腾讯日前正式推出WorkBuddy金融版，就在此前，阿里云已发布金融级通用智能体平台“点金”。两大科技巨头在金融智能体领域正面交锋，加上早已布局的同花顺、恒生电子等垂类厂商，一场围绕金融核心业务的智能体“鏖战”已然打响。 金融智能体的竞速，正从单一的技能（Skill）比拼转向生态与场景的深度绑定。谁能率先跨越从“对话框”到“真干活”的鸿沟，谁就能在即将到来的行业洗牌中占据先机。 今年3月推出以来，这款AI智能工作台已陆续落地中金公司、国投证券、平安银行、中国太平等100多家金融组织。此次上线的金融版，更是直接面向银行、资管、保险三大板块，上线80多个金融专属专家与技能矩阵，覆盖投研、合规、客户经营、信贷尽调、财富资配等核心业务场景。 记者获悉，多家金融科技上市公司已经或即将接入WorkBuddy。如朝阳永续、恒生聚源等公司的智能体Skills已接入WorkBuddy。近期，恒生电子也在WorkBuddy上架了10款投顾Skills，包括“基金查询/筛选/速学”“板块诊断”“大类资产配置”等业务场景。 恒生聚源首席产品官张洋洋告诉上证报记者，接入Skills这条路，依托的是WorkBuddy更完整的AI生态，能低成本触达广泛的最终用户，“借对方在通用AI办公能力上的势，恒生聚源的数据能力可以被更快、更广地分发出去——这是获客广度上的优势。” 除了腾讯之外，阿里也已推出金融级通用智能体平台“点金”。借助该平台，盈米基金在1个月内完成了“且慢AI小顾3.0”的升级验证，底层是70多个专业金融工具和30多个细分场景智能体的快速组装。 百度则推出办公智能体平台“百度搭子”，以及针对金融工作流的套件。据百度搭子产品架构师李景秋介绍，金融是用户需求较为集中的专业场景，百度搭子约有16%至19%的用户曾将产品用于个人金融投资相关任务。 有金融科技公司内部人士向记者透露，金融行业业务逻辑复杂，且对安全合规要求极高，这意味着通用智能体进入金融业务场景的过程没那么简单。阿里云新金融行业总经理张翅将金融组织的顾虑拆解为“输入不可信”“执行不可控”“过程不可追溯”“责任边界不清”四个维度。 以往，大型金融组织倾向于自建智能体，但这对于资金、人才、技术等综合实力的要求较高。而拥有AI技术及数据服务能力的金融科技公司从单个智能体应用突破，即便能够取得单个组织的认可，在方案复制和规模应用层面也面临门槛。这使得金融行业智能体应用存在碎片化、重概念、轻实效等痛点。 东吴证券报告认为，现在金融智能体竞争格局围绕四类参与者展开：一是同花顺、万得、东方财富等数据拥有者；二是同花顺、指南针等场景拥有者；三是豆包、DeepSeek、通义等模型拥有者；四是WorkBuddy等平台拥有者。 “WorkBuddy金融版不是把AI对话框放一旁，而是让AI真正进入业务现场。”腾讯云副总裁胡利明表示，金融行业的AI应用，正从“工具试用”走向“业务重构”。 在国际数据公司（IDC）金融行业研究经理思二勋看来，未来市场竞争不再比拼单一产品功能，而是由分层产品体系、金融专属工程落地能力、多智能体协同架构、长期持续运营服务共同决定。能够深度融合金融业务规则、解决规模化落地工程难题、绑定业务长期价值的解决方案，将主导下一阶段金融行业大模型市场格局。 IDC报告显示，2025年，中国金融行业生成式AI平台及应用解决方案市场规模为17.4亿元，预计2029年将增至113.5亿元。热闹之下，挑战同样严峻。艾瑞咨询警示，金融智能体从试点到有效落地之间存在显著鸿沟，预计当前阶段20%至25%的项目将面临效果不达预期甚至失败的风险。 这意味着，大量缺乏实际交付能力的智能体或将被淘汰。“金融场景的AI应用绕不开合规与监管。无论是接入第三方生态还是自建终端，数据授权、隐私保护、可审计性、责任归属都是硬约束，直接决定产品能不能落地、能不能规模化。”张洋洋说。 在数据侧，同花顺、万得、恒生聚源等掌握核心金融数据的厂商地位凸显；平台厂商MCP、Skills等标准接口的开放，让金融数据从封闭终端走向可被智能体调用的标准化能力。但在场景侧，谁能真正深入信贷、风控、投研等核心业务流程，而非停留在文档整理、基础客服等浅层应用，谁才能建立真正的护城河。 东吴证券也认为，平台拥有者（WorkBuddy等）是数据方最大客户，但也是最大威胁。有金融科技公司表达了对渠道和商业节奏把控方面的顾虑。记者体验也发现，不少专业金融Skill需要主动搜索关键词才能找到。这意味着，虽然WorkBuddy可以借“势”加快应用拓客，但接入Skill要依赖平台规则和分成。 即便如此，当前行业的共识仍是——“上量”比“讨价还价”更重要。正如一位受访的金融科技公司负责人所说，金融智能体商业化还没到“分蛋糕”的时候。

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