2025年AI热潮降温后，金融与5G/6G更应押注可审计、可运维的落地场景。本文给出信贷、反欺诈与AIOps的实操路径。
AI降温后的2026：金融与5G/6G更该押注可落地的智能
2025年，很多团队第一次把“AI 预算”从增长项改成了审计项。不是因为AI没用，而是因为承诺太多、交付太少：模型迭代不再每次都带来“台阶式提升”，上线后还会遇到幻觉、合规、成本与运维的现实阻力。AI热潮的“校正”并不悲观，它更像一次行业集体回到常识。
我反而觉得，这对金融服务与金融科技是好消息。金融天然重视确定性、风控和可审计性，AI从“讲故事”回到“算账”，真正能跑通的场景会更快浮出水面：信贷评估、反欺诈、智能客服与运营自动化，都是能用指标说话的地方。
更关键的是，这一轮校正还会外溢到我们这个系列关注的主题：人工智能在通信与5G/6G。通信网络的稳定性、低时延和可用性，本质上决定了金融AI能不能“持续在线”、能不能把实时风控做到交易链路里。再加上近几年不断被讨论的定位干扰与欺骗（比如GPS干扰）风险，金融机构对“可信连接、可信位置、可信时间”的需求只会更强。
2025年的AI“降温”到底在修正什么？
答案是：修正对“通用大模型能直接解决业务问题”的幻想，回到“工程化可交付”的路径。
过去两三年里，大家见证了不少“哇”的时刻：对话式交互改变了知识获取方式，代码与内容生成让生产力大幅提升。但到了2025，越来越多组织发现：
- 能力提升边际变小：模型升级并不总能带来立竿见影的业务指标提升。
- 风险更清晰：幻觉、数据泄露、提示注入、越权调用等问题，一旦进入金融场景会被放大。
- 成本更透明：推理成本、专用硬件、数据治理、MLOps与监控，都会在规模化后集中爆发。
这意味着金融机构在2026年更该问三个问题：
- 这个AI功能对应的KPI是什么？（比如欺诈拦截率、误拒率、人工坐席节省工时、逾期率下降）
- 可审计链路在哪里？（数据来源、特征、模型版本、决策理由、人工复核记录）
- 网络与系统能否支撑实时性与稳定性？（尤其在多渠道交易、移动端高并发和跨域链路）
一句话：金融AI不是“演示效果”，而是“稳定交付”。
金融AI最容易“翻车”的，不是模型，而是链路
答案是：真正决定成败的是“数据—模型—决策—执行—反馈”的闭环，以及它运行在怎样的网络与架构上。
金融场景里，很多项目失败并非模型不够强，而是被以下问题拖垮：
1）实时风控的网络约束被低估
反欺诈和交易风控往往需要在几十到几百毫秒内完成：采集信号、特征计算、模型推理、策略编排、返回决策。任何一个环节抖动都会带来两类损失：
- 拦不住：延迟过高导致放行，损失直接发生。
- 误拦截：为保时延而简化策略，误拒上升，转化下降。
这就是为什么在“AI在通信与5G/6G”的语境里，网络切片、边缘计算（MEC）、确定性网络、时延与抖动治理，会成为金融AI规模化的隐性门槛。
2）合规要求把“黑箱”变成硬伤
信贷审批、反洗钱（AML）、交易监控都要求可解释与可追溯。大模型在语言层面的解释并不等于监管意义上的解释：监管要的是“为什么拒绝/通过”的可验证依据，而不是一段看起来合理的文字。
可落地的做法通常是：
- 大模型做辅助分析与摘要（例如整理证据、生成工单、输出风险要点）
- 关键决策由结构化模型+规则引擎或可解释模型承担
- 引入人工复核与抽检，形成审计闭环
3）攻击面扩大：从模型安全到“定位/时间/链路可信”
RSS内容提到GPS干扰与欺骗引发航空风险。把视角放到金融，类似的“可信问题”同样存在：
- 定位欺骗：移动端支付、网点签到、外呼上门核身等依赖位置，位置被伪造会影响反欺诈判断。
- 时间同步：高频交易、清算对时钟一致性敏感；时间漂移会导致日志对不上、取证困难。
- 链路劫持与流量异常：在开放API、聚合支付、跨境链路下更常见。
这也是为什么“通信网络的可观测性 + AI运维”与“安全基座”必须同步建设。
回到能落地的价值：金融AI三大高ROI场景怎么做扎实
答案是：先选“指标清晰、数据可得、可控闭环”的场景，再把大模型放在合适的位置。
信贷评估：从“更聪明”到“更稳定、更可控”
信贷AI最怕两件事：样本漂移（宏观环境变化）和合规风险。2026年更务实的路线是“双层架构”：
- 第一层：稳定的评分卡/树模型/图模型做主决策（可控、可解释、易审计）
- 第二层：大模型做非结构化信息处理（如材料摘要、电话回访纪要、企业经营文本提取），再转为结构化特征
落地指标建议盯紧三项：
- 坏账率/逾期率（按客群与渠道分层）
- 通过率与获客成本（CAC）
- 人工审核工时（单笔分钟数、复核比例）
反欺诈：把“实时”当成第一产品需求
反欺诈不是写一份报告，而是要在交易发生前拦截。实践里我更推荐“流式特征 + 分层处置”：
- 边缘侧或近源侧采集信号：设备指纹、行为序列、网络质量、地理变化等
- 流式特征计算：在消息队列/流处理上做滑窗统计（如30秒内失败次数、IP切换频率）
- 分层决策：
- 低风险：直接放行
- 中风险：触发二次验证（短信/生物识别/人机校验）
- 高风险：拦截 + 自动生成工单
大模型在这里更适合做：欺诈团伙话术归纳、规则建议、案件摘要、客服对话辅助，而不是“单模型一锤定音”。
自动化运营与客服：用大模型，但别让它“单飞”
客服与运营自动化是大模型最容易出ROI的地方，但也最容易“踩雷”（乱承诺、乱操作、越权）。可控的做法是把它变成“受约束的代理”：
- 只允许调用白名单工具（查询账单、冻结卡片、创建工单）
- 每次调用都记录
tool_call、参数与结果，便于审计 - 高风险动作必须二次确认或人工审批
这样既能提升效率，也不会把风险直接写进生产系统。
5G/6G + AI：金融为什么需要“更像电力一样可靠”的网络智能
答案是：金融正在把AI嵌入交易链路，网络从“管道”变成“风控与体验的一部分”。
当风控越来越实时、渠道越来越移动化、业务越来越API化，通信网络的几个能力会直接影响金融AI的上限：
1）网络优化与流量预测：决定峰值时是否“崩”
双12、年末结算、春节红包等时点对金融系统是压力测试。AI在通信侧的价值是把“扩容”从经验改成预测：
- 热点小区/热点区域预测（结合历史话务与活动日历）
- 关键链路拥塞预警
- 业务优先级保障（例如支付、验证码、风控回传优先）
这类能力会直接降低交易失败率与投诉率。
2）故障诊断与智能运维：把MTTR压下去
金融机构最怕“间歇性故障”：不是全挂，而是偶发超时，导致风控误判、客服爆量、损失难以归因。AI运维（AIOps）在通信与系统侧常用三板斧：
- 异常检测：时延、抖动、丢包、DNS错误率等多指标联合
- 根因定位：拓扑关联、变更关联、相似故障检索
- 自动化处置：降级、限流、切换、告警聚合与工单分派
我更看重一个指标：MTTR（平均修复时间）。能把MTTR从“小时级”拉到“分钟级”，这就是实打实的价值。
3）定位与授时的“抗干扰”：金融的隐形安全底座
RSS提到用量子导航应对GPS干扰。在民用金融里，短期内更现实的路径是“多源融合 + 可信校验”：
- GNSS + 基站定位 + Wi-Fi指纹 + IMU惯导融合
- 位置合理性校验（速度/轨迹/历史设备行为）
- 高风险交易触发更强认证
6G时代如果更强调一体化感知与通信（ISAC）能力，位置与环境信息的可信获取可能会成为反欺诈的新变量。
组织怎么把“AI热潮校正”变成可复制的方法论
答案是：用产品化思维做AI，用工程化治理保证可控，用网络与安全做底盘。
给金融与金融科技团队一份可执行的清单（我建议按8周一个迭代跑）：
- 先定指标：每个用例只盯3个核心指标（效果、成本、风险）。
- 做基线：没有AI时的命中率/时延/人工工时是多少？先测清楚。
- 分层架构：大模型做“非结构化处理与辅助”，主决策用可解释组件。
- 把时延写进SLA：端到端P95时延、抖动、超时比例必须可观测。
- 红队测试：提示注入、越权工具调用、数据泄露路径要演练。
- 上线先小流量：按渠道/地区/客群灰度，观察漂移与误伤。
- 反馈闭环：欺诈案件、审核结果、客户投诉要回流训练与策略更新。
- 运营面板：把模型指标和网络指标放在同一张看板上，别各看各的。
一个现实的判断标准：如果你不能在周会上用一页图讲清楚“效果提升来自哪里、成本花在哪、风险怎么控”，这个AI项目大概率还没走出热潮期。
2026年的机会：少谈“通用智能”，多谈“可信交付”
AI热潮的校正，让金融机构终于可以用更健康的方式谈AI：把它当作可被审计、可被运维、可被量化的生产系统组件，而不是一次发布会上的承诺。与此同时，5G/6G网络优化、流量预测、故障诊断与智能运维这些“看起来偏底层”的能力，会越来越直接地决定金融AI能跑多稳、跑多快。
如果你正在规划明年的路线图，我建议从两个问题开始：一是哪些环节最需要“实时、低时延、可观测”的网络与系统能力；二是哪些AI能力能在合规与风控框架下稳定复用。把这两件事对齐，AI就不再是热闹，而是能持续产出。
你所在的团队，最想把AI落到“风控”“客服”“运维”还是“信贷”哪条链路上？这个选择，会决定你应该先补网络底盘，还是先补数据与治理。