【文章转载】陶斐斐：超级智能体时代的金融变革与信托应对

2026年6月27日至28日，由南开大学法学院与中国外贸信托联合主办的“第五届国际信托法前沿研讨会”在北京举办。本篇内容摘自“信托服务实体经济与人民美好生活”分会场的主题演讲，演讲者为中国外贸信托总经理助理（拟任）陶斐斐。

陶斐斐

中国外贸信托总经理助理（拟任）

随着AI迅猛发展与广泛应用，金融、资管、信托都正在经历一场AI引领的数智变革。AI或将在两个方面加速重塑金融发展范式：金融智能体在全球范围加速实践；AI原生金融机构快速涌现，都为金融转型带来新的挑战与机遇。中国外贸信托以“数字金融”为引领，以“DATA+AI”为驱动，持续推进数智化转型，聚焦探索建设高质量数据集、打造企业级知识库，围绕典型场景构建“数字员工体系”。同时，公司在数据资产信托领域加强探索，努力为数字金融与实体经济的深度融合探索创新模式。

一、超级智能体时代

2025年8月，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出“深入实施‘人工智能+’行动，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，重塑人类生产生活范式，促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态”。具体到金融行业、信托行业，“人工智能+”顶层政策抛出三大核心思考：金融服务方式、信托业务模式是否将发生智能化范式跃迁？金融与信托的生产力提升如何与AI深度融合？金融机构内部如何形成人机协同的新生产关系？

人工智能目前处于第三阶段智能体发展的初期，随着基础模型、算力、开源与产业生态的同步突破，AI正从聊天机器人（L1）向智能体（L3）加快进化。AI智能体的核心特征在于能够读懂上下文、能够主动推理、可以调用外部软件工具、能够学会各类场景的know-how，同时还支持多智能体分工协作，因此能够解决业务实际问题、创造更大价值。当前智能体正沿着以下主线持续演进：一是基础模型智能上限日益提升；二是基础设施效能升级；三是领域应用边界拓展；四是行业赋能走向纵深；五是自主可控成为刚需。

金融智能体是具备金融专业能力的AI智能体。2026年5月初，Anthropic聚焦投研、资管、运营等核心场景，发布十款金融专属智能体，体现出加速探索更高效、更智能的金融服务新范式。上述应用场景与信托的业务领域也具有极强相关性与借鉴性：路演、会议准备等可助力项目管理；财报分析、建模、行研可赋能资管信托与投研；估值审查、总账核对、月末关账、报表审计等高度适配各类服务信托。

二、金融变革：来自金融智能体实践与AI原生机构的借鉴

过去，不少金融机构多将AI用于优化流程或提升效率。如今，技术正全面重塑金融的业务模式、运营模式，重新定义客户的服务方式。从全球视野来看，来自原生AI金融机构的颠覆性竞争，也可能为行业带来全新的挑战与机遇。

金融价值链以受托/托管为基础，贯穿资金、资产与产品，将商业银行、投资银行、资产管理机构和财富管理机构四类金融核心业务形态连接起来。在数智化浪潮驱动下，AI不会颠覆金融底层逻辑，但将加速融入不同机构的服务模式，有望催生业态重构与价值重塑。一方面，金融智能体加速实践，从“单点实验”进入“系统性重构”阶段，其价值创造路径始于降本增效，深化于风险管理，最终指向核心业务创新；另一方面，原生金融机构开启新范式，在财富管理、资产管理、资产生产、受托/托管等各关键金融业态中，均出现了各类AI原生机构，正开启“模型驱动、数据闭环、智能体执行”新范式。

AI原生组织是将AI作为“原生能力”和“核心基因”，全面渗透到战略、业务、流程、文化等，通过AI驱动价值创造与持续进化。AI原生金融机构绝大部分的执行工作由AI承接，人类员工专注高价值判断。原生机构在客群覆盖、商业模式、组织形态、业务运营、服务方式、流程体系、合规风控等方面与传统机构形成对比，也是AI重塑生产力、变革生产关系的鲜活行业实例。

三、信托应对：以“Data+AI”为指引践行“数字金融”大文章

中国外贸信托围绕资产服务信托、资产管理信托和公益慈善信托打造了协同互补、梯次发展的业务组合。截至2025年末，公司管理信托规模超2.2万亿元，管理账套超过25000个，数据总量超过4PB。在业务规模的背后是专业的账套管理，而账套管理与信托服务关键内涵，则体现为数据与知识的深度运营。因此，以“Data+AI”为核心驱动，如何通过聚焦业务关联，推动隐性经验向结构化知识转化，积累形成具有决策、建模、风控价值的数据资产，将成为驱动业务转型与高质量发展的关键因素。中国外贸信托正从企业级AI知识体系、数字员工体系、数据资产信托等三个方面践行“数字金融”大文章。

第一，探索构建“信托企业级AI知识体系”。2026年6月，国家金融监督管理总局发布的《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》提出，“金融机构应针对人工智能业务场景持续推进高质量数据集建设”“支持金融机构构建企业级知识管理体系。”对金融机构而言，未来几年最重要的一项AI任务是把模型、知识、流程、系统、治理组装成一个可持续交付结果的新系统，进而沉淀为Agent能力。

构建“信托企业级AI知识体系”具体而言可能有以下关键步骤：对公司知识进行全面归集与统一管理；通过语义增强与多维标注，固化规则，让AI能理解知识；推进智能体进入业务流程、链接业务系统，实现能读、能写、能执行；积极构建融合MCP与Skill能力的运营平台，使AI能调用可信知识并持续迭代；同时，保障智能体相关权限、安全、审计等方面的统一纳管，全面接受企业治理。最终才可能实现——“隐性知识显性化、专家经验人人可用、新员工入职即能产出、最佳实践持续沉淀与提炼”的企业级AI知识体系目标。

第二，探索打造“信托数字员工体系”。数字员工是由大模型、RPA、OCR等技术整合而成的虚拟员工，以“一主一仆、一主N仆”模式，让每个员工拥有贴身的智能助理。中国外贸信托将数字员工体系作为“DATA+AI”战略最前端的抓手，结合内外数据，建设通用大模型能力底座。聚焦智能交易、智能营销、智能投研、智能运营、智能合规风控、智能办公等场景，逐步推进形成数字交易员、数字研究员、数字运营员、数字理财师等大模型驱动、多Agent自主协同的数字员工矩阵，显著赋能知识管理、文本处理、信息提取及审核流程。

数字运营员就是流程提效的典型实践。信托项目从设立到终止的全生命周期中，可能涉及数十万项需人工提取、录入与核验的合同要素，传统模式效率低、操作风险高。而数字运营员可实现信托合同关键数据的智能提取、自动录入与校验比对，带来多重业务价值：提升数据初始化效率，保障要素提取准确率，显著降低人工录入错误；实现影像自动核查，提升复核覆盖率，有效降低操作风险；增强业务韧性，减少因文件格式变化导致的处理中断，保障业务连续稳定。数字运营员目前已在公司多个业务场景探索应用，推动信托项目运营模式从“劳动密集”向“智慧驱动”转型。

第三，积极探索落地“数据资产信托”创新。“AI+Data”背景下，数据已成为发展新质生产力的重要生产要素，数据要素资产化、市场化进程持续加速。但当前数据要素市场仍面临确权分权规则不清晰、估值体系不成熟、流通成本高、收益分配机制不完善等挑战，大量数据缺乏价值转化的有效渠道。信托制度具有财产独立、风险隔离、三权分离、目的多样等优势。独立、专业、权责边界清晰的受托管理架构，能有效破解数据流通中的信任缺失、合规成本高、收益分配难等痛点，从而延伸出全新的业务赛道——“数据资产服务信托”。

中国外贸信托将“数据资产服务信托”作为特色化发展方向。2026年2月，公司在建工行业创新试点，落地了“算据资产服务信托1号”，充分发挥资产服务信托架构优势，将算据资产作为独立的信托财产，并形成对建工行业项目决策、成本控制、智能评审、安全生产等有经济价值的产品。该模式具备极强的可复制性，未来可向多行业、多地区推广，实现服务信托赋能“AI+可信流通机制”的广泛运用。

超级智能体时代，金融行业的竞争逻辑正被重写。以上三个方面的创新探索相互协同，共同构成中国外贸信托强化“Data+AI”的布局。AI不是人力的替代者，而是能力的放大器。对信托而言，聚焦高质量数据集、企业级知识库，将AI融入业务流程与组织文化，能推动信托从“人力资本密集”跃迁到“人机共生驱动”，获得指数级的效率提升与能力升纬。对信托从业者而言，“Data+AI”时代的核心命题是完成身份升级：从业务推进者、流程审批者、信托经理、财富顾问、投资经理、运营经理，升级为个人、团队乃至企业的“首席知识官”。

来源：中国外贸信托