走进2026年服贸会金融服务专题展的展区，AI应用的身影几乎随处可见。但真正值得关注的，不是那些炫目的技术展示，而是AI正在进入哪些具体的业务场景，解决了哪些过去解决不了的问题。
从工商银行的公积金管理助手，到建设银行的客户经理AI伙伴，再到人保的巨灾风险管理平台，三个不同的切面，勾勒出AI在金融领域从“单点探索”向“多元场景”延伸的轨迹。
切面一：让企业少跑腿的“秒级响应”
在工商银行展区，数字人“小征”正在介绍一款名为“公积金一键算”的智能助手。
这款产品的切入口很小，却击中了一个长期存在的痛点：缴存单位的公积金管理中，职工增减员容易遗漏、缴存基数核算繁琐、数据格式转换耗时。对于HR和财务人员而言，这些工作虽然不复杂，但耗时且容易出错。
公积金一键算智能助手融合了人力、财务与公积金系统，实现了数据格式的批量转换、人事变动的批量提醒以及缴存基数的自动核算。相关操作可实现秒级响应。
截至目前，该助手已服务超过1100家缴存单位。工商银行相关负责人表示，未来将进一步推动该服务在更多缴存单位落地。从“跑腿填表”到“一键搞定”，AI在这里扮演的角色不是替代人，而是把人从重复劳动中解放出来。
切面二：让客户经理“一句话找客户”
建设银行推出的“帮得助理”，则面向另一个高频场景：客户经理的日常营销和服务。
在传统的银行零售业务中，客户经理筛选目标客群、匹配产品，往往需要跨系统查询大量数据，再凭经验做出判断。这个过程既依赖个人能力，也难以标准化。
“帮得助理”改变了这个流程。在初筛环节，客户经理可以通过“一句话找客户”“一句话找产品”等功能，快速筛选目标客群、匹配相关产品。针对具体客户，系统还可以结合其在建行的资产配置情况，辅助客户经理分析需求并提出优化建议。
目前，“帮得助理”已实现AI原生框架升级，成为建行个人客户经理的智能伙伴。它的价值不在于“取代客户经理”，而在于让客户经理把更多精力放在与客户的沟通和深度服务上，而不是耗费在信息检索和产品比对上。
切面三：把风险防控从“灾后”拉到“灾前”
AI在金融领域的应用，正在从运营效率向风险管理延伸。人保展台的巨灾风险管理平台，是这一趋势的典型样本。
人保自主搭建了“巨灾安澜”风险减量技术平台和“巨灾经纬”承保管理平台，将AI技术应用于灾害风险识别和预警。2025年，相关平台共发送灾害预警信息3683万次。
这套系统的核心逻辑是：通过AI和物联网技术，提前识别潜在灾害风险及其变化趋势，并据此及时组织救援力量、采取风险干预措施。用展台工作人员的话说：“对于一些灾害，如果能够提前介入，很多损失是可以降低的。”
AI在这里推动的，是保险风险管理关口的前移——从传统的灾后赔付，向灾前预防、灾中干预延伸。这不仅是技术层面的升级，更是保险经营逻辑的转变：从“事后算账”到“事前减损”。
新课题：AI企业需要什么样的金融服务？
随着AI加速向产业端渗透，金融服务也面临新的需求。如何创新金融产品和服务，更好匹配AI企业及科技创新企业的发展需要，成为金融助力实体经济的新课题。
在服贸会同期举办的论坛上，北京零一万物科技有限公司联合创始人马杰指出，金融行业具有大量数据和参数处理场景，与AI技术具有较高适配性，但受强监管和责任边界等因素影响，相关场景开放仍相对有限。他期待未来有更多机会将最新的AI模型和行业实践应用于金融领域。
国务院发展研究中心原副主任王一鸣则从另一个角度提出了建议：应创新适配AI时代的金融产品和服务，推广知识产权质押、科创信用等轻量化融资产品，建立基于技术价值、研发能力、团队实力的科创评价体系，为AI企业提供一站式综合金融服务。同时，搭建智能估值、智能风控、智能评估体系，提高决策效率和风险控制能力。
“下一步，我们要努力构建适配AI时代的科创金融体系，实现科技突破、产业升级、金融赋能的良性循环。”王一鸣说。
结语：AI进入金融的三个层次
从公积金一键算到帮得助理，再到巨灾风险管理平台，AI在金融领域的渗透正在呈现出清晰的层次：第一层是替代重复劳动，提升运营效率；第二层是辅助专业判断，增强服务能力；第三层是重构业务逻辑，把风险管理的关口前移。
三个层次，难度递增，价值也递增。而金融机构需要回答的，不仅是“AI能做什么”，更是“AI应该在哪里做、怎么做才安全可靠”。当技术能力与业务场景真正咬合，AI对金融的改变才算是刚刚开始。
