調研機構IDC最新數據顯示，大模型與智能體在工業企業的應用比例正快速攀升。2024年滲透率僅為9.6%，而到2025年已激增至47.5%。其中，超過73.7%的企業不再滿足于試點階段，而是將AI技術擴展至數十個業務場景，實現深度落地。

谷歌云發布的《生成式AI投資回報》報告顯示，在接受調查的2500余位企業高管中，超過70%表示部署生成式AI的首年便獲得實際收益。這一趨勢表明，AI技術正從輔助工具向核心生產環節滲透，企業評估標準也從技術先進性轉向投資回報率。

客戶需求發生顯著轉變，從早期技術驗證轉向實效導向。他們開始系統計算AI的投入產出比，要求解決方案提供商提供可量化的業務增長與財務回報。在此背景下，華為在全聯接大會上推出多項創新產品，重點展示行業智能化轉型實踐。

作為金融領域的技術服務窗口，華為數字金融軍團發布FAB金融智能體加速器。該平臺包含50余個專用場景工作流和30余個原子化能力，將典型場景開發周期從數月縮短至數周。通過數據合成、提示詞優化等技術，實現90%以上意圖識別準確率和85%以上任務調度準確率。

華為數字金融軍團CEO曹沖強調，公司定位不僅是AI基礎設施提供商，更要助力客戶實現商業成功。針對金融業AI變革的結構性機遇，華為構建了覆蓋平臺、模型、場景的開放生態體系，基于昇騰算力底座持續迭代升級。

金融行業AI應用經歷三個階段：1970年代完全手工操作，1980年代引入計算機實現業務自動化，21世紀初進入信息化階段。當前正邁向數智化變革，2021年《“十四五”數字經濟發展規劃》明確推動AI技術在金融領域的深化應用。

工商銀行半年報顯示，已有100余個業務嵌入AI智能體；郵儲銀行開展230余項大模型場景建設，智能審貸助手每日處理超3萬筆業務。中國銀行業協會數據顯示，數字化領先銀行的股東回報年均增長8.2%，顯著高于落后銀行的4.9%。

行業面臨數據安全、模型可信度、算力不足等挑戰，特別是中小銀行存在人才和資源短板。華為數字金融軍團通過技術升級，推出零信任園區網、量子安全廣域網等安全方案，構建全鏈路數據處理能力，將數據湖升級為知識湖，提升AI決策準確性。

服務金融客戶15年來，華為從硬件供應商發展為全棧式技術服務商。根據沙利文與IDC統計，華為云連續兩年位居中國金融行業大模型市場份額第一。目前擁有150余家金融解決方案生態伙伴，服務全球80多個國家和地區的5600余家金融機構。

面對AI時代需求，華為數字金融軍團調整戰略方向，新增證券和保險軍團。推出的FAB平臺采用功能解耦和模型分層設計，避免煙囪式開發。通過MCP生態和知識庫，客戶可快速定制組裝能力，實現與第三方服務的無縫連接。

在生態建設方面，華為將“智慧金融伙伴出海計劃”升級為“融海計劃”，包含金融伙伴出海、方案精筑、睿變創新三個子計劃。與長亮科技合作35天完成菲律賓數字銀行核心系統上線，與神州信息開發的分布式系統處理能力達每秒萬筆交易。

人才培養方面，華為已完成30余家金融機構的AI實訓，培養超2000名專業人才。計劃在國內培養5000名AI人才，在海外培養5000名數智化人才，并完成5期銀行數字化轉型海外班。

曹沖指出，AI對金融行業的變革是深遠的，既要積極布局長期價值，也要腳踏實地推進短期實踐。華為將從底座、模型、知識等八個維度構建能力，通過共創模式支撐客戶AI變革有效落地。