2026 Inclusion·外滩大会在上海拉开帷幕，由蚂蚁数科与上海交通大学高级金融学院联合主办的“当智能体跨越临界点，产业AI如何演进”论坛成为焦点。来自金融、医疗、零售、能源等领域的专家齐聚一堂，探讨AI技术如何从实验室走向产业一线，真正实现规模化应用并创造增量价值。
论坛期间，上海交大高金智库与蚂蚁集团研究院联合发布《2026年企业级智能体商业演进十大趋势洞察报告》，提出企业级Agent的竞争焦点正从模型能力转向交付入口、编排治理和商业化体系。报告指出，未来AI的价值将取决于其能否在产业体系中实现规模化应用，而非单纯依赖模型参数的突破。蚂蚁数科AI业务总裁余滨强调，企业AI与个人AI助手有本质区别，前者需要解决知识接入、流程编排、系统对接等复杂问题，模型仅是起点，工程化能力才是关键。
随着智能体在产业中的广泛应用，可信性成为新的门槛。蚂蚁数科区块链业务总裁边卓群认为，AI与区块链将成为未来新经济的两大基础设施。智能体之间的协作需要底层系统支持身份确认、权限划分和数据留痕，以确保交互和交易的可追溯性。在此背景下，《区块链和分布式记账技术 智能体身份管理要求》国家标准化指导性技术文件正式启动立项，旨在为智能体经济建立可识别、可验证、可追责的身份体系，推动AI从工具向生产角色转变。
不同行业对AI的落地路径各有侧重。医疗领域，广东省人民医院与蚂蚁数科合作构建统一智能体平台，并引入“用AI管AI”的可信机制，确保每一次访问请求和回复内容都经过校验，异常行为会被立即阻断。零售行业，绿茶集团通过AI多模态识别实现食品安全7×24小时巡检，将传统依赖飞行检查和流程台账的管控方式升级为自动化监控，显著降低运营成本。能源行业则更关注AI在高风险场景中的可追溯性，运达能源要求每个判断和执行环节都能被复盘，以确保流程的稳定性和透明度。
金融业作为AI落地最严格的“试金石”，对可信性的要求尤为突出。汇丰银行董事总经理孙雷表示，智能体支付的概念验证必须建立在授权、审计和透明的信任层之上，否则无法进入生产环境。华泰柏瑞基金已实现会议纪要1分钟生成、研报撰写等场景的AI应用，研究岗成为使用最密集的区域。浦发银行则落地近300个智能体工程化应用，运营岗位的文本识别率达90%以上。然而，在承保、理赔等核心业务中，企业仍保持审慎，更多将AI定位为辅助角色。
风控领域成为金融AI应用的突破口。蚂蚁消金首席科学家康宇麟介绍，公司通过金融智能体自主研发风控策略，效果显著优于传统人工方式。智能体擅长处理海量、碎片化且不确定的数据，并形成确定性判断，这一特性使其在风控场景中具有独特优势。金融业的实践表明，AI的价值不仅体现在效率提升，更在于其能否满足高安全、高合规、高责任密度的业务需求。
