中识别出高风险的信号，比如，这个人是不是频繁购买网络彩票，或者在游戏里大量充值。然后，它会结合这个人的收入和负债情况，判断他的还款能力。这让AI的应用，从一些辅助性的工作，深入到了风控这种核心业务。
蚂蚁集团也在做类似的事。他们今年6月升级了AI理财助理“蚂小财”。背后也是接入了推理大模型。这让“蚂小财”在分析市场、理解产品的时候，逻辑更严谨，也更专业。它给出的建议，会比通用的聊天机器人靠谱得多。
当然，光有技术还不行。技术必须能解决业务上的实际痛点。
清华大学五道口金融学院的张建华主任说得很好。他说，AI不是一个简单的工具，不是你堆一堆技术就能解决问题的。关键要看，你的AI能不能跟银行的风险控制能力结合起来，能不能满足客户的真实需求。
说白了，现在真正的竞争力，不是你的算法有多新，而是你有多懂金融。
你得有能力，把一堆冰冷的数据，变成对客户有价值的服务。
有些公司已经做到了。比如蚂蚁，他们有一个叫“量盾”的风控技术，现在开放给其他机构用，一年就能带来超过10亿元的收入。这就等于把自己的技术，变成了整个行业的基础设施。
总的来看，AI正在从三个方面，重新构造金融行业：
第一，重构服务模式。以前是你去找服务，现在是服务主动来找你。而且服务更智能，更懂你。
第二，重构风控范式。以前是出了问题再补救。现在是靠AI实时预警，提前防范。
第三，重构金融普惠。AI能降低服务成本，让金融服务可以触达到更多以前覆盖不到的人群，比如小微企业主、偏远地区的农民。
科技向善：金融“既普也惠”
技术发展到最后，拼的不是参数，而是人心。技术应该让生活更美好，而不是制造更多麻烦。
今年，我看到很多金融科技平台，除了赚钱，也在努力做一些对社会有益的事情。
一个很重要的方面，是保护消费者，打击金融诈骗。
现在的骗子手段太多了。度小满就利用AI技术，建了一套反诈骗系统。
这套系统是这样运作的：
它会实时分析用户的行为。如果发现异常，比如一个用户平时花钱很谨慎，突然在半夜给一个陌生账户转一笔大钱。系统就会判断这笔交易有风险。
然后，系统会先自动拦截这笔转账。同时，会立刻通过App弹窗或者打电话的方式，联系这个用户，提醒他可能遇到了诈骗。
就用这种方法，到2025年底，度小满已经成功拦截了1.34亿元的诈骗资金。蚂蚁消金也在做同样的事，他们还跟警方合作，打掉了十几个非法的金融中介团伙。
另一个方面，是让普惠金融真正落地。
今年秋天，国家出了一个“国补”贴息的政策。这笔钱怎么才能方便、快捷地发到需要的人手里？
蚂蚁、度小满这些平台就发挥了作用。他们的系统反应很快，又能直接联系到海量用户。政策一出来，他们马上就在App里上线了申请入口。老百姓在手机上点几下，提交信息，补贴很快就到账了。不用跑腿，也不用填一堆复杂的表格。
这就是技术的力量，把一个宏观的政策，变成了每个人账单上实实在在的优惠。
最后，也是我觉得最有意义的，是帮助小微企业。
小微企业解决了大量就业，但他们自己却很脆弱，很难从传统银行拿到贷款。
度小满有一个叫“小满助力计划”的公益项目。到2025年底，这个项目已经累计发放了4.5亿元的免息贷款。
但是，他们做的还不止是给钱。他们有一套“五位一体”的模式。
“输血”和“造血”要结合起来。
“输血”，就是给免息贷款，解决他们燃眉之急。
“造血”，更重要。他们会给这些小店主提供免费的技能培训。
比如，教他们怎么用手机拍短视频，怎么在网上做宣传来吸引顾客。他们还搞了“青年小店榜样计划”，帮助了800多个年轻的店主。信也科技也有类似的项目，叫“好样的小店”。
这种帮助是可持续的。你教会了他经营的方法，他就能靠自己把生意做下去。
从2017年到2024年，国内的普惠型小微企业贷款总额，从8.8万亿元增加到了33万亿元。这说明，现在的问题已经不是“有没有”贷款，而是贷款服务“好不好”。
大家想要的，是“既普也惠”。“普”是覆盖面要广，“惠”是价格要实惠，体验要好。
而AI，正好能帮助实现这个目标。它能降低金融机构的运营成本，也能提供更个性化的服务。
这可能就是2025年，金融大模型带来的最深刻的改变。它让金融回归了服务的本质，让金融服务，能够更懂每一个人。
