用DAA衡量智能体的时代，金融行业为什么选择百度

文丨金融八卦女特约作者：铁马

最近，银行们做了两个外界看起来很烧钱的动作，一是发卫星，二是搞算力。

在卫星上，四家银行发了九颗卫星，争着让卫星当“监工”、管风控。

在算力上，招标公告那是一个又一个。去年有大行的智能算力较2024年末增长24%；有的大行建成了千卡异构算力集群。

当银行最精打细算的资本都要争先恐后入局，这些动作就不是烧钱的游戏了，因为算力和数据正在成为金融业新的核心资产。

1./ 金融机构，为什么选择百度智能云？/

别以为算力、芯片离金融行业很远。就说银行业，数字化转型进入了核心系统国产化替换的关键阶段，风控、信贷、营销、交易……哪个环节都离不开海量数据处理，以前靠人工，后来靠上云，现在靠AI。

这两年，AI在银行年报里出现的位次越来越靠前，以前只是技术展望部分的边角内容，如今高管致辞肯定有一部分专门留给AI建设。

更重要的是，前几年银行聊AI，比的是“投了多少钱、建了多大的模型”，今年，头部银行们开始认真给AI“算账”了。

这个趋势，和Create2026百度AI开发者大会上李彦宏的一个判断很类似。

李彦宏抛出了一个新概念：DAA（Daily Active Agents，日活智能体数）。它衡量的不再是每天有多少用户打开某个App，而是每天有多少个Agent正在替人完成任务闭环。

以前，大家都用DAU、MAU定义平台价值；到了Agent时代，李彦宏试图重新定义一套新的价值坐标——AI真正重要的，是它“到底替人完成了多少工作”。也就是AI按效果衡量，按完成的工作量说话。

而AI的效果，归根结底看底层的算力芯片靠不靠谱，在Create2026百度AI开发者大会上，百度还释放了几个银行业的信号。

去年以来，百度智能云帮助招商银行规模化部署了P800算力，从算力适配、模型迁移到应用落地，把国产算力真正用到了金融业务的主流程中。

目前，招商银行上线的AI应用已超过800个，覆盖风控、营销、研发、办公等核心领域。其中超过50%的AI应用跑在昆仑芯P800上。

而且，每位招行员工都有自己的AI助理，在网点办理业务时，这个助理能帮员工快速查找流程、识别材料缺项，从而减少客户的等待时间。

当前，百度智能云已为招商银行、中信银行、浦发银行、民生银行、华夏银行等头部金融机构提供了大规模的高性能自研AI芯片——昆仑芯P800。

2025年，浦发银行资产总额突破10万亿元，规模这么大，资产质量还能持续向好，背后是银行强大的精细化经营和风险管理能力。

据了解，浦发银行基于昆仑芯P800，根据财务分析、表单研究、行业识别等要求，精调出了一批金融垂直的专用模型，让AI真正下场干活。

金融机构对稳定、高性能算力的需求一直存在，但金融行业有一个特点：机构多、系统复杂、数据量大，替换核心系统时一旦出问题，后果会很严重。

所以银行需要的不仅是算力，更是靠得住的国产解决方案，浦发银行直言，要让芯片、算力、模型、应用都经得起考验。昆仑芯P800的出现，大概就是金融机构一直等待的“算力真正可控”时刻，也让它们能在AI时代把核心业务牢牢握在自己手里。

2./ 底气来自百度的“新全栈” /

目前，100%的系统重要性银行都选择了百度智能云，全国超过800家金融机构在使用它的服务。连续两年，百度在中国金融大模型项目的中标数量和金额上都排在第一。

能帮金融机构部署AI的不止百度一家，但为什么百度拿下了最多的金融大单？

背后的原因在于它提出的一套“芯—云—模—体”全栈能力。这不是单纯卖芯片算力或卖云服务，而是一套从底层算力一直延伸到上层应用的端到端方案。

过去，金融机构上云主要为了弹性、可靠、降本增效。但现在不一样了，它们需要的是真正能干活、能创造价值的智能体应用，比如银行的AI助理、保险的AI助手、券商的AI线索。

这些应用要求底层算力、中间模型和上层应用之间无缝配合。百度做的就是这件事：用昆仑芯P800提供算力，用百舸平台调度资源，用千帆大模型平台开发应用，再用Dumate、秒哒等工具解决具体业务问题。

例如在金融行业，千帆平台做了不少针对性强化。数据管理方面，金融机构可以对大规模、多种类的金融数据进行统一处理和增强，支持数据加密、权限管理和操作审计，满足合规要求。针对金融建模，平台还提供去乱码、繁体转简体、去隐私等功能，为模型训练提供高质量数据。

模型方面，千帆平台既有文心系列等主流大模型，也推出了专门面向金融行业的千帆慧金大模型。基于金融知识、业务流程和场景需求做了专项增强，服务浦发银行等头部机构的风控、客户经营、运营分析等核心场景。

这套系统不是静止的，它能持续进化。目前，百度智能云已经在超过100个场景落地，覆盖工业制造、能源、交通、医疗等行业，客户用得越多，百度改进得越快；改进得越快，就能服务更多客户，这本身就是一个自我进化的循环。

过去十年，百度一直在打磨这套“芯云模体”全栈AI能力，通过AI基础设施和智能体基础设施服务客户。

但“自我进化”不只是百度自己的事，在Create2026百度AI开发者大会上，李彦宏把智能体时代的“进化论”，拆成了三个层次：

智能体自己变强；个体借AI变强；组织靠人与智能体的协同变强。

也就是让AI在真实任务里越干越熟练、越用越好用。落到金融行业，机构每跑一个风控模型、每处理一笔智能客服对话，数据都会反馈回来，帮助模型和系统持续迭代。百度年复一年地面对行业的新需求，给出新方案，陪着金融行业等，完成这个时代最重要的升级。

3./ 整个金融行业，都需要百度这样的伙伴/

不久前，Anthropic一口气推出了10个面向金融业的AI智能体模板，覆盖投行、银行、保险、资管、运营和合规等场景。这些模板瞄准的都是金融行业里最磨人的活儿，比如做项目推介材料（pitchbook）、审核客户身份文件（KYC）、月底关账对账。这也从侧面说明，全球金融行业对AI技术伙伴的要求极高：稳定、安全、懂业务、能落地。

回到国内，百度智能云也在做类似的事，应用层面已经有了一些很直观的成果。

中信百信银行则引入了百度伐谋这个自我演化型智能体，它让大模型自己去挖掘风险特征，并且持续学习、迭代、进化。短时间内，它的水平就赶上了专业的数据挖掘工程师，结果是特征挖掘效率提升了320%，风险区分度也提高了10%。

李彦宏这样总结伐谋的意义“能验证、能闭环，伐谋这样的智能体，就能无限进化。”

这种持续自我进化的Agent，正在改变金融行业组织的运行方式，从人与人分工协作，走向人与智能体的混合编队，并最终推动企业进化为“超级组织”。

例如银河证券和百度智能云合作打造了一款这样的交易智能体。这个智能体能听懂行业里的各种“黑话”，辅助交易员把从询价到下单的转化效率提升了2倍，业务规模也实现了翻倍增长。

泰康保险联合百度推出了保险行业第一个以角色扮演和对话方式进行场景演练的培训产“AI智训绩优版”，它用大模型模拟真实的客户沟通场景，练完后还能做定性和定量评估，帮助一线保险代理人实实在在提升展业能力。

在这个过程中，金融机构越来越清楚地意识到，自己的需求已经变了。

过去，他们看重的是降本增效，所以云服务提供的是计算、网络和存储资源。今天，他们需要的是高活跃、高价值、规模化的智能体应用。

因此，生态伙伴不再只是一堆基础的IT资源，而是一套能支撑智能体大规模运行、持续进化、并且安全可控的全栈AI基础设施。

百度的角色，恰恰就是这套基础设施的搭建者。

4./ 智能体时代，金融业先下一城/

金融业投入AI，那是真金白银。