在金融行业加速迈向智能化的进程中，AI技术正从“可有可无的选项”转变为“不可或缺的核心驱动力”。面对海量数据洪流、持续的市场波动以及日益复杂的客户需求，NVIDIA凭借其全栈AI加速计算平台，为金融机构提供从交易优化、客户服务到欺诈检测的一站式解决方案。基于对全球800余名金融专业人士的最新调研，NVIDIA第六份年度“金融服务业AI现状与趋势调研报告”揭示了关键趋势：89%的受访者表示AI有助于提高年度收入并降低年度成本，73%的高管认为AI对未来成功至关重要。

一、行业洞察：AI金融应用进入规模化加速期

金融行业的AI使用率已达到历史最高水平，各类机构正从概念验证全面迈向创造实际业务价值的阶段。调研数据显示，65%的受访金融机构正在积极使用AI，较去年显著提升；61%正在使用或评估生成式AI，同比增长52%。更为关键的是，84%的受访者表示开源模型和软件对其AI战略至关重要，这表明开放生态正在成为金融AI实践的重要底座。

与此同时，代理式AI正成为金融行业的新焦点。42%的受访者正在使用或评估代理式AI，其中21%的企业表示已部署AI智能体。这些“能够自主完成复杂任务的AI代理”正在从后台运营到投资研究等各个环节释放价值，标志着金融AI应用进入“从被动响应到主动行动”的新阶段。

在投资意愿方面，数据传递出清晰的信号：几乎所有金融机构都计划增加或维持AI预算，AI已成为金融行业的确定性增长引擎。

二、核心应用场景

1.交易：加速计算驱动更智能的阿尔法策略

在交易与资本市场领域，速度即竞争力。NVIDIA利用加速计算帮助金融机构实现更快的处理速度，从而带来更智能的交易策略、更成功的交易执行以及更高的收益。通过生成式AI进行智能文档处理，金融机构可以从海量的非结构化数据中快速提取关键信息，加快决策制定速度并降低财务损失风险。

在量化金融中，大语言模型被广泛用于Alpha信号挖掘、自动化报告分析和风险预测，但其应用推广一直受限于高成本和响应延迟。NVIDIA推出的AI模型蒸馏开发者示例，通过将49B或70B参数的大型教师模型知识蒸馏为1B至8B的轻量学生模型，在显著降低计算开销和部署成本的同时保持高精度，实现了模型的高效部署与持续迭代。

在实际应用中，纳斯达克（Nasdaq）借助NVIDIA NeMo Retriever和NVIDIA NIM微服务构建了企业级AI平台，实现了响应速度提升30%、聊天机器人准确度提升30%的显著效果。该平台支持从数据嵌入、检索增强生成到大规模推理的全流程加速，加速了纳斯达克内部的AI应用开发和产品创新。

2.银行：代理式AI重塑客户服务体验

在银行业，客户服务正经历从传统热线到智能对话的深刻转变。随着全球服务经济的持续增长，银行越来越依赖联系中心来驱动客户体验和运营效率的提升。代理式AI——能够理解上下文、自主规划和执行任务的智能系统——可以提供比传统聊天机器人更为准确、个性化和具备深度的服务响应，真正实现银行服务的智能化升级。

2025年6月，KX与NVIDIA联合发布了全球首个面向卖方全球市场银行的代理式AI蓝图——AI Banker Agent。该蓝图整合了NVIDIA NeMo、Nemotron和NIM微服务，结合KX的高性能时序数据库，帮助交易员团队提升工作效率、扩大市场覆盖范围，并快速提供高度个性化的客户服务。

在金融数据智能领域，Bud Financial借助DataStax AI平台和NVIDIA技术，为澳新银行等客户提供实时金融洞察服务，将金融数据分类速度提升至CPU方案的10倍，在大幅降低延迟和成本的同时提升分析准确性。

3.支付与欺诈检测：端到端的数据科学防护

支付安全是金融行业的核心防线。金融机构需要检测并防范身份盗用、账号劫持和洗钱在内的各类欺诈活动。AI赋能的支付安全应用可以减少交易欺诈检测中的误报，提高身份验证准确性以符合“了解你的客户”要求，并提升反洗钱工作的有效性。

NVIDIA于2025年6月在Money20/20大会上发布了欺诈检测AI Blueprint，这是一套面向现代金融服务欺诈检测的参考架构，集成了图神经网络、XGBoost评分和Triton推理服务器，支持大规模实时欺诈风险评估。该蓝图在精度和效率方面表现突出：欺诈检测准确率提升高达40%，误报率降低93%，且支持在AWS和NVIDIA AI Enterprise环境中直接投入生产使用。蓝图还集成了基于Shapley值的可解释性模块，帮助金融机构满足监管机构对AI决策透明度的合规要求。

NVIDIA RAPIDS Accelerator for Apache Spark使用NVIDIA AI平台将数据处理速度提升多达5倍，并将成本降低至原来的四分之一，从数据基础设施层面为欺诈检测提供了坚实的性能支撑。

三、技术平台：构建金融AI基础设施

NVIDIA为金融行业提供了从数据中心到边缘再到云的完整技术栈，核心组件包括：

NVIDIA AI Enterprise：部署生成式AI的完整软件平台，支持组织训练大语言模型并运行大规模AI推理。

NVIDIA NIM微服务：推理部署的核心组件，支持高效、可扩展的AI部署，覆盖本地、混合云及边缘环境。

NVIDIA HPC SDK：提高风险评估准确性，加速上市时间，适用于衍生品定价、压力测试和VAR计算等高性能计算场景。

NVIDIA RAPIDS Accelerator for Apache Spark：将数据处理速度提升多达5倍，成本降低至原来的四分之一。

四、生态合作与行业实践

NVIDIA通过与全球金融科技公司和系统集成商构建开放生态系统，加速金融AI的规模化落地。合作伙伴包括Cloudera、Infosys、EXL、Dataiku等，共同为金融机构提供从数据平台到AI应用的端到端解决方案。例如，Cloudera结合NVIDIA加速计算和AI-Q蓝图，帮助银行机构实现从传统分析到生成式AI赋能的转型；Dataiku与NVIDIA联合推出的FSI蓝图，为金融机构构建了涵盖欺诈检测、客户服务、风险分析和运营自动化的代理式AI解决方案。

五、未来展望

随着金融机构从AI试点走向规模化部署，行业正迈入以实际业务回报为导向的新阶段。代理式AI、生成式AI和开源模型的持续演进，正在重新定义金融服务的效能边界——从交易算法优化、风险评估效率提升，到客户服务体验重塑和欺诈检测能力飞跃。

在NVIDIA加速计算平台的支撑下，金融行业正从“AI辅助人类”走向“AI与人协同共创”的新模式。这一转型不仅在当下提升金融机构的核心竞争力，更为未来金融服务从“被动响应”到“主动预见”的范式跃迁奠定了坚实的技术基础。

图文源于NVIDIA官网 | https://www.nvidia.cn/industries/finance/