金融AI起战事！WorkBuddy“入职”超250家金融机构，算力投入迎来ROI大考

金融业与AI，彼此都有着明确的扩张野心。

腾讯云副总裁胡利明披露的数据，直观印证了这一双向布局：WorkBuddy企业版已落地中信建投证券、中金公司、泰康保险等超250家金融机构，覆盖对公信贷尽调、投研投顾、合规审查、客户经营、财富资产配置等上百项业务场景。

经过两年市场打磨，大模型在金融行业的应用已经走向常态化。应用覆盖面持续拓宽，但落地的深度、精度仍有待检验；机构投入持续加码，巨额算力投入能否换来对等的效能提升，成为当下核心拷问。

“我们目前每日Token（词元）消耗量在70亿至100亿之间，预计明年将攀升至200亿。我们内部也一直在复盘：大量Token被消耗，员工工作效率有没有真正提升？资源是否存在浪费，浪费又出现在哪些环节？”中金公司信息技术部负责人、金腾科技董事长谢碧松在接受专访时直言不讳。

不仅中金，全市场、全行业都在关注这个问题。

与业务的融合在加深

中信建投证券执行委员会委员、首席信息官肖钢在2026腾讯全球数字生态大会发表名为《智能体赋能数智投行建设的探索与实践》演讲时，提及在中信建投，客服、营销、投行、投顾、合规风控、投资、办公、投研、固收9大业务域都在推进智能体应用，目标到2027年智能体普及率达到70%；到2030年希望达到90%。

据肖钢介绍，目前，投行、财富管理、法律合规部等部门深度使用WorkBuddy，在可比公司资料整理、每日行情简报等场景中由WorkBuddy完成资料搜集与初稿生成，员工聚焦复核与判断：“我们通过统一安全网关，将投研、财富、交易、风控等能力接入WorkBuddy，上线3个月已发布17个金融技能、5个金融专家，累计服务43万人次。”

肖钢说：“我们不单单追求智能体数量，而是希望真正解决业务痛点，让智能体在具体场景中发挥作用。”这样的陈述毫无疑问颇具代表性。

胡利明的感受是，智能体在金融行业的应用，大幅加深。“去年智能体是偏工作流的；而今年WorkBuddy出来后，我们沟通的是‘通用工作台+金融场景’，和诸多金融机构在很多应用场景里做了深入探索。”

在大量调研和前期数个AI项目合作基础上，今年9月初，腾讯WorkBuddy金融版上线，选取了四个规模化方向：公司金融、零售金融、保险经营、投研投顾。胡利明告诉记者，这些方向里，资讯监测、舆情预警、基金研究、保险代理、电销客服、合规质检、政策跟踪、风险控制等应用场景，共性是标准化高、重复性强、数据易获得、提效易衡量，均较适合大模型接入。

据谢碧松介绍，截至目前，中金公司有上千名员工已深度使用WorkBuddy，员工在WorkBuddy中对话，就能从中金“小金库”查找、安装和上传技能，债券交易、投行承销、行业研究等一线经验由此沉淀为公司能力。胡利明举例称，以投行并购业务为例，投资经理要从海量公开信息、研报和新闻中筛出符合买方画像的标的，以前两三个人要做3到5个工作日，现在用WorkBuddy，30到45分钟就能完成。团队可以把更多精力放在方案设计和谈判撮合上。

在保险行业，华泰保险集团信息技术总监兼信息技术部总经理胡崇威介绍，华泰是首批WorkBuddy企业专享版用户，全集团活跃用户超过1100人。研发领域，依托CodeBuddy，华泰290余名研发人员已全部使用AI工具，新建系统AI代码生成率达到80%，AI累计生成代码4800万行。

在银行领域，据记者了解，招行、平安银行等均在深化生成式人工智能在内容创造领域的应用；同时在风控合规上，依托大模型辅助尽职调查，通过智能核验模块提升放款审核质效。

招行信用卡相关人员告诉记者，其近期再度落子AI智能体生态——成为首批通过Agent-to-Agent模式接入千问智能体的银行机构，支持持卡人通过自然语言交互，即可完成信用卡专业知识咨询和办卡申请。总之，接入更多智能体，围绕高频用卡场景提供更丰富的功能入口，构建在各大AI生态内的全流程、一站式用户服务体系，都是为了让信用卡服务能够“一语即办”。

想让智能体嵌入业务场景的还有支付公司。近日，跨境支付公司PingPong正式上线面向AI行业的一站式支付解决方案，整合全球收单、订阅计费、用量计费等能力，通过API开放的形式，既支持模型公司与Token路由平台以本币向全球开发者收款，也支持AI应用企业按订阅、用量、混合及结果计费等多种模式组合定价收费。

对智能体与业务融合有着“野心”的机构，各式各样，急速扩容。

但胡利明对此认知清醒，“当前，AI已从问答和固定工作流走向自主规划、执行任务的新阶段，但要在金融高价值场景真正形成生产力，仍需跨越算力、数据、应用工程、组织生态与治理五大挑战。衡量AI成效的标准，也正在从技术指标转向业务指标的提升。”

Token在燃烧

好多金融机构在烧Token。券商中国记者根据三季报、业绩交流会、公开报道等表述，Token账单包括但不限于：

平安银行在今年第三季度，日均词元消耗量达217亿，较上季度增长近3倍。截至9月末，累计落地大模型应用场景超500个，覆盖精准营销、智能投顾、合规风控、办公辅助等重点领域。

截至9月末，招行大模型应用累计落地超1500个场景，业务场景的日均消耗Token规模超过800亿。兴业银行全行日均词元调用量达到100亿，日均大模型调用量接近500万次，全行运行中智能体已超500个。

相较于银行，券商对外披露的AI算力数据更少。截至10月末，中金公司日均Token消耗量维持在70亿至100亿区间；另一组数据来自中信建投投研业务条线：公司上线“信谛听AI数智平台”，截至10月末，该平台Token调用总量达到410亿次，用户累计提交的策略数量超过3万个。

各家机构算力消耗规模不同，但共性是均呈几何倍数增长。

面对重型的资本投入和AI运营成本，鲜少有人泼冷水。但有员工从自己能感知的办公辅助流程，叙述了一些差异化观察。“有一点‘为了AI而AI’。我们请个假，以前走个OA就行，现在要跟数字员工描述一次，从流程上其实没有简化。”一名中小银行人士告诉记者。据了解，该行已在核心业务场景落地超过100个AI应用，并有超80位数字员工。

“我们和生态合作伙伴有各种不同模式的合作，从私有化部署到公有云，再到工厂模式，能解决一部分问题，但还受限于场景和产出之间是否匹配。金融公司在AI投入上热情很高，但最终还是要看投入产出，算力是一个卡点。”谢碧松在接受记者采访时坦言。

显然有意识敏锐的金融机构已经注意到了Token浪费的问题。记者了解到，部分银行正探索将Token消耗与资本回报率（ROI）合理绑定、考核投入产出比。“我们也在探讨合理方式，提升算力利用率，减少无效算力调用。”一名股份行内部人士告诉记者。

国信证券经济研究所所长助理、银行业首席分析师王剑表示，目前金融机构对AI的使用主要还是聚焦于中后台。包括内部行政或财务流程处理或其他运营事项，得到较为积极的效果，效率大幅提升。在前台直接对客户提供服务方面，也有明显助力，但还不是特别成熟，且风险点较多，有待未来进一步提升。

责编：战术恒

排版：王璐璐

校对：李凌锋