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在人工智能、區塊鏈、大數據和隱私計算等前沿技術高速滲透的背景下，金融科技正以前所未有的深度重塑全球金融服務的生態格局。日前，第十屆畢馬威金融科技企業“雙50”榜單在雄安新區揭曉，同期發布的十周年報告不僅梳理了行業演進脈絡，更聚焦于當前最核心的AI技術如何驅動金融業邁向新的智能階段。

回顧過去十年，中國金融科技行業的主線已從早期的模式創新與流量爭奪，明確轉向以技術創新賦能實體經濟。畢馬威中國金融科技主管合伙人黃艾舟指出，在地域分布上，京、滬、深領跑的格局穩固，三大城市群協同發展；在技術層面，人工智能持續領跑，AI與大數據、數智賦能等賽道快速增長，呈現出多元化布局態勢。此次榜單覆蓋十大核心賽道，正是這一趨勢的集中反映。畢馬威中國客戶及業務發展主管合伙人江立勤進一步強調，金融科技作為連接金融與產業生態的核心紐帶，正推動金融資源更精準、高效地注入科技創新領域，助力構建“科技-產業-金融”的良性循環。

在這一進程中，AI的深入應用正從外圍輔助走向核心業務環節。畢馬威中國金融科技合伙人葛明一指出，當前金融業智能體的應用，整體上正處于從“指令執行”到“問題拆解”的關鍵跨越階段。早期的AI如同高效的工具，執行預設指令；如今的智能體已開始具備初步的邏輯推理與問題拆解能力。他分享了一個調研中的案例：某金融科技公司的智能風控產品，在保險領域構建了覆蓋核保、理賠、調查的閉環體系，通過“理算Agent”“審核Agent”等多智能體的初步協作，實現了材料自動通讀與風險預判，將風控能力從“事后管理”推向“全鏈條預控”。這表明，盡管完全的“多智能體協同”尚處早期實踐，但利用多個智能體構建自主工作流，以完成復雜任務的探索已經展開。

然而，智能體的進化高度依賴于高質量的數據燃料。葛明一強調，面向AI的數據治理，其核心目標已從傳統的統計分析，轉向滿足大模型研發的深度需求，呈現出系統性與工程性的新特征。系統性要求將數據全生命周期管理理念嵌入系統開發與運行的每一環節；工程性則意味著必須構建高效的數據智能處理引擎與工具鏈。面對生成式AI可能帶來的數據投毒、隱私泄露等新型風險，他建議金融機構構建“事前準備、事中監控、事后追溯”的閉環治理體系，以數據分級分類為基礎，實現對數據風險的主動防御，確保在引入新技術架構時，數據安全狀態始終可控。

隨著AI項目日益深入業務核心，其高昂的算力與治理成本使得投資回報率（ROI）評估成為決策關鍵。葛明一觀察到，金融機構的立項邏輯正更多轉向“價值導向”。這種價值評估可分為兩個層面：一是可直接量化的業務價值，涉及效率提升（如處理筆數、人效）與效果改善（如轉化率、滿意度）；二是更具前瞻性的戰略價值，關乎業務流程重塑、服務范式變革乃至商業模式創新。在實踐中，機構依據ROI指標對應用場景進行優先級排序已成為常見做法。他同時提及，部分領先廠商正嘗試RaaS（結果即服務）的交付模式，旨在將AI價值轉化為持續可衡量的服務成果，但其長期有效性仍需觀察。

值得注意的是，在《“人工智能+”行動意見》等政策推動下，金融AI的合規與安全已被提升至戰略高度。葛明一認為，金融機構當前最應補齊的短板，在于將AI安全從傳統的技術管理層面，全面提升至機構的風險管理戰略核心。這要求確立清晰的AI倫理準則與治理框架，并確保其在各業務線落地。具體而言，需建立覆蓋AI全生命周期的風險評估機制，聚焦算法偏見、決策歧視等核心風險點，并制定分級應對預案。尤為重要的是，必須在關鍵決策環節保留常態化的人工監督與干預權限，從而在系統異常時能守住安全底線，將安全管理成本轉化為核心競爭力。

畢馬威中國北方區首席合伙人吳旭初指出，未來的金融科技將更加注重“智能”與“安全”的平衡。這一判斷與前述挑戰緊密呼應。展望未來，報告揭示了三大趨勢：金融科技服務向科技企業全生命周期滲透；金融業大模型應用建設漸進收斂于“1+N”的實用架構；以及金融科技企業出海呈現針對新興與成熟市場的“雙市場”差異化布局。這些趨勢共同描繪出一幅圖景：金融科技的下一個十年，將是智能技術系統性深化、與實體經濟融合更為緊密的十年。