2025年全球八大金融科技趋势：“智能”与“安全”并重

趋势一：情感智能——心理关怀驱动有温度的金融服务

从实践来看，马上消费金融基于AI心理学研发了“AI贷后策略优化系统”，成功将逾期回款率提升3.66%。同时，马上消费金融还积极探索将心理学理论与大模型结合，使金融服务更加贴近人心，如在养老机器人项目中的应用，便体现了数字化服务中的人文关怀。

趋势二：决策智能——智能体（Agent）赋能大模型应用落地实践

在“动态决策”的大模型框架之下，智能体(Agent)将以“超级拟人化”形态，进行环境感知、深度理解、决策制定，缩短推理与实践的差距，推动大模型能力的落地应用。智能体(Agent)在金融行业的应用，一方面可以集成金融企业内部投研团队、风控团队等多部门的群体智慧，将分散的专业知识和经验整合起来，重塑原有工作流程，大幅提升整体运营效率；另一方面，推动难以在传统金融服务中获得专业指导的中长尾投资者群体，通过智能体(Agent)享受更加便利的专业服务，促进金融科技市场的普惠、公平发展。

从实践来看，中国工商银行应用大模型的意图识别、自主规划以及流程自动化等多项技术打造对话交互执行智能体，目前已落地同业特殊利率调整与审批、网点大额资金查询、集团网讯资讯检索、风险核查等业务场景。

趋势三：服务焕新——大语言模型重塑个性化用户体验

金融大模型深度赋能智能客服，在产品形态、产品功能方面出现颠覆性变革，将解决“智能客服不智能”的问题。新一代智能客服系统能够提供合规、清晰且富有温度的服务响应，让用户在咨询、维权和信息查询等环节获得便捷高效的服务体验。目前，银行、保险、证券、金融科技机构纷纷布局智能客服系统，智能客服的发展将步入超智能交互、全渠道融合与无缝衔接、深度个性化的4.0阶段。

从实践来看，马上消费金融建立基于大模型驱动的金融智能客服平台，推动服务响应时间从平均15分钟缩短至30秒以内，智能客服意图识别率达到90%，自助解决率达到91%、用户好评率提升23%。

趋势四：数智人崛起——多模态融合打造沉浸式金融服务

多模态技术的应用助力“数字人”步入“数智人”时代。现代数智人技术正突破传统界限，不仅拥有逼真的外观，更掌握了自然的语言交流、行为互动以及自我学习的能力。此项技术正在成为未来人机交互的新前沿，开辟多模态交互的新纪元。未来数智人将成为个人分身“阿凡达”，不再局限于主播、客服等角色，将输出文字、图像、音视频乃至情感表达。

从实践来看，蚂蚁灵境数字人平台融合大模型与AIGC技术，支持超过1亿名数字火炬手共同参与2022杭州亚运会开幕式数字点火仪式。马上消费金融自主研发的养老情感陪护数字人“裴裴”以机器人为硬件实体，利用先进的AI多模态大模型作为“大脑”，结合心理大模型、图像识别、语音识别和生成等技术，设置安全、心理疗愈、个性化及适老性四大功能模块，保障老年人身心健康的同时丰富了老年人的精神世界。工商银行推出“虚拟数字人服务”，为客户提供有温度的专属金融服务，真正让数字化服务“听得见、看得到”。

趋势五：推理升级——通用推理深化金融核心业务再造

推理能力的提升正成为人工智能发展的核心趋势。新一代大模型的演进重点已从单纯追求更大算力和数据规模，转向推理能力的深度优化。这种转变使人工智能在复杂问题分析和决策方面取得突破性进展。在金融领域，推理能力的提升推动大模型应用从客户服务等辅助场景，扩展到风险控制、投资决策等核心业务领域。

同时，金融机构也在通过简化模型、可视化技术和可解释技术的综合应用提高可解释性，通过记录决策过程、提供解释报告、制定规范等进一步提升透明性，保障人工智能的在金融科技领域推理升级的合规和高效应用，从而带来金融科技核心决策质量的提升，在为客户的产品和服务体验上带来巨大突破的同时，将会重塑金融科技。

趋势六：数据合成——虚拟生成破解金融数据瓶颈难题

数据合成是未来发展的新趋势‌。在人工智能迈入2.0时代的数据合成技术正成为金融创新的重要推动力。在数据质量和数量成为人工智能发展瓶颈的背景下，合成数据技术提供了创新解决方案。这项技术不仅能生成丰富的训练数据，还能有效应对数据获取难、隐私保护严的行业痛点。

金融行业作为数据密集型行业，沉淀的如金融交易、客户信息、市场分析、风控等各个方面的海量数据，在隐私保护上提出更高要求。合成数据等虚拟生成技术的出现，可以降低人工治理和标注的成本，缓解专有数据获取成本高的问题，更有力的促进金融科技的高质量发展。

趋势七：深度防伪——防伪大模型护航金融业务安全

数字经济时代，以Deepfake为代表的深度换脸技术更加智能化和高度真实化。世界经济论坛发布的《2024年全球风险报告》将深度伪造技术列为“未来两年全球十大风险”之首。随着防御技术的更新速度以及零日漏洞（0-day）深度影响着金融科技行业的健康发展，防伪大模型已经成为大模型时代深度防伪新机遇。防伪大模型在金融科技行业已广泛应用在视频面签、多模态生物核验登录、数字人民币钱包等业务场景，有效提升了金融交易和身份验证的安全性。多模态防伪大模型可助力金融科技机构精准识别和拦截深度伪造的攻击，抵制金融科技黑灰多发高发现象的发生。

数据显示，深度防伪专利申请量全球TOP10占比达到78%，中国企业TOP10中占据8席。

随着AI大模型的出现和广泛应用，随之产生的伦理问题成为全世界面临的共同挑战，聚焦金融科技领域，数据化、智能化的升级也导致算法歧视、数据隐私、模型偏见、信息茧房等影响公开透明、模糊责任边界的问题进一步凸显。促进科技向善、加强风险管控，迫切需要可解释、可透明的法律共识和科技伦理治理。2024年8月欧盟发布的全球首个《人工智能法案》（EU AI Act）在整个欧盟范围内生效，旨在通过全面监管人工智能，对生成式人工智能工具实施一系列控制措施。此外，科技伦理特别是金融科技伦理治理需建立起从创新初期、发展阶段到推广应用的全流程治理体系以及合乎伦理的算法价值观。这些法案和伦理共识将进一步引导推动金融科技企业实现权利和责任的统一，追逐利润的工具理性和科技“向善”价值理性的统一，以及企业、行业自律和政府、社会他律的统一。

从实践来看，马上消费金融成立科技伦理治理委员会，构建了企业级伦理规则体系，提出多智能体全生命周期治理框架，涵盖从研发到退役的全过程监管。针对3D数字人伦理与版权保护方面，提报的《3D数字人建模和驱动的技术要求》的标准获得IEEE的立项，是全球首个明确定义3D数字人重建和驱动技术规范的标准。