日前，在2026Inclusion·外滩大会“AI原生时代·信用经济的应用探索”论坛上 ，中国工程院院士、同济大学教授蒋昌俊
，清华大学五道口金融学院金融发展与监管科技研究中心主任张健华，以及银行 、征信
、消费金融、科技领域多位从业者 ，围绕AI融入金融核心业务的实践路径展开深度探讨
，与会嘉宾一致认为，AI已从IT辅助工具升级为金融生产级能力 ，技术落地需同步匹配业务需求 、治理体系与普惠价值导向
。

　　认知重构：AI成为金融核心生产级基础设施

　　蒋昌俊提出
，金融AI基座并非算力与服务器的简单堆叠，而是连接数据与业务的核心基础设施 ，将成为金融机构战略决策的“第二大脑 ”。以风控场景为例
，知识图谱
、图神经 *** 与大模型的融合，推动风险识别维度从单一账户拓展至账户、设备 、IP及关联关系的全链路穿透 ，风险管理模式从“事后拦截
”转向“事前穿透预测”，AI的价值也从提供判断依据延伸至前置风险发现 。在他看来
，基座高度
、数据质量、安全治理构成金融AI的“三位一体 ”：基座决定业务创新上限，高质量数据决定决策精度 ，可信治理决定发展底线
，三者协同才能支撑真正的AI原生金融
。

　　张健华认为，金融机构不用AI肯定要被淘汰 ，但AI只是必要条件而非充分条件。技术越深入核心业务
，治理与边界问题越凸显，行业需要在鼓励探索与防范风险之间建立动态平衡 ，模型幻觉 、算法黑箱
、AI放大既有风险等问题均需纳入治理视野 。技术突进之外
，业务适配度、治理能力与价值转化效率，最终决定金融AI的落地成色
。

　　场景落地：技术价值锚定普惠导向与责任边界

　　当前金融AI已从概念验证进入规模化落地阶段 ，征信 、消费金融等场景率先跑出实践成果。钱塘征信正推进从金融数据服务商向社会信用基础设施运营商转型
，钱塘征信公司总经理李臻介绍，钱塘征信已获8省市个人信用管理公共数据授权运营资质 ，依托亿级生态探索用户自主授权的信用管理模式 。旗下“信用守护
”“信用报告”等产品数据显示，75%用户在发现信用风险后愿意主动修复
，月复访率达60%，其中小微经营者占比25% ，信用服务的价值正从服务机构风控延伸至帮助用户自主管理信用
。技术层面
，AI将原本按月周期的产品研发压缩至小时级，大幅降低多岗位协同成本。

　　蚂蚁消金副总经理兼首席风险官林嘉南分享了“精准普惠 ”实践 。在升级场景风控体系方面 ，蚂蚁消金覆盖日常消费、大件购置
、旅游、进修等230余个关键场景并匹配专项授信额度
。2026年场景化精准提额同比增长30%
，相关用户不良率较整体用户平均水平低20%。其首创的花呗“小红花
”交互式风控，已支持1000余种证明材料自主提额 ，后续还将引入对话式交互
，由AI自动提取校验信息并输出实时决策 。

　　百融智能将AI智能体定位为“硅基员工”，明确岗位职责 、流程与交付标准 ，嵌入业务系统与人协同作业
，当智能体稳定承接标准化任务，人力便可释放至复杂判断与专业决策环节。此外 ，阿里云提出信贷智能化三级跃迁框架，推动AI迈向可验证
、可审计、可回滚的自主决策；浦发银行提出“锥子打法 ”
，以旗舰产品打穿高价值流程，判断未来三年银行AI分水岭在于生产能力 、价值运营能力与组织进化能力；腾讯金融云提出“一体两端六域
”AI工作台体系 ，聚焦打造可持续进化的AI生产力；重庆邮电大学团队展示的粒球计算技术
，可在精度无损前提下实现200倍样本压缩，为金融AI提供了效率优化新路径
。

（文章来源：中国财富网）