當前，全球地緣政治動蕩加劇、利率環境持續承壓，金融機構正面臨前所未有的經營挑戰。由大模型引領的新質生產力革命正在席卷全球金融業，重塑行業格局，顛覆傳統模式。未來5-10年間，金融科技將成為推動全球數字產業發展的核心力量。AI和數字化技術的加速迭代正驅動了全球金融科技的深刻變革，金融科技的創新已進入智能與安全并重的新階段。以智能驅動與安全保障互為支撐的發展格局，將持續拓展金融科技的創新邊界和應用場景，也將引領2025年金融科技邁向普惠、可信的新時代。

在檢索技術趨勢的同時，普華永道對全球金融機構的專利申請量進行了盤點和分析，這些前沿技術的專利申請量不僅體現了金融機構對智能化與安全性的高度關注，也預示著金融科技未來發展以下八個核心趨勢。

注：本篇內容來自普華永道《2025年全球八大金融科技趨勢：專利視角》

趨勢一：情感智能——心理關懷驅動有溫度的金融服務

人工智能不再局限于信息技術領域的創新，開始跨界與心理學等社會科學深度結合。情感計算、情緒識別等“AI心理學”技術正讓AI從“高智商”延展至“高情商”，讓金融服務在催收策略、精準營銷、風險控制、資產管理等環節更顯人性化，將會解決傳統金融服務中無法及時識別用戶心理需求和情緒變化的問題。數據顯示，AI心理學專利申請量全球TOP10的占比達到77%，其中中國金融機構在TOP10中占據8席，中國工商銀行、平安集團、中國銀行、螞蟻集團、馬上消費金融等企業上榜前五名。

2020-2024年全球AI心理學專利申請量TOP10

數據來源：普華永道根據專利檢索系統Patentics檢索整理

從實踐來看，馬上消費金融基于AI心理學研發了“AI貸后策略優化系統”，成功將逾期回款率提升3.66%。同時，馬上消費金融還積極探索將心理學理論與大模型結合，使金融服務更加貼近人心，如在養老機器人項目中的應用，便體現了數字化服務中的人文關懷。

趨勢二：決策智能——智能體（Agent）賦能大模型應用落地實踐

在“動態決策”的大模型框架之下，智能體(Agent)將以“超級擬人化”形態，進行環境感知、深度理解、決策制定，縮短推理與實踐的差距，推動大模型能力的落地應用。智能體(Agent)在金融行業的應用，一方面可以集成金融企業內部投研團隊、風控團隊等多部門的群體智慧，將分散的專業知識和經驗整合起來，重塑原有工作流程，大幅提升整體運營效率；另一方面，推動難以在傳統金融服務中獲得專業指導的中長尾投資者群體，通過智能體(Agent)享受更加便利的專業服務，促進金融科技市場的普惠、公平發展。

從實踐來看，中國工商銀行應用大模型的意圖識別、自主規劃以及流程自動化等多項技術打造對話交互執行智能體，目前已落地同業特殊利率調整與審批、網點大額資金查詢、集團網訊資訊檢索、風險核查等業務場景。

趨勢三：服務煥新——大語言模型重塑個性化用戶體驗?

金融大模型深度賦能智能客服，在產品形態、產品功能方面出現顛覆性變革，將解決“智能客服不智能”的問題。新一代智能客服系統能夠提供合規、清晰且富有溫度的服務響應，讓用戶在咨詢、維權和信息查詢等環節獲得便捷高效的服務體驗。目前，銀行、保險、證券、金融科技機構紛紛布局智能客服系統，智能客服的發展將步入超智能交互、全渠道融合與無縫銜接、深度個性化的4.0階段。

從實踐來看，馬上消費金融建立基于大模型驅動的金融智能客服平臺，推動服務響應時間從平均15分鐘縮短至30秒以內，智能客服意圖識別率達到90%，自助解決率達到91%、用戶好評率提升23%。

趨勢四：數智人崛起——多模態融合打造沉浸式金融服務

多模態技術的應用助力“數字人”步入“數智人”時代。現代數智人技術正突破傳統界限，不僅擁有逼真的外觀，更掌握了自然的語言交流、行為互動以及自我學習的能力。此項技術正在成為未來人機交互的新前沿，開辟多模態交互的新紀元。未來數智人將成為個人分身“阿凡達”，不再局限于主播、客服等角色，將輸出文字、圖像、音視頻乃至情感表達。

從實踐來看，螞蟻靈境數字人平臺融合大模型與AIGC技術，支持超過1億名數字火炬手共同參與2022杭州亞運會開幕式數字點火儀式。馬上消費金融自主研發的養老情感陪護數字人“裴裴”以機器人為硬件實體，利用先進的AI多模態大模型作為“大腦”，結合心理大模型、圖像識別、語音識別和生成等技術，設置安全、心理療愈、個性化及適老性四大功能模塊，保障老年人身心健康的同時豐富了老年人的精神世界。工商銀行推出“虛擬數字人服務”，為客戶提供有溫度的專屬金融服務，真正讓數字化服務“聽得見、看得到”。

趨勢五：推理升級——通用推理深化金融核心業務再造

推理能力的提升正成為人工智能發展的核心趨勢。新一代大模型的演進重點已從單純追求更大算力和數據規模，轉向推理能力的深度優化。這種轉變使人工智能在復雜問題分析和決策方面取得突破性進展。在金融領域，推理能力的提升推動大模型應用從客戶服務等輔助場景，擴展到風險控制、投資決策等核心業務領域。

同時，金融機構也在通過簡化模型、可視化技術和可解釋技術的綜合應用提高可解釋性，通過記錄決策過程、提供解釋報告、制定規范等進一步提升透明性，保障人工智能的在金融科技領域推理升級的合規和高效應用，從而帶來金融科技核心決策質量的提升，在為客戶的產品和服務體驗上帶來巨大突破的同時，將會重塑金融科技。

趨勢六：數據合成——虛擬生成破解金融數據瓶頸難題

數據合成是未來發展的新趨勢?。在人工智能邁入2.0時代的數據合成技術正成為金融創新的重要推動力。在數據質量和數量成為人工智能發展瓶頸的背景下，合成數據技術提供了創新解決方案。這項技術不僅能生成豐富的訓練數據，還能有效應對數據獲取難、隱私保護嚴的行業痛點。

金融行業作為數據密集型行業，沉淀的如金融交易、客戶信息、市場分析、風控等各個方面的海量數據，在隱私保護上提出更高要求。合成數據等虛擬生成技術的出現，可以降低人工治理和標注的成本，緩解專有數據獲取成本高的問題，更有力的促進金融科技的高質量發展。

趨勢七：深度防偽——防偽大模型護航金融業務安全

數字經濟時代，以Deepfake為代表的深度換臉技術更加智能化和高度真實化。世界經濟論壇發布的《2024年全球風險報告》將深度偽造技術列為“未來兩年全球十大風險”之首。隨著防御技術的更新速度以及零日漏洞（0-day）深度影響著金融科技行業的健康發展，防偽大模型已經成為大模型時代深度防偽新機遇。防偽大模型在金融科技行業已廣泛應用在視頻面簽、多模態生物核驗登錄、數字人民幣錢包等業務場景，有效提升了金融交易和身份驗證的安全性。多模態防偽大模型可助力金融科技機構精準識別和攔截深度偽造的攻擊，抵制金融科技黑灰多發高發現象的發生。

數據顯示，深度防偽專利申請量全球TOP10占比達到78%，中國企業TOP10中占據8席。

2020-2024年全球多模態防偽專利申請量TOP10

數據來源：普華永道根據專利檢索系統Patentics檢索整理

趨勢八：算法合規與風險——倫理建設將成為企業關鍵競爭力

隨著AI大模型的出現和廣泛應用，隨之產生的倫理問題成為全世界面臨的共同挑戰，聚焦金融科技領域，數據化、智能化的升級也導致算法歧視、數據隱私、模型偏見、信息繭房等影響公開透明、模糊責任邊界的問題進一步凸顯。促進科技向善、加強風險管控，迫切需要可解釋、可透明的法律共識和科技倫理治理。2024年8月歐盟發布的全球首個《人工智能法案》（EU AI Act）在整個歐盟范圍內生效，旨在通過全面監管人工智能，對生成式人工智能工具實施一系列控制措施。此外，科技倫理特別是金融科技倫理治理需建立起從創新初期、發展階段到推廣應用的全流程治理體系以及合乎倫理的算法價值觀。這些法案和倫理共識將進一步引導推動金融科技企業實現權利和責任的統一，追逐利潤的工具理性和科技“向善”價值理性的統一，以及企業、行業自律和政府、社會他律的統一。

從實踐來看，馬上消費金融成立科技倫理治理委員會，構建了企業級倫理規則體系，提出多智能體全生命周期治理框架，涵蓋從研發到退役的全過程監管。針對3D數字人倫理與版權保護方面，提報的《3D數字人建模和驅動的技術要求》的標準獲得IEEE的立項，是全球首個明確定義3D數字人重建和驅動技術規范的標準。