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（来源：上海金融信息行业协会）当下，以大语言模型为代表的生成式人工智能取得突破，标志着人工智能已从辅助工具，迈向具备通用问题解决和内容生成能力的生产力。在此背景下，如何理解AI赋能与AI原生的差异，并思考金融机构应如何布局，成为战略议题。一、AI赋能：优化存量业务的现实路径AI赋能是指将人工智能技术系统性地集成到现有的业务流程和管理架构中，实现效率提升和风险控制。其核心逻辑是业务为体，AI为用，即在不改变金融业务本质的前提下，通过AI推动降本、增效、提质、控险。在风险管理中，AI已广泛用于信用评分、违约预测和反欺诈监测。在支付与清算场景中，AI结合图计算方法，能够提前发现异常交易网络，从而实现更主动的风险防控。在客户服务方面，自然语言处理驱动的智能客服和虚拟助手已普及应用，承担了大量标准化咨询任务，并支持7x24小时响应。同时，基于客户画像的精准营销和智能投顾提升了个性化服务水平。二、AI原生：探索增量价值的新范式与AI赋能的存量优化不同，AI原生强调以AI为核心能力，设计全新的产品与模式。其逻辑是AI为体，重构业务，即AI不仅是工具，而是业务模式成立的前提。生成式AI已展现出对金融内容生产的深刻影响。例如，它可以在数秒内提炼宏观经济数据、财报与研报，生成投资摘要，为分析师提供参考草稿，释放其在逻辑推理和价值判断上的精力。在量化研究中，大模型具备代码生成能力，能够根据自然语言描述快速生成策略框架，降低建模门槛。更具前景的是AI Agent的应用。它不仅能执行指令，还能自主理解目标、规划任务并完成操作。未来的智能投顾可能演化为AI理财管家，能够根据用户设定的长期目标，自动完成市场分析、投资调整和交易执行。在合规领域，AI Agent可以持续追踪监管政策，自动识别潜在违规环节，实现更实时和全面的风险控制。三、挑战与展望：从赋能到原生的过渡从AI赋能迈向AI原生，是金融机构提升长期竞争力的必然方向，但需要直面挑战：数据治理：高质量、合规数据是AI的基础。模型可解释性：生成式AI存在黑箱问题，可能带来偏见或错误输出。组织与人才：智能化转型不仅是技术升级，还要求复合型人才和敏捷迭代的组织文化。监管框架：近年来，《金融科技发展规划（2022—2025年）》和《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》等政策，均强调在创新与风险防控之间取得平衡，探索智能监管的新路径。四、结论总体而言，AI赋能是金融智能化的基础环节，它着眼于当前，优化存量业务；而AI原生则指向未来，推动颠覆性创新，塑造新的价值模式。对于金融机构而言，需要在两者之间保持平衡：一方面通过赋能应用夯实数字化底座，另一方面保持对原生模式的探索敏感性，积极布局可能重塑行业格局的新技术与新模式。 .appendQr_wrap{border:1px solid #E6E6E6;padding:8px;} .appendQr_normal{float:left;} .appendQr_normal img{width:100px;} .appendQr_normal_txt{float:left;font-size:20px;line-height:100px;padding-left:20px;color:#333;} 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP