金融行业可能是最想用 AI、又最不敢用AI的行业。

责编 |梦依丹
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

最近，一位国有银行科技部总经理在内部会上说了一句很扎心的话：“钱花出去了，模型买了不少，但真正在核心业务里跑起来的，一只手数得过来。”

度小满首席 AI 官谢剑在一次公开演讲中说道：“通用大模型虽开启通用人工智能曙光，但需通过领域强化与平台构建，才能切实破解金融场景的高可靠、强合规难题。”

换句话说，金融 AI 的瓶颈不在模型能力，而在"高可靠"和"强合规"。在其他行业，AI 可以"先跑起来再说"，但在金融行业，"跑起来"本身就意味着要通过合规审查、风险对冲、审计追踪和容灾方案的全套验证。

结果就是，大量金融 AI 项目卡在了一个尴尬地带：模型能力足够强，但业务不敢放权，试点效果足够好，但生产环境不敢部署。

7月17-18日，由 CSDN 与奇点智能研究院联合举办的「2026奇点智能产品大会」，将系统拆解这些问题。平安、度小满、蚂蚁、阿里云、360 等一线机构的实践者，将带着各自的 AI 实战经验到场。

“如何用 AI 重构’保-顾-核-赔’全链路”

作为平安科技智能服务产品部总经理，屠遂方全面负责平安集团 C 端 AI Agent "快捷服务"的顶层规划、产品设计与运营。从 2025 年产品孵化到 2026 年上半年发布，这个 AI 专属助手已经覆盖 90% 的平安服务场景，端到端解决率跃升至 90%，成为平安集团 2026 年服务年的三大核心服务之一。

她的议题聚焦平安在 AI 服务领域的三个已规模落地的核心实践：快捷服务、AI 保险顾问、营销助手 AskBob。

金融与保险服务正处在从"流程驱动"走向"AI驱动"的转折点。屠遂方将分享：如何打造平安客户的专属 AI 助手；如何用 AI 重构"保-顾-核-赔"全链路；如何用 AI 把顶尖销售能力复制给每一位保险代理人。更重要的是，她会讲清楚 AI 落地背后的方法论——业务 AI 重构的关键决策是什么，AI 应用带来的增收、提效、减损价值如何量化。

对于正在探索 AI 落地的金融机构来说，这是一份可直接对标的方法论。

“大模型在金融领域能做什么”

谢剑现任度小满首席 AI 官，2023 年与王小川共同创立百川智能并担任技术联合创始人，此前是百度集团最年轻的主任研发架构师之一，领导研发了小度智能助手，带领团队在 DSTC-10 多轮对话赛中获得世界冠军。

2025 年下半年，他加入度小满，出任首席 AI 官，目标很明确：推动大模型在金融领域的应用。

度小满的业务场景天然是大模型的试金石——信贷风控、智能客服、反欺诈、精准营销，每一个场景都对模型的准确性、可控性和实时性提出了极高要求。谢剑的分享将围绕这些真实场景展开：金融大模型的训练与落地经验、风控场景中的模型优化路径、以及AI在金融核心业务中的边界与可能性。

对于关注大模型在垂直行业落地的从业者来说，这是一场不可错过的实践分享。

“当金融科技遇上 Model as Product”

边思康的背景里有一段很少被提及但极其关键的经历：ex-Square。

作为蚂蚁百灵基础模型团队的产品和运营负责人，他目前在蚂蚁负责基础模型的战略、产品、运营与生态业务。但在加入蚂蚁之前，他在 Square 担任软件工程师和项目负责人，拥有丰富的金融科技领域经验。

他的议题"打造以模型为核心的Model as Product团队"，看似讲的是组织建设，实则触及了一个金融行业普遍面临的困境：模型的水平随时在提升，如何保证产品不被模型"随时上升的水位"吞噬？

他的答案是：造一艘船。这艘船就是"Model as Product"团队——通过模型和 harness 的 co-design，打造面向真实用户场景的 demo 和 experience evaluation。对于正在组建 AI 团队、探索模型产品化的金融机构来说，这套方法论提供了从"追技术"到"建体系"的转型思路。

“AI FinOps：Agent 资产管理与成本治理”

张裕的分享，来自一个容易被忽视但越来越关键的视角：成本。

作为阿里云智能集团高级产品专家，他负责 API 网关、AI 网关、微服务引擎及多 Agent 治理与协作产品的规划与商业化。在他的关注列表里，有一个词格外醒目——AI FinOps。

金融行业的 IT 预算向来庞大，但 AI 带来的新成本结构正在打破传统的预算模型：Token 消耗、模型调用、Agent 运行时长、多智能体协同的资源开销，这些新的成本项缺乏精细化的计量和管理手段。

张裕的议题将系统拆解企业级多智能体治理的四个维度：多智能体协作架构设计、Agent 资产管理、IM 原生的人机协作、以及企业级的安全合规与精细化计量。其中"按纳管时长和任务时长计费，Token 消耗监控与限额告警"的设计，正是金融机构最关心的治理能力。

“从支付安全到数字员工：金融服务的下一块拼图”

董舒的分享，带来一个跨界的视角。

作为 OpenHex 创始人、CEO，他此前在 Meta 担任核心架构师 8 年，主导过 WhatsApp 核心基础设施与支付安全层，深度参与 Libra、Novi Wallet 等支付项目。他的新方向是"能派出去的 AI 数字员工"——不只是待在身边写文档、答问题，而是能带着专业替人出面，在微信、飞书替你跟客户、连人脉，甚至直接和对方的 Agent 谈，聊出结果才叫人出场。

对于金融行业来说，这个方向的想象空间很大：财富管理顾问的数字分身、保险代理人的智能助理、客户经理的关系经营 Agent。董舒将以一个营收超 600 亿的营销行业上市公司落地"AI 项目经理"的真实项目为主线，讲清三件事：能"派出去"的 AI 与过去提效工具差在哪、它解决了什么痛点、踩过哪些坑。

“数据决策框架：从业务直觉到因果推断”

韩瞳的分享，适合所有用数据做决策的金融从业者。

作为字节跳动创始团队成员、《策略产品经理实践1/2》作者，他在搜推策略、数据分析领域有十年经验。他的议题"AI 时代的数据决策"，将从业务核心指标出发，介绍罗盘设计、因果图、策略设计、A/B 测试与长期监测的完整闭环。

在金融场景中，这套框架的直接应用场景包括：信贷策略的因果效应评估、营销投放的归因分析、风险模型的策略干预效果验证。听众将看到一套可迁移到自身业务的数据决策框架。

把这几场分享放在一起，一条面向金融行业的AI落地路径浮现出来：

• 屠遂方在"业务层"展示保险全链路的 AI 重构实践；
• 谢剑在"模型层"分享金融大模型的训练与落地经验；
• 边思康在"组织层"提供模型产品化的团队建设方法论；
• 张裕在"治理层"解决多 Agent 协作的成本与合规管理；
• 董舒在"应用层"探索金融服务的数字员工新形态；
• 韩瞳在"数据层"提供从直觉到因果推断的决策框架。

从场景到模型，从组织到治理，从决策到数据，这是一条完整的金融 AI 能力建设路径。

7月17-18日，北京金隅喜来登酒店，2026 奇点智能产品大会。

如果你正在金融机构负责 AI 产品的落地与推进，这几场分享或许能提供一些真正可操作的思路。

报名倒计时，即刻锁定参会资格

「2026 奇点智能产品大会」邀请 40+ 位一线产品技术领袖与行业专家，围绕 Agent 产品与创新、企业级 AI 产品、AI Coding、具身智能与硬件产品、AI 原生组织、AI+行业应用落地、多模态与生成式 AI、人机协同体验设计等 12 大专题展开深度分享，系统拆解 AI 产品从概念到落地、从工具到流程、从个人提效到组织重构的真实路径。

目前 2026 奇点智能产品大会议程已全部揭晓，席位也进入最后锁定阶段请大家抓紧报名。

如果你正在关注 Agent、AI Coding、企业级 AI、具身智能、AI 原生组织，或者正在推进企业内部 AI 应用落地，我们强烈邀请您报名参会。

7 月 17-18 日，北京金隅喜来登酒店，2026 奇点智能产品大会期待与你现场见面。
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