广泛应用需要克服技术、行业演变、监管和科技伦理等多方面挑战。
AI Agent（智能体）是2024年人工智能领域的高频词，金融行业也卷入其中。在2024 Inclusion外滩大会上，AI智能体被频繁提及，业界认为AI智能体将成为人工智能发展的主流方向之一。
第一财经记者也注意到，不少金融类智能体应用正在落地，为人与机器的智能交流带来更具人性化的体验。但在金融领域的应用中，智能体容易产生“幻觉”，商业化还需时间迭代，而相关监管框架也需要完善。
卷进金融业
AI智能体也向专业人士提供数智化服务，向大众提供更低门槛的财富咨询服务。例如，今年的展会上，支小助2.0是蚂蚁集团基于自研大模型和专业知识可定制的agentUnierse智能体框架开发的智能助理。在现场，有观众向它提问“请出示一份适合老年人的投资理财方案”，它给出了相应的投资建议，并根据当下市场行情分析标的情况，从风险与收益两个方面做出结论。
“智能体技术的应用正‘不显山不露水’地走进大众生活。”孙茂松指出，目前已经具备做出比较好的智能体的能力，这主要得益于语言大模型的生成能力、生成代码的能力、图像视频处理能力、3D建模能力这“四板斧”的进步，这给了智能体新的发展机会。
不过，孙茂松也认为，相比通用条件下受限于对话环境的大模型，智能体是一个被置于三维、四维空间进行探讨的更复杂的上游概念，但从工业和产业落地的角度，智能体则是大模型应用于各实际领域的下游概念。
难点和挑战
金融领域卷起AI智能体应用是必经之路，但这个过程并非一帆风顺，仍有诸多难题和挑战待解。
首先，在金融领域，AI智能体的商业化之路存在挑战。“智能体技术的商业化仍需时间迭代。”孙茂松认为，这是一个量变引起质变的过程，可能需要通过几年的迭代和积累，其性能才会得到显著提升，智能体的商用价值值得期待，但对此要有更多耐心。
AI智能体商业化之路还受到研发能力的制约。在复旦大学教授黄萱菁看来，智能体被认为是迈向通用人工智能的一条充满前景的道路。它能够发挥大语言模型的专业性，带来各种服务的迭代升级。但与此同时，智能体的研发当前还面临四大挑战：基座模型能力不足，缺少统一的交互式框架，缺少自我学习与自我进化，智能体存在安全与伦理问题。
此外，大模型幻觉问题是金融行业应用AI智能体的一大挑战。业内人士认为，金融行业容错率非常低，无论是知识问答，还是内容提取，都对智能体提出了非常高的要求，模型的准确性成为金融行业采用生成式AI的重要堵点。
“大模型非常火，能力也非常强大，但这个能力强大是有条件的，比如在对话环境确实表现很好，但一旦走出那个环境，能力要打一个问号。”孙茂松指出，通过智能体等，让大模型能力再提升一步，从“副驾”成长到“主驾”。
“尽管大模型在金融业务领域展现了巨大的潜力，但其在金融行业的全面应用仍面临诸多挑战。”在IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰看来，目前通用大模型与行业相结合整体仍处干初级阶段，此外，金融行业因其严监管和强合规要求也使得大模型的落地《彩票33宫网苹果下载》应用需要更加谨慎，周期会更长。总体来看，大模型的行业生态系统尚未完全成熟，广泛应用需要克服技术、行业演变、监管和科技伦理等多方面挑战。
责任编辑：王若云
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本报记者 福楼拜 【编辑:隆武 】
