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厂商密集卡位金融智能体“鏖战”开场


速读:据百度搭子产品架构师李景秋介绍,金融是用户需求较为集中的专业场景,百度搭子约有16%至19%的用户曾将产品用于个人金融投资相关任务。 厂商密集卡位金融智能体“鏖战”开场厂商密集卡位金融智能体“鏖战”开场_东方财富网。 今年3月推出以来,这款AI智能工作台已陆续落地中金公司、国投证券、平安银行、中国太平等100多家金融机构。 在数据侧,同花顺、万得、恒生聚源等掌握核心金融数据的厂商地位凸显; 借助该平台,盈米基金在1个月内完成了“且慢AI小顾3.0”的升级验证,底层是70多个专业金融工具和30多个细分场景智能体的快速组装。
厂商密集卡位 金融智能体“鏖战”开场 _ 东方财富网

厂商密集卡位 金融智能体“鏖战”开场

2026年09月09日 09:15

作者:

温婷

来源:

上海证券报·中国证券网

  上证报中国证券网讯(记者温婷)金融智能体赛道骤然升温。

  腾讯日前正式推出WorkBuddy金融版,就在此前,阿里云已发布金融级通用智能体平台“点金”。两大科技巨头在金融智能体领域正面交锋,加上早已布局的 同花顺 、 恒生电子 等垂类厂商,一场围绕金融核心业务的智能体“鏖战”已然打响。

  金融智能体的竞速,正从单一的技能(Skill)比拼转向生态与场景的深度绑定。谁能率先跨越从“对话框”到“真干活”的鸿沟,谁就能在即将到来的行业洗牌中占据先机。

   生态合围:金融科技公司竞相“借势”入局

  腾讯WorkBuddy正在成为金融科技公司竞相入驻的新阵地。

  今年3月推出以来,这款AI智能工作台已陆续落地 中金公司 、国投证券、 平安银行 、 中国太平 等100多家金融机构。此次上线的金融版,更是直接面向 银行 、资管、保险三大板块,上线80多个金融专属专家与技能矩阵,覆盖投研、合规、客户经营、信贷尽调、财富资配等核心业务场景。

  记者获悉,多家金融科技上市公司已经或即将接入WorkBuddy。如朝阳永续、恒生聚源等公司的智能体Skills已接入WorkBuddy。近期, 恒生电子 也在WorkBuddy上架了10款投顾Skills,包括“基金查询/筛选/速学”“板块诊断”“大类资产配置”等业务场景。

  恒生聚源首席产品官张洋洋告诉上证报记者,接入Skills这条路,依托的是WorkBuddy更完整的AI生态,能低成本触达广泛的最终用户,“借对方在通用AI办公能力上的势,恒生聚源的数据能力可以被更快、更广地分发出去——这是获客广度上的优势。”

  除了腾讯之外,阿里也已推出金融级通用智能体平台“点金”。借助该平台,盈米基金在1个月内完成了“且慢AI小顾3.0”的升级验证,底层是70多个专业金融工具和30多个细分场景智能体的快速组装。

   百度 则推出办公智能体平台“ 百度 搭子”,以及针对金融工作流的套件。据 百度 搭子产品架构师李景秋介绍,金融是用户需求较为集中的专业场景,百度搭子约有16%至19%的用户曾将产品用于个人金融投资相关任务。

   跨越鸿沟:从“能不能干”到“敢不敢让它干”的挑战

  借力平台只是一方面,金融智能体落地最大的门槛不是AI“能不能干”,而是金融机构“敢不敢让它干”。

  有金融科技公司内部人士向记者透露,金融行业业务逻辑复杂,且对安全合规要求极高,这意味着通用智能体进入金融业务场景的过程没那么简单。阿里云新金融行业总经理张翅将金融机构的顾虑拆解为“输入不可信”“执行不可控”“过程不可追溯”“责任边界不清”四个维度。

  以往,大型金融机构倾向于自建智能体,但这对于资金、人才、技术等 综合 实力的要求较高。而拥有AI技术及数据服务能力的金融科技公司从单个智能体应用突破,即便能够获得单个机构的认可,在方案复制和规模应用层面也面临门槛。这使得金融行业智能体应用存在碎片化、重概念、轻实效等痛点。

   东吴证券 报告认为,目前金融智能体竞争格局围绕四类参与者展开:一是 同花顺 、万得、 东方财富 等数据拥有者;二是 同花顺 、 指南针 等场景拥有者;三是豆包、DeepSeek、通义等模型拥有者;四是WorkBuddy等平台拥有者。

  “WorkBuddy金融版不是把AI对话框放一旁,而是让AI真正进入业务现场。” 腾讯云 副总裁胡利明表示,金融行业的 AI应用 ,正从“工具试用”走向“业务重构”。

  在国际数据公司(IDC)金融行业研究经理思二勋看来,未来市场竞争不再比拼单一产品功能,而是由分层产品体系、金融专属工程落地能力、多智能体协同架构、长期持续运营服务共同决定。能够深度融合金融业务规则、解决规模化落地工程难题、绑定业务长期价值的解决方案,将主导下一阶段金融行业大模型市场格局。

   洗牌在即:谁能建立真正的护城河

  IDC报告显示,2025年,中国金融行业生成式AI平台及应用解决方案市场规模为17.4亿元,预计2029年将增至113.5亿元。热闹之下,挑战同样严峻。艾瑞咨询警示,金融智能体从试点到有效落地之间存在显著鸿沟,预计当前阶段20%至25%的项目将面临效果不达预期甚至失败的风险。

  这意味着,大量缺乏实际交付能力的智能体或将被淘汰。“金融场景的 AI应用 绕不开合规与监管。无论是接入第三方生态还是自建终端,数据授权、隐私保护、可审计性、责任归属都是硬约束,直接决定产品能不能落地、能不能规模化。”张洋洋说。

  在数据侧,同花顺、万得、恒生聚源等掌握核心金融数据的厂商地位凸显;平台厂商MCP、Skills等标准接口的开放,让金融数据从封闭终端走向可被智能体调用的标准化能力。但在场景侧,谁能真正深入信贷、风控、投研等核心业务流程,而非停留在文档整理、基础客服等浅层应用,谁才能建立真正的护城河。

   东吴证券 也认为,平台拥有者(WorkBuddy等)是数据方最大客户,但也是最大威胁。有金融科技公司表达了对渠道和商业节奏把控方面的顾虑。记者体验也发现,不少专业金融Skill需要主动搜索关键词才能找到。这意味着,虽然WorkBuddy可以借“势”加快应用拓客,但接入Skill要依赖平台规则和分成。

  即便如此,当前行业的共识仍是——“上量”比“讨价还价”更重要。正如一位受访的金融科技公司负责人所说,金融智能体商业化还没到“分蛋糕”的时候。

(文章来源:上海证券报·中国证券网)

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