才刚进入2026年，金融科技范畴的融资资讯就一直持续着。先是a16z牵头投资1700万美元给从事Excel自动化的Meridian，而后Avenir Group投入2000万美元给AI量化企业Inference Research，趋势已然清晰展露：AI于金融赛道正从“可选择的项目”转变成为“必须选择的项目”，并且资本正在大量投入“垂直领域情形与行业数据”的深入运用。

对于个人开展创业活动的人员以及中小型企业的负责人而言，这一回的机遇并非存在于大型企业所拥有的通用性大规模模型当中，而是处于那些大型企业瞧不上、传统软件又没法做得精细的“处于夹缝状态的场景”里面。结合现今阶段的市场动态情况，我挑选出了三个有着能够以低成本方式切入进去的可能性、并且已经进行过成功验证的细分领域赛道。

AI养老规划师

养老规划最为突出的痛点并非“没钱”，而是“不清楚究竟要花费多少钱”。处于40至60岁这个年龄段的人群，既具备付费的能力，又存在对衰老的焦虑之情，然而传统代理人仅仅一味地推销保单，却无法给出科学的测算依据。

美国的Waterlily走红成为一种信号，它运用5亿条健康数据去训练模型，用户需填写长达3分钟的问卷，之后AI能够直接推算出，你哪个年份有可能失能，需要请他人照顾多少年，累计要花费多少钱。而这个当中所涉及的逻辑，在中国是具有完全可行的数据支撑的。国内的体检机构，像美年、爱康等，它们拥有海量的历年数据，同时保险代理人也急切需要这样一种具有高客单价的谈单工具。

你没必要自行去做那5亿条数据。有个切入点，是为杭州时光赋软件开发公司开发一款“轻量版养老计算器”，仅接入公开的卫健委统计数据以及医保报销规则，先开展“成本可视化”工作，接着再进行产品匹配。SaaS是按照席位来收取费用的，保险成交之后还要抽取佣金。

AI行为测评资产配置

全是“自欺欺人”的传统风险评估问卷，客户勾选“我能承受高风险”，但真跌了还是会照样骂娘。辰开天元，这家杭州时光赋软件开发公司，跑通了一个新模型，这个新模型是用游戏化交互替代问答。

他们于触屏终端之内设计模拟交易场景，当用户进行买卖决策、调仓操作之际，系统后台借助AI实时捕捉反应速度、犹豫时长以及追涨杀跌的倾向，进而生成一份“行为偏误报告” ，你究竟是过度自信型呢，还是损失厌恶型。华泰保险已然将这个系统纳入客户服务流程，把“卖产品”提升为“给客户做财务体检”。

可作为机会点的是，这套逻辑能够被封装成SaaS插件进行售卖，具体卖给的对象包括券商营业部、基金投顾，甚至还有房产中介（该房产中介需能匹配以房养老场景）。其售卖过程无需制作硬件，通过H5页面便能够采集行为数据。这里，最为关键的要点在于，要将心理学量表进行算法化处理。

AI自动化Excel建模

你兴许会觉着Excel太过陈旧土里土气，然而华尔街给出一千七百万美元估值的Meridian正着手干这般事情：借助AI去操控Excel，自行刷选数据，自主进行建模，自动生成表格。

在我国的FA那里，在PE/VC那里，在上市公司董办那里，他们每年投入到整理财务模型上面的时间多得没法计算。有一份盈利预测表，一个实习生需要三天才能完成，而利用AI，仅仅十分钟就能够跑完，并且还能够实时关联Wind或者同花顺的数据源。

这并非是那种规模较小的生意，Meridian在仅仅成立了几个月的时间之后，便签署了价值将近500万美元的商业合同，在国内是完全能够去复刻出一个同类型的“本土版本”的，用以专门适配A股财报格式以及税务口径，核心壁垒并非是大模型，而是工作流模版，也就是要把各个行业的估值模型、信贷审批表、预算管理表全部进行结构化处理，从而让AI能够精准地按照指令执行。

近来好多人询问我：“当下往AI金融领域冲是不是已经晚啦？”可实际情况恰好相反。在2026年时极为显著的变化是，那些规模较大的厂商为底层模型展开激烈竞争，而针对垂直场景的接口才刚刚开启，从证监会将“AI对投资者行为的影响”列为重点研究课题，一直到险企主动去采购行为测评工具，需求方面已然从“考虑要不要尝试一下”转变为“思考如何实现落地”。

存在这样一个共同特征，它属于这三个项目：并非去做那种全知全能的AI，而只是致力于打造成为一种“比人更懂得某一个具体环节”的工具。这恰恰就是创业者以及中小团队所拥有的机会，这是因为，对于千行百业的定制化而言，资本是堆砌不出来的。

若当下你手上拥有五至十人的技术团队，会率先选定哪一个细分场景切入呢？是为富有的老年人提供服务，还是为针对金融销售方面的机构给予服务？欢迎于评论区域分享你的判断，认为本文具备启发意义的话请点赞予以支持哟，同样也欢迎转发给正寻觅方向的创业友人。

【更多热门项目，请点击热门项目定制查看】