在人工智能、区块链、大数据和隐私计算等前沿技术高速渗透的背景下，金融科技正以前所未有的深度重塑全球金融服务的生态格局。日前，第十届毕马威金融科技企业“双50”榜单在雄安新区揭晓，同期发布的十周年报告不仅梳理了行业演进脉络，更聚焦于当前最核心的AI技术如何驱动金融业迈向新的智能阶段。

回顾过去十年，中国金融科技行业的主线已从早期的模式创新与流量争夺，明确转向以技术创新赋能实体经济。毕马威中国金融科技主管合伙人黄艾舟指出，在地域分布上，京、沪、深领跑的格局稳固，三大城市群协同发展；在技术层面，人工智能持续领跑，AI与大数据、数智赋能等赛道快速增长，呈现出多元化布局态势。此次榜单覆盖十大核心赛道，正是这一趋势的集中反映。毕马威中国客户及业务发展主管合伙人江立勤进一步强调，金融科技作为连接金融与产业生态的核心纽带，正推动金融资源更精准、高效地注入科技创新领域，助力构建“科技-产业-金融”的良性循环。

在这一进程中，AI的深入应用正从外围辅助走向核心业务环节。毕马威中国金融科技合伙人葛明一指出，当前金融业智能体的应用，整体上正处于从“指令执行”到“问题拆解”的关键跨越阶段。早期的AI如同高效的工具，执行预设指令；如今的智能体已开始具备初步的逻辑推理与问题拆解能力。他分享了一个调研中的案例：某金融科技公司的智能风控产品，在保险领域构建了覆盖核保、理赔、调查的闭环体系，通过“理算Agent”“审核Agent”等多智能体的初步协作，实现了材料自动通读与风险预判，将风控能力从“事后管理”推向“全链条预控”。这表明，尽管完全的“多智能体协同”尚处早期实践，但利用多个智能体构建自主工作流，以完成复杂任务的探索已经展开。

然而，智能体的进化高度依赖于高质量的数据燃料。葛明一强调，面向AI的数据治理，其核心目标已从传统的统计分析，转向满足大模型研发的深度需求，呈现出系统性与工程性的新特征。系统性要求将数据全生命周期管理理念嵌入系统开发与运行的每一环节；工程性则意味着必须构建高效的数据智能处理引擎与工具链。面对生成式AI可能带来的数据投毒、隐私泄露等新型风险，他建议金融机构构建“事前准备、事中监控、事后追溯”的闭环治理体系，以数据分级分类为基础，实现对数据风险的主动防御，确保在引入新技术架构时，数据安全状态始终可控。

随着AI项目日益深入业务核心，其高昂的算力与治理成本使得投资回报率（ROI）评估成为决策关键。葛明一观察到，金融机构的立项逻辑正更多转向“价值导向”。这种价值评估可分为两个层面：一是可直接量化的业务价值，涉及效率提升（如处理笔数、人效）与效果改善（如转化率、满意度）；二是更具前瞻性的战略价值，关乎业务流程重塑、服务范式变革乃至商业模式创新。在实践中，机构依据ROI指标对应用场景进行优先级排序已成为常见做法。他同时提及，部分领先厂商正尝试RaaS（结果即服务）的交付模式，旨在将AI价值转化为持续可衡量的服务成果，但其长期有效性仍需观察。

值得注意的是，在《“人工智能+”行动意见》等政策推动下，金融AI的合规与安全已被提升至战略高度。葛明一认为，金融机构当前最应补齐的短板，在于将AI安全从传统的技术管理层面，全面提升至机构的风险管理战略核心。这要求确立清晰的AI伦理准则与治理框架，并确保其在各业务线落地。具体而言，需建立覆盖AI全生命周期的风险评估机制，聚焦算法偏见、决策歧视等核心风险点，并制定分级应对预案。尤为重要的是，必须在关键决策环节保留常态化的人工监督与干预权限，从而在系统异常时能守住安全底线，将安全管理成本转化为核心竞争力。

毕马威中国北方区首席合伙人吴旭初指出，未来的金融科技将更加注重“智能”与“安全”的平衡。这一判断与前述挑战紧密呼应。展望未来，报告揭示了三大趋势：金融科技服务向科技企业全生命周期渗透；金融业大模型应用建设渐进收敛于“1+N”的实用架构；以及金融科技企业出海呈现针对新兴与成熟市场的“双市场”差异化布局。这些趋势共同描绘出一幅图景：金融科技的下一个十年，将是智能技术系统性深化、与实体经济融合更为紧密的十年。