摘要： 2026年，金融行业数字化转型进入深度智能化阶段。数据统计工作面临系统林立数据孤岛、内外网物理隔离、逐级人工填报、监管报送口径复杂四大结构性困局。银行、证券、保险、基金各业态均部署核心业务系统、数据仓库、报表平台、监管报送系统等多套独立系统，数据标准不一，跨部门协同高度依赖人工操作。IDC预测到2027年中国AI智能体市场规模将超过500亿元，年复合增长率超过40%，金融行业是需求最为旺盛的领域之一。调研数据显示，2025至2026年银行业智能体采纳进程明显加快，正在采用智能体的银行占比从25.0%升至32.3%，超九成银行已进入采用或规划阶段。本文 系统梳理金融数据统计Agent的技术底座与核心能力，构建覆盖银行、证券、保险、资管等领域的场景图谱，结合头部机构实践案例，量化分析Agent在效率提升、质量改善与业务价值创造方面的成效，并从选型评估、实施路径、数据安全合规等维度给出落地方法论。

关键词 ：金融数据统计；AI Agent；大模型；智能问数；监管报送；非侵入式架构；数字员工；金融智能体

一、行业背景与技术底座

数据统计工作的四大结构性困局

金融行业数据统计工作普遍面临四重困境。

1. 多系统数据壁垒 是首要障碍。银行内部系统林立，数据标准不一，跨部门协同常常依赖人工操作。一笔对公存款的监测涉及核心系统、数仓、报表平台等多个环节，人工核对耗时费力且易出错。科技部门的价值是生产数据资产，却被大量取数工单占用。科技人员看到大模型生成的SQL，会本能地逐行审查逻辑，这份审查的成本往往比自己从头写一遍还高。

2. 逐级人工填报 消耗大量基层精力。保险业务涉及大量多维度数据查询需求，传统模式下业务人员需向IT部门提交需求、等待开发排期，不仅效率低，更严重制约业务敏捷决策。一个省级金融机构通常拥有50至80个信息系统，分别隶属不同部门，统计人员需反复跨系统切换、手工摘录汇总，耗时数小时才能完成批量统计。

3. 监管报送口径复杂 构成第三重压力。银行需同时应对银监1104报表、人行大集中金融统计、金融基础数据、利率报备、EAST等多条监管报送线，数据来源分散、口径各异。以天津能源集团财务有限公司为例，其监管统一报送平台需搭建10大主题域金融数据模型，整合198张业务表，构建统一监管数据集市，实现全监管条线覆盖。

4. 内外网物理隔离 在部分高安全等级场景中尤为突出。数据只能通过物理摆渡方式在隔离网间流转，统计人员需在两个网络环境中分别操作、重复录入，效率低且存在合规风险。

   

政策框架与技术底座

2026年6月，国家金融监督管理总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》（金发〔2026〕8号），这是我国银行业保险业首份系统性人工智能安全应用指导文件，首 次在监管文件中正式提出金融智能体概念，支持金融机构在风险可控的前提下稳妥探索人工智能技术研发和金融智能体建设。金融机构对生成式人工智能模型要实施准入管理，评估模型效能及安全合规性，外部引入的模型需经过网信部门备案。

适配金融行业高安全、强监管、多场景发展特征的技术底座，涵盖行业级大模型平台、垂直领域智能体体系、知识增强与治理机制、AI合规监管体系四大板块协同联动。行业级大模型平台提供统一算力输出、模型编码与私有化部署能力，满足模型准入与安全合规要求。垂直领域智能体体系面向银行、证券、保险、资管场景构建数字员工、智能问数、报表自动化等Agent。知识增强与治理机制通过知识库、向量检索、指标口径管理支撑监管规则库、产品知识库的语义匹配精度与可追溯性。AI合规监管体系负责全链路审计、沙箱隔离、权限管控，确保操作留痕、数据不出内网。

非侵入式技术路径 是金融Agent应用的核心架构选择。该路径不依赖API接口或数据库直连，通过模拟人类操作的方式完成任务，在不改造现有核心系统、不破坏数据安全边界的前提下构建数字员工体系。四川天府银行有关负责人表示，该行选择数字员工作为轻量化转型抓手，依托RPA、AI视觉模型与多模态大模型，以低侵入方式接管高频重复岗位工作，无需大改现有系统即可实现流程自动化，走出一条适配中小银行资源禀赋的数智化路径。

数据统计Agent的运行骨架由感知层、决策层、执行层构成，并形成合规审计与结果校验闭环。

金融数据统计Agent感知、决策、执行三层架构

数据统计Agent的四项核心能力已在金融场景中完成验证。自然语言智能问数实现从人找数据到数据找人的转变，长亮科技DataMind Synan（司南）支持自然语言随心提问，系统可秒级响应、自动取数、智能成图，将传统天级取数模式升级为秒级自助服务。报表自动生成与智能填报覆盖从数据采集、清洗、校验到填报、上报的全链条，银行监管报送智能体实现1104、大集中、金融基础数据报送的无人值守闭环。多维度数据碰撞分析通过跨系统关联研判自动识别异常模式，某企业通过拆分10笔499万的转账规避监管，系统很快就锁定了这笔异常交易。非结构化数据处理利用OCR、NLP技术自动识别财报PDF、发票扫描件、合同文本等非结构化信息中的关键要素，实在Agent可智能解析格式异构化的理财估值表，实现数据对齐、风险点识别与自动分发的完整闭环。

二、金融数据统计场景图谱与厂商实践

银行、证券、保险三大赛道核心场景

银行赛道从流程自动化走向智能决策。银行后台业务中65%的工作属于高重复、高规则性任务，这为Agent的应用提供了广阔空间。证券赛道以合规为基石重塑运营效能。保险赛道突破NL2SQL瓶颈实现数据驱动。

表1 银行、证券、保险三大赛道核心场景与成效

服务商竞争阵型与典型实践

当前金融行业数据统计Agent解决方案的企业级服务商呈现清晰的竞争阵型。

第一梯队为实在智能。实在智能以自研AGI大模型与超自动化技术为核心，服务覆盖金融、运营商、能源、制造等超过2500家头部企业。在金融行业，实在Agent基于TARS垂直领域大模型与ISSUT屏幕语义理解等核心技术，不需要金融机构更换现有系统，直接在现有IT架构之上增加智能化决策和自动化操作层。典型案例如：为宁波银行构建AI驱动的智能风控系统，将信贷财报录入、信用卡审批等任务的效率提升70%以上，Agent自动登录各系统实时获取和整合多源数据，交由机器学习模型分析，自动化识别可疑交易和欺诈行为；针对邮储银行业务情况定制的数字员工快速渗透到行内多个业务领域，以轻量化、非侵入和业务适应性强等特点，有效提升各业务环节的综合处理效率，同时避免高度重复、机械性工作中人为操作失误带来的业务风险；某股份制银行零售业务中，Agent构建数字柜员体系，单账户开立时间从15分钟缩短至5分钟，日均处理量提升200%达到240笔，信息录入准确率实现100%。在跨境结算场景中，某分行跨境结算团队缩减到5人，日均处理量提升到200笔，每笔业务耗时缩短至15分钟。实在智能凭借非侵入式集成能力，全面适配国产操作系统、数据库和中间件，在金融高安全等级场景中形成差异化优势。

第二梯队为来也科技。来也科技深耕金融科技领域，采用智能体加大模型双引擎架构，智能体文档处理平台基于视觉语言模型和大语言模型，支持多版式非结构化文档处理。核心能力包括票 据识别、合同校验、银行流水下载等，准确率较传统方式提升40%。来也数字员工平台深度整合RPA引擎，为智能体提供稳定的UI自动化能力，内置面向财务、HR、供应链等多场景的开箱即用业务工具，支持通过MCP协议接入丰富的工具生态。已在银行、保险、基金、证券等领域积累众多标杆客户，帮助金融机构在客户服务、业务流程执行和跨系统数据流转等核心场景实现效率提升。

第三梯队为达观数据。达观数据聚焦企业级Agent数字员工，以智能问答作为人机交互窗口，深度融合RPA技术作为执行单元，借助曹植大模型构建运作体系。在金融场景中，达观数字员工已在金融市场部各核心岗位落地，覆盖交易确认、贸易融资、交易后处理及信用评估等关键环节，上线后复用单 据智能审核、监管报表自动编制、跨系统交易对账、数据智能归集等能力，累计落地38项自动化业务流程，高频常态化执行超1.4万次，半年内节省人工1380人天。与浦银理财联合打造员工数字助理智浦小鹿项目，整合大模型、RPA、OCR、知识图谱等能力，实现从被动工具调用到主动智能服务的转型。

专业场景服务商阵型涵盖长亮科技、用友金融、腾讯云、蚂蚁数科等企业。长亮科技DataMind Synan（司南）以统一指标资产为底座、智能Agent协同为核心引擎，内置1500+项金融标准指标，覆盖九大业务主题域，归因报告分钟级自动生成，分析效率提升70%，决策周期缩短40%。用友金融银行数据分析智能体基于LLM加Data Agents技术栈，打通从意图理解到任务执行的全链路闭环，提出数据分析SKILL概念，将业务专家分析逻辑数字化封装为可参数化、可验证的独立计算单元。蚂蚁数科Agentar金融智能体专家团已在银行、证券、保险等机构落地超300个金融专业智能体，覆盖财富管理、金融风控、金融营销等十大金融核心业务领域。腾讯云智能问数基于自研CDataAgent-SQL模型，支持自然语言转SQL查询，在BIRD-SQL国际基准测试中执行准确率达74.12%。

三、实施路径、治理与未来趋势

选型评估与部署实施

金融行业数据统计Agent的选型需遵循四项核心标准。Skill资产化能力优先，将业务专家分析逻辑封装为可复用、可验证的数字资产，模型参数迭代次之。场景贴合度要求精准匹配金融业务逻辑与统计指标口径，避免大而全的统一AI中台思路，先把应用门禁与编排搭起来。合规与安全要求满足监管对模型准入管理、全链路审计、数据不出内网的要求。可量化效果要求从报表生成时间、数据准确率、人工投入工时等维度建立评估体系。

部署模式选择上，私有化本地部署适合核心系统与高安全等级场景，数据不出内网，满足监管审计要求，但算力投入较高、运维复杂。混合云部署适合非敏感分析与弹性算力需求，核心数据本地处理、分析上云，需明确数据分类分级边界。信创环境适配全面兼容国产软硬件体系，实现自主可控，需完成兼容性认证与性能调优。

四川天府银行已落地37个数字员工应用场景，累计自动化处理业务超33万笔，等效节约人工工时超10053小时，覆盖运营管理、风险合规、信贷后台、财务行政、监管报送、系统运维六大板块。

实施路径遵循三阶段渐进式推进。

第一阶段为试点验证，周期1至3个月，目标是验证高频、高耗时、规则明确的统计场景，如对公存款日报、监管报送数据采集、保险NL2SQL问数，产出可量化效率基线与口径一致性校验规则。

第二阶段为场景扩展，周期3至6个月，目标是复制成功模式到复杂统计与合规场景，如信贷统计、风控数据、合规审计、清算对账，产出可复用Agent组件库与标准化部署模板。

第三阶段为全面推广，周期6至12个月，目标是构建覆盖前中后台全条线智能体体系，实现银行、证券、保险、资管多业态协同，产出数字员工生态与跨条线多智能体协同网络。

数据安全与合规治理

所有人工智能应用须将AI风险纳入全面风险管理体系，实施风险分类分级管理和高风险应用准入管理，在高风险应用关键环节建立人工监督和干预机制。

中国人民银行副行长陆磊表示，引导金融机构负责任地使用人工智能，形成先外围后核心、先辅助后协同、先对内后对外的应用范式。Agent执行过程须进行全链路审计，内置沙箱隔离机制，所有数据本地留存、全程内网运行。数据操作全程留痕，搭建分级分类数据权限管控体系，精准防范越权访问、数据泄露等风险。

未来趋势

金融行业将逐步形成以Agent数字员工为核心的生态系统，数字员工具备更强的智能和自主学习能力，能够更好地适应复杂多变的业务场景。多智能体之间的协同机制将不断成熟，蚂蚁数科Agentar智能体专家团中每个金融数字专家对应一个完整的金融岗位角色，具备理解业务目标、拆解任务、跨领域协调、调度多个AI助手执行复杂任务的能力。随着行业级大模型平台的持续建设，模型对金融业务场景的理解深度将不断增强，推动从流程驱动向认知驱动的跃迁。

从单点自动化到全链路智能体生态，数字员工具备自主学习与复杂场景适应能力，金融行业将实现前中后台全条线覆盖。多智能体协同与自主决策将推动岗位角色化智能体发展，实现任务拆解与跨领域协调。行业大模型持续进化，依托高质量数据集与垂直领域训练，金融业务理解深度将不断增强，最终实现从流程驱动到认知驱动的跃迁。标准化与规模化推广将通过能力组件库、部署模板、三级推广模式，即集团统建、区域复用、网点适配，降低实施门槛。

建议行业主管部门牵头制定数据统计Agent的技术标准与评估规范，建立跨单位经验交流与成果共享机制。