近年来，全球各国都极为重视人工智能的发展。智能体作为使用人工智能来实现目标并代表用户完成任务的软件系统，表现出推理、规划和记忆能力，并且具有一定的自主性，能够自主学习、适应和做出决定，成为促进经济发展的新质生产力。金融行业作为新兴技术应用的领军行业，具有良好的技术基础和海量的数据支撑，各类金融大模型叠加金融行业丰富的应用场景，为智能体在金融行业的应用提供了肥沃的土壤。欧美以摩根大通、甲骨文、Bud Financial等为代表，已在智能客服、合同审查、资金管理、风险预警等场景落地智能体。中国则依托奇富科技、同花顺、用友等企业，将智能体嵌入信贷决策、投顾服务与零代码开发。然而，金融智能体仍被“算力陷阱”、数据碎片化、法律灰色地带、安全伦理风险及复合人才稀缺五大难题掣肘。建议通过资源池化、弹性上云与行业算力中心破解算力瓶颈；以可信数据空间与统一标准整合高质量金融数据；由监管部门与金融机构共同努力消除法律“灰色地带”；用技术防护加政策规范双轨制化解安全、系统与伦理风险；并通过内部培养、人才储备、外部借脑构建复合人才生态。