文章的核心觀點是：金融AI的競爭焦點不在於誰能打造一個更會聊天的“金融版ChatGPT”，而在於誰能深度融入金融從業者的日常工作工具（如Excel、PPT、Word）和核心業務流程（如盡調、審批），並直接輸出可被審閱、歸檔的正式“交付物”。

文章作者：Resonant Ones

文章來源：遂初.AI

金融 AI 的競爭不在"誰會聊天"，而在"誰能進入 Excel、PPT 和審批流"。

很多人以為，金融 AI 的競爭，是訓練一個更懂金融的大模型。

但 Claude for Financial Services 暴露了真正答案：金融 AI 的核心不是模型，而是工作流。

它不是讓 AI 陪用戶聊股票，而是讓 AI 進入 Excel、PPT、Word、投研、投行、盡調、合規、對賬和審批流。

這件事對國內創業者很關鍵。因為如果你還在做"金融版 ChatGPT"，大概率會被大廠、數據終端和辦公套件吃掉；但如果你能接管金融機構每天重複生產的 Excel、PPT、Word 和審批包，機會才剛剛開始。

一個真實場景

上個月我和一個做 PE 的朋友聊。他們團隊對一家消費公司做盡調，收到的 Data Room 有 17 個文件夾、400 多份文件——合同、審計報告、銀行流水、訂單明細、訪談紀要、管理層材料。

以前一個 VP 帶著兩個分析師幹兩週，才能出一份像樣的 IC Memo 初稿。

現在呢？如果有一個人（或者一個 Agent）能在 24 小時內跑完資料梳理、風險標記、缺失項識別和初稿生成——你覺得客戶會不會買單？

這不是科幻。Claude for Financial Services 已經在做這件事了。而它開源的不是一個 App，是一套「Agent + Skill + Connector + 交付物 + 人工籤核」的產品範式。

先說第一個發現。Claude for Financial Services 的產品結構其實很簡單：Agent 負責端到端任務，Skill 沉澱金融專業流程，Connector 接入金融數據和企業內部系統，Excel、PowerPoint、Word 承接最終交付物，再加上權限、引用、審計、人工複核保證金融機構能用。

過去金融 AI 的形態是你問一個問題，AI 給一個答案。但金融機構真正需要的是：你給我一堆資料，我要一份能被審閱、能被引用、能被歸檔、能進入業務系統的交付物。這兩者差別巨大。金融 AI 的價值在交付物，不在聊天框。

另一個值得關注的變化是，國內金融機構已經不是觀望狀態了。

2025 到 2026 年，我看到的落地情況大致分三個梯隊。銀行走得最快，建設銀行完成 DeepSeek 私有化部署，覆蓋了數百個場景。中信建投基金用 DeepSeek 做 REITs 盡調，5 名員工 70 天的工作量壓縮到 1 人 10 天——效率提升了 30 倍。

券商人保財險也跟上了，中信建投證券基於多智能體做投顧服務，人保財險接入 DeepSeek 建專業知識庫，平安大模型半年調用 8.18 億次。

但真正有意思的是第三梯隊——PE、資管和財富管理。它們數據多、預算足、交付壓力大，但目前大多還在 POC 階段。這不叫落後，這叫創業公司的窗口期。

說到創業公司切入，很多人第一反應是做金融版 ChatGPT。但這件事風險很大，因為會同時遇到三類強敵。

模型廠商會把通用能力越做越便宜。金融數據終端像 Wind、Choice、iFinD、同花順，本來就有數據和用戶入口，AI 一嵌進去，泛金融問答很難獨立收費。大型金融機構更傾向於自建內部 AI 中臺，把通用能力放進自己的權限體系裡。

創業公司正面打，三線受敵。

但如果你換個角度，不看入口，看操作層，情況就不一樣了。什麼叫垂直操作層？就是圍繞一個具體崗位、一個具體流程、一個具體交付物，把 AI 做深。比如 PE/投行盡調資料結構化、Excel 財務模型審計、信貸審批材料初審、合規審查表自動生成、保險理賠和核保材料輔助審核、客戶經理會議紀要自動整理。

這些方向看起來不如"金融大模型"宏大，但更接近客戶預算。

什麼樣的產品值得做

我總結下來，必須同時滿足四個條件。

接得住數據    

真正高價值的場景，往往要接客戶內部文件、CRM、網盤、郵件、合同、審批系統。只處理公開網頁，價值很有限。

跑得通流程    

金融用戶不會為了 AI 改變工作習慣。產品要進入他們已經在用的 Excel、PPT、飛書、企業微信、釘釘、WPS、CRM。

交得出文件    

金融機構買單的不是回答，而是材料。能輸出審查表、memo、deck、Excel，才有付費意願。

留得下責任邊界    

AI 必須支持引用、留痕、權限、審計、人工複核。不做投資建議、不自動交易、不替代最終審批。

這四條缺一條，產品就很難進入真實生產環境。

如果把視角拉遠，看未來 24 個月，我覺得最值得關注的細分方向有七個。

投研和盡調排第一。資料多、時間緊、交付物明確，是最接近 Hebbia 和 Rogo 的方向。

其次是 Excel 模型審計——投行、PE、信貸、資管都有大量 Excel，公式錯誤、硬編碼、假設不一致，AI 輔助空間極大。

信貸審批輔助排第三，銀行和非銀都需要材料初審、流水分析、風險提取和授信報告生成。合規審查排第四，制度比對、營銷材料審查、KYC 檢查，都適合做可引用、可留痕的 AI 助手。

基金行政和財務運營對賬、估值、費用核對、審計底稿非常流程化且錯誤成本高。

保險理賠和核保材料多、規則多、審核壓力大但必須保留人工確認。

最後是客戶經理和投顧 Copilot，不是 AI 直接給投資建議，而是幫顧問做會前準備、產品解釋、會議紀要、CRM 更新。

這七個方向有一個共同的前提：產品必須可審計、可引用、可私有化。

金融機構不會接受"AI 大概是這麼說的"。數字從哪來？引用在哪裡？誰複核過？數據是否出域？這是採購決策的前提條件。所以從一開始就要設計引用溯源、人工籤核、數據隔離和操作留痕。這不是合規成本，是產品壁壘。

還有一個更大的趨勢。模型能力商品化之後，機會轉向 workflow、connector 和治理層。就像當年雲計算讓 IT 基礎設施變成 API，新一代創業者會在上面做 SaaS。今天的大模型也一樣——誰能在上面封裝行業工作流，誰就有壁壘。

金融行業知識工作信息密度高、格式要求高、責任約束強，這些特性決定了它不是通用 AI 能快速覆蓋的。這恰恰是創業公司的安全區。

創業公司怎麼切入

不要一開始做平臺。

找一個窄場景：有真實資料、有固定模板、有明確交付物、有人工複核、有部門預算、能在 60-90 天內驗證 ROI。

不要這樣說：

我要做金融機構 AI 平臺。

要這樣說：

我先幫 PE/FA 團隊把 Data Room 資料自動結構化，輸出盡調 Q&A、風險清單和 IC Memo 初稿。

越具體，越容易成交。

最大風險被大廠替代？

通用入口會被替代。泛金融問答、普通研報摘要、簡單數據查詢，很容易被大模型和數據終端覆蓋。

但垂直深流程不會。

因為大廠不願意為每個細分崗位做髒活。真正難的是：接入客戶內部系統、理解崗位流程、適配客戶模板、陪客戶從 POC 跑到生產。

這些不是一個模型 API 能自動解決的。