《科创板日报》6月16日讯（记者 王耐）今天，2026中国国际金融展在上海开幕，“金融科技”与“人工智能”被频频提及。这也契合今年的主题：“金融强国筑根基 数智创新向未来”。

2026中国国际金融展入口

在开幕式致辞中，中国人民银行党委委员、副行长邹澜提出，要强化科技引领，加强新阶段金融科技发展顶层设计，稳健务实推动人工智能等新技术落地应用。上海市委常委、常务副市长吴伟表示，上海先后落地两轮全球金融科技中心建设方案，全市金融科技发展迈入聚势跃升、提质加速的新阶段。其中，人工智能、区块链两大技术赛道创新成效明显。

记者在一天的逛展过程中，直观感受是：AI在金融领域的渗透，正在从“锦上添花”走向“基础设施”级别——支付软硬件正在加速融合，金融智能体正在重塑业务流程，但支付问题安全、协议的统一性问题问题也浮出水面。

支付终端AI化：从“扫码”到“看一眼就付”

支付环节的加速AI化，是我观察到本届展会最直观的变化。这对普通消费者来说也是最熟悉、每天都能接触到的部分。

微信支付智慧经营机器人

比如在微信支付的展台，一台微信支付智慧经营机器人很是显眼，这也是它的首次亮相。体验之后，记者发现它类似于一个扫码机的变体，但是装上了一个AI大脑。在完成导购、下单收款的同时，它扮演着“店长助理”的角色。

“机器人有AI大模型的大脑，它告诉你哪些热销，哪个缺货了，或者今天下雨，可以把特定的商品摆在显眼的位置。因为所有的订单都会经过它。”微信支付的工作人员告诉记者。据了解，目前还在内测阶段，下半年有望走进终端零售门店。

在现场，记者也全程体验了一次车载的点单体验。通过直接与汽车对话，完成一次快餐的点单，从唤起界面，到支付，全程通过语音完成。据了解，目前微信车载AI支付已经与与上汽、广汽、零跑等40+车企达成合作。

微信车载AI支付

而在支付宝支付的展台上，千问眼镜也被摆在刚进门的位置。无论是“看一下支付”还是“说一下支付”，千问AI眼镜等智能设备已成为AI支付的真实承载终端。

阿里千问智能眼镜AI付

据工作人员介绍，目前智能眼镜的AI付，已经可以完成停车缴费、话费充值、点外卖、买咖啡、订电影票等服务。数据显示，支付宝“AI支付”已完成3亿笔AI智能体支付、支持95%通用智能体框架。

进入展台内部，会发现“全球首个管理智能体支付的钱包”、“国内市场唯一模型付款解决全案”、“让商家轻松在AI世界做生意”等标识。

这也显示：像蚂蚁这样的大厂，正在以支付宝作为切入点，针对开发者、商家以及终端用户进行全方位、全场景的“AI付”布局。这一点，在隔壁的微信支付展台同样如此。大厂之间在支付端口的战火，已经全方位蔓延到了AI各个领域，无论是软件还是硬件。哪怕是今年才火热起来的龙虾，也正在作为“AI付”重要端口。

除了大厂，一些硬件厂商在“AI付”上做的探索则纷纷落地。比如在网联的展台上，星驿支付展出一个搭载了AI的电子秤，其售前支持部的工作人员韩乾辉告诉记者，传统设备可能只是一个单点的扫码工具，但它的整个识别和结算流程都是AI驱动的。水果、蔬菜往上面一放，摄像头就能自动识别出来，背后是有百万级的商品数据库。

据工作人员介绍，目前该设备已经在商超、生鲜超市、甚至是一些智慧化管理的菜市场落地了上千家。

大数据场景支付

隔壁的雷鸟眼镜，也正在加速探索“穿戴的无感支付”。据工作人员介绍，眼镜可以实现物品自动识别、语音一键下单支付，打通选购、结算、配送闭环。资料显示，雷鸟创新与蚂蚁集团曾于去年宣布达成合作，推动AI与AR眼镜技术在本地生活、移动支付、跨境消费等场景落地。

金融细分领域的AI探索：从“尽调专家”到“中试基地”

无论是财务三大表，还是各类财经、金融、产业数据，金融领域天然的结构化、标准化数据基础，为AI的快速适配提供了优质“燃料”。不同行业中，AI在金融领域的落地一直跑得比较靠前。

展会上，记者也看到了针对各种细分场景的“金融智能体”。比如服务于资本市场的智能资讯智能体、大模型信贷智能体等。

腾讯云的工作人员以大模型信贷智能体为例，向记者介绍道：“传统信贷审核中，客户经理要面对20到60份不等的材料，包括财报、流水、征信报告等，人很难一次性记住这么多内容并找出跨文档的关联风险。而大模型有很强的长上下文能力，能够一次性解析和推理所有材料，跨文档发现风险点。”

他进一步解释，这套系统将尽调流程拆解为多个“专家智能体”——财务分析专家、流水分析专家、企业征信分析专家、行业分析专家等，每个智能体各自出具一份专项报告，最终由“主理人智能体”汇总整合。

“一份完整的尽调可能涉及20到40份不同维度的小报告，传统方式下需要数周才能完成，现在AI可以压缩到1个工作日以内，相当于扮演者信贷客户经理的小助手。”工作人员告诉记者。据了解，目前，该产品已签约苏州银行、华信银行等多家银行落地使用，部分国有大行也在接入中。

金融终端的场景有很多，涉及到支付，更是辐射千行百业。银联作为支付产业链的核心枢纽，在此次展会上的AI布局更侧重平台建设。

在这次展会的银联展台最核心的位置，展示了国家人工智能应用中试基地的相关介绍。这也是目前金融领域唯一的国家级AI开放平台。展台数据显示，银联已建成千卡规模算力资源池与2TB高质量金融行业开放数据集，120余项场景应用，包括金融普惠、消费拉动、风控合规、质效提升四个领域。

国家人工智能应用中试基地（银联）

另一侧，电子沙盘上实时展示着银联在硬件算力上的布局，包括上海中心、北京中心、黄山中心。据了解，构建上海、北京、黄山三地多活、五层容灾的安全架构，主要是为全球支付交易提供算力保障，可稳定承载18万笔/秒交易并发，在极端情况下能独立支撑银联三地全部业务，来保障系统的安全、稳定运行。

银联智能算力共享平台

金融领域AI落地的双重命题：快与安全

采访过程中，很多受访者都提到了金融AI的两个关键词：快和安全。这也是学术关注的前沿方向。

在复旦大学的展区，围绕“早识别、早预警、早暴露、早处置”的金融风险防范需求，展开四个主要研究方向：非对称金融风险管理的基础理论与方法研究，系统性提出保障金融交易安全的理论框架、技术路线与治理范式；金融欺诈风险侦测关键技术研究，提升金融交易风险防控系统的精准度与响应速度；金融大模型安全防护技术研究，强化金融大模型可信应用的行业安全基座；金融大模型系统优化技术，构筑金融大模型高效服务的国产化算力基座。

复旦大学金融科技研究院叶老师告诉记者，对金融来说，响应时间是非常重要的，金融风控最有效的方式是什么？就是钱还没转出去之前，最好是一分钟以内的话，几秒钟之内我就能发现，把它拦住。随着打击金融欺诈违法行为的深入，团伙化、智能化的欺诈手段变得更加隐蔽，有些案件在发现的时候已经完成了资金转移，造成了受害人的损失。引入大模型技术以后，金融风险防控有了新的技术手段，隐秘风险的侦测能力得到了显著提升，为保障资金安全赢得了时间。

“从我们的视角来看，目前金融大模型系统优化关键技术已经取得了一些突破，已经看到了非常有用的应用前景。目前行业应用的时候，可能是千卡万卡的集群。学校研究的技术已经在万卡级别在系统平台上得到了验证。”

他还补充道，在金融领域不同的业务场景、不同的模型技术体系中是否能够完美适配，还需要在诸如中国银联的国家人工智能应用中试基地等平台中逐步验证，真正落地可能还需要一些时间。不过，伴随着国产算力的逐步推广，以及优化技术在不同层面上的应用，一定会对金融行业的发展产生比较深远的影响。

关于安全问题，“生成式大模型，我们最怕的是什么？它生成的内容我们不可控，可能是假的、错的、危害的。所以我们先定位它的防护盲区。我造一个更强的矛去打破你传统的盾，同时我又造了一个更坚硬的盾，来防住当前认知范围内最锐利的矛。循环迭代，进而提升整个大模型的安全防御能力。” 叶老师表示。

在具体落地上，阻碍依然存在。百度产品经理在现场交流中提到，目前各家支付协议尚未统一，智能体支付的标准化仍是难题。银联今年发布的APOP智能体支付协议框架，试图去回答的正是关于如何相信智能体（身份信任）、如何相信智能体行为是被授权的（意图信任）、如何确保交易过程安全可控（过程信任）等核心问题。据工作人员透露，目前银联已联合19家产业伙伴落地出行助手、出境酒店预订、车载消费、生活缴费等多场景试点。

采访中，网联清算公司工作人员也提到：“金融行业跟其他行业有差别。金融除了提供更高、更快、更新的东西之外，同时也要考虑到风险和安全，是需要两者兼顾的。”

复旦大学金融科技研究院叶老师也告诉《科创板日报》记者，虽然存在未知的风险，但一直都在业内观察和思考的范围内，所以目前还都是可控的，不用去过度地担心。