2025年，大模型已不再新鲜。但真正落地到金融这类强监管、高敏感场景的 AI 应用，依然凤毛麟角。最近，OpenAI 推出的 A2UI（Agent-to-UI）协议在开发者社区引发热议——它标志着一个新趋势：AI 不再只是“回答问题”，而是能“动态构建界面”来完成任务。

与此同时，国内某头部券商悄然上线了一款“会聊天”的理财助手：用户只需说一句“帮我把科技股仓位减半”，系统不仅理解意图，还自动生成交易确认卡片，支持一键修改或执行。更令人惊讶的是，当市场暴跌时，这位“数字投顾”还会主动推送安抚消息，并附上持仓影响分析。

这不是科幻。这是第四代交互范式——对话即服务（Conversation as a Service） 正在金融领域落地的真实案例。

而支撑这一切的，是一套深度集成于移动端的原生会话式AI基础设施。

 

一、为什么 Web 方案在金融场景“水土不服”？

很多团队尝试用 WebView 嵌入 Chatbot 来实现对话功能。但很快发现几个致命问题：

• 性能卡顿：流式文本渲染依赖 JS，首屏延迟高，体验割裂；

• 上下文缺失：无法获取设备位置、日历事件、传感器等隐式意图信号；

• 能力受限：不能安全调用本地功能（如通知、生物认证、支付）；

• 合规风险：所有数据经由云端中转，难以满足金融级隐私与审计要求。

📊 实测对比（Android 真机）：

指标	WebView 方案	原生 SDK 方案
首次响应延迟	850ms+	<200ms
流式文本 FPS	~15	>60
设备上下文接入	❌	✅（位置/日历/运动状态）
离线基础问答	❌	✅（端侧小模型）

显然，在对体验、安全、合规要求极高的金融场景，原生集成是唯一可行路径。

二、如何构建一个“会感知、会生成、会执行”的金融对话引擎？

要实现真正的“主动关心”，系统需同时具备三大能力：

1. 多模态意图理解：显式 + 隐式

用户说“饿了”，Web 聊天机器人可能只会推荐餐厅。但在金融场景，隐式上下文才是关键：

• 时间：是否临近定投日？

• 位置：是否在银行网点附近？

• 行为：是否刚查看房贷计算器？

通过原生 SDK，可直接采集这些信号，并注入对话上下文。例如（伪代码）：

// Android 端：通过 ContextProvider 注入设备上下文 val contextProvider = DeviceContextProvider() contextProvider.addSensorData(SensorType.LOCATION) contextProvider.addCalendarEvents(upcoming = true) chatKitSession.setContext(contextProvider.build())

这种能力，只有深度集成的原生 SDK 才能提供。

2. 生成式 UI：让 AI 动态“画”出操作界面

传统 App 的 UI 是静态编码的。而新一代对话系统需要 AI 根据意图实时生成交互组件。

目前主流协议包括：

• Google A2UI：声明式 JSON 描述 UI，安全、跨平台；

• MCP-UI（Model Context Protocol）：支持卡片、表单、按钮等金融常用控件；

• OpenAI Apps SDK：兼容复杂状态管理。

以一笔基金赎回为例，AI 可返回如下 A2UI 描述：

{ "type": "action_card", "title": "确认赎回", "fields": [ { "key": "fund_name", "value": "XX科技混合" }, { "key": "amount", "input_type": "number", "default": 10000 } ], "actions": [ { "label": "确认赎回", "event": "confirm_redeem" }, { "label": "取消", "event": "cancel" } ] }

客户端 SDK 自动将其渲染为原生组件，无需预埋页面。

 

有没有企业已经发布类似产品了？有的，例如FinClip ChatKit SDK已原生支持 A2UI、MCP-UI 等多协议解析，并基于 FinClip 小程序引擎实现动态加载——这意味着 UI 更新无需发版。

** FinClip ChatKit 技术文档可在GitHub上找到，链接：https://github.com/Geeksfino/finclip-chatkit

3. 端云协同：隐私与智能的平衡术

金融场景不能把所有数据都传到云端。解决方案是 端侧小模型 + 云端大模型协同：

• 敏感查询（如“我有多少存款？”）→ 本地意图识别，不上传；

• 复杂分析（如“当前组合是否过于集中？”）→ 脱敏后交由云端 LLM 处理；

• 用户可配置隐私策略，决定哪些数据允许同步。

这种架构既保障了响应速度，又满足了《个人信息保护法》和金融监管对数据主权的要求。

三、开发者如何快速接入？

对于希望在自有 App 中集成对话能力的团队，关键在于选择一套合约驱动、插件化、可私有化部署的 SDK。

以 FinClip ChatKit 为例（注：本文仅作技术参考，非商业推广），其提供：

• 原生 iOS/Android SDK，支持 CocoaPods / Maven 集成；

• Provider 插件机制，可自定义 ASR 引擎、工具函数、上下文源；

• FinClip Studio 低代码平台，拖拽生成交易面板、KYC 表单等组件；

• 完整私有化部署方案，支持对接企业内网 LLM 与数据库。

 

典型初始化流程（Android）：

val chatKit = FinClipChatKit.Builder(context) .enableStreaming(true) .addProtocolSupport(Protocol.A2UI, Protocol.MCP_UI) .setLLMEndpoint("https://your-llm.internal") .build() val session = chatKit.createSession(userId = "user_123") session.startConversation()

整个过程无需嵌入 WebView，也不依赖 H5 容器，真正实现“原生级”体验。

当 AI 能主动提醒你“定投日快到了”，能根据你刚说的“准备换工作”自动调整风险偏好，甚至在你情绪焦虑时送上一段理性分析——金融服务才真正从“工具”进化为“伙伴”。

而这一切的背后，不是魔法，而是一套以原生 SDK 为基座、以生成式 UI 为界面、以双时序记忆为合规保障的新一代技术栈。