在人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等前沿技術的推動下，傳統金融業正經歷一場深刻的數字化轉型。金融科技（FT）作為技術驅動型創新的核心領域，已從早期的大數據與機器學習應用，逐步邁向以生成式人工智能為核心的"金融智能"（FI）新階段。這一演進不僅重塑了支付結算、資產管理等全金融鏈條的服務模式，更通過智能化決策與自動化流程，顯著提升了金融服務的精準度與效率。

金融智能并非獨立于金融科技的新興領域，而是其技術縱深發展的必然產物。兩者在技術本質、數據價值、服務理念等層面一脈相承，但在核心內涵與應用方向上呈現顯著差異：金融科技強調"技術+金融"的廣譜創新，覆蓋區塊鏈、云計算等多元技術應用；而金融智能則聚焦"AI+金融"的深度融合，通過自然語言處理、計算機視覺等智能算法，實現金融業務的預測、推理與自主決策。這種轉變標志著科技賦能金融的模式從"工具應用"升級為"智能決策"，從"流程優化"拓展至"自主創新"。

支撐金融智能發展的關鍵技術體系呈現多維度特征。以人工智能為核心，融合區塊鏈的信任機制、云計算的算力支撐、大數據的決策基礎，形成覆蓋個性化服務、動態風險管理等場景的完整技術圖譜。據《金融智能生態發展圖譜》研究顯示，該領域可拆解為26個核心節點，涵蓋數據編織、模型優化、安全倫理等關鍵環節。這些技術預計在未來2-5年內逐步成熟，推動金融智能產業進入全面加速期。

當前金融智能發展仍面臨多重挑戰。生成式大模型在金融場景的應用中，普遍存在可靠性不足、實時適應性弱、決策可解釋性差等問題，難以滿足行業對精準知識與復雜問題解決的需求。破解這一困局的關鍵在于構建行業領域知識工程體系——通過數據編織技術解決模型訓練的"原料"問題，借助知識編織技術提升模型的"認知"能力。這種將行業知識體系化融入算法模型的模式，可形成知識支持的人工智能（AIKC），使輕量化模型在垂直領域發揮實效，避免陷入單純依賴算力堆砌的低效循環。

隨著技術演進，金融智能正從"生成內容"向"生成決策"躍遷，從"連接信息"向"連接知識與行動"深化。這種轉變不僅要求算法模型具備行業理解能力，更需要建立數據、算法、算力與業務場景的閉環聯動機制。據黃浦科創集團與零點有數聯合研究顯示，上海黃浦區依托"一帶一區"產業布局，已在金融智能領域形成技術集聚效應，為行業高質量發展提供了可復制的實踐樣本。