8月26日，国务院发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（简称《意见》）提出，到2027年，率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%。这是国家层面对AI战略的全面升级，也是为解决应用落地存在“最后一公里”障碍的统筹指导。

金融行业作为数据密集、技术驱动的代表性领域，具有人工智能技术应用的丰富场景和广阔空间。随着大模型技术的日益成熟，AI的落地应用正从单点突破迈向系统性重构，AI应用必将向多场景融合发展，从智能营销、客服、风控等传统场景，到投研、决策、运营等更多复杂领域；同时，AI技术也将全方位渗透金融业务流程，实现从前中后台的全流程智能化转型。

政策引领背后，金融业面临智能升级新挑战

《意见》首次提出“智能原生”概念，强调要培育“底层架构和运行逻辑基于人工智能”的企业。这意味着，AI不再仅是优化传统业务的工具，更是重构业务流程、创新服务模式的根本驱动力。

对金融机构而言，这不仅要求技术应用的深化，更对数字化基础与工程能力提出了更高要求。正如中国电子首席科学家、中电金信研究院院长况文川所言：“严格意义上的智能体需要具备自主规划的能力，这是原生AI应用的基础。”在实际落地过程中，金融机构需应对多重挑战，比如，智能体的自主规划能力能否成为原生AI应用的基础，是否会规模化替代现代应用中基于规则和代码的硬编排方式，这些技术问题还处于概念验证的初期阶段，更考验金融机构的工程化落地能力。

与此同时，AI应用需要高质量、多模态的数据支撑，而金融数据往往分散、标准不一，缺乏面向AI的大规模数据处理能力；另外，从“AI辅助”到“AI主导”的开发模式变革，企业也需重构人才结构、组织流程与管理机制。

打通行业数智化升级的“最后一公里”

面对上述挑战，中电金信依托中国电子全栈智算技术体系，以行业应用为牵引，形成了“数据+模型+平台+应用+服务”的端到端解决方案，通过模型、算力与场景的连接，打通行业数智化升级的“最后一公里”，破解AI工程化难题，加速让AI从实验室走向生产线。

（中电金信基于源启·行业AI平台打造的“金融AI模型智策中枢”场景成功入选国务院国资委“首批中央企业人工智能战略性高价值场景”）

在基础设施层面，中电金信推出融合型数字基础设施“源启”，支持通用算力与智能算力的统一调度，为智能体提供稳定高效的“数字基座”。在数据能力方面，公司构建AI数据原生工厂，推动金融数据标准化、场景化与资产化，打造的金融大模型数据集已入选国务院国资委“首批央企人工智能行业高质量数据集”。

尤为关键的是，中电金信将生成式AI与“软件工厂”理念相结合，打造AI驱动的软件全生命周期管理体系。该体系覆盖需求分析、业务建模、智能开发、测试验证及部署运维各环节，支持低代码开发、自动标注、智能体编排等能力，真正实现了从目前“以人为主、AI为辅”到“以AI为主，人为辅”的软件工程智能3.0时代的转变。

实践成效显著，智能体已成“业务搭档”

目前，中电金信的AI解决方案已在多家金融机构落地，成效显著：某头部股份制银行采用信贷智能体实现押品自动化管理与批复意见智能解析，业务效率提升10倍，差错率降低95%；某城商行通过引入金融大模型与多模态系统，风险识别准确率提升30%，审贷时间压缩至原本的1/7。这些实践表明，AI已从概念验证进入价值创造阶段，成为深入业务核心的“智能搭档”。

“人工智能+”行动为国家AI发展绘制了清晰蓝图，而实现这一目标，离不开政、企、研多方协同。中电金信积极参与行业数据集共建、技术标准制定与开源生态建设，推动AI工程化经验的共享与复用。未来，中电金信将继续聚焦融合型基础设施、行业高质量数据集与智能体组件集群建设，助力金融业在新一轮智能升级中抢占先机，为国家人工智能战略落地贡献行业力量。