AlAgent在銀行業的應用探索與未來展望

在經歷了電子化、網絡化、移動化浪潮之后，銀行面臨著客戶需求日益多元、運營成本高企，以及來自同業與跨界參與者激烈競爭等多重挑戰。在此背景下，一種新的技術范式一—人工智能智能體（AIAgent）正迅速崛起，成為引領銀行業變革的重要驅動力。

智能體時代的銀行金融新范式

AIAgent比廣為人知的天型語言模型（LLM）和機器人流程自動化（RPA）有著更為深遠的影響，其落地應用也更具滲透力與擴張力。如果說LLM是提供認知理解與內容生成能力的“大腦”，RPA是遵循預設規則執行重復性任務的“手腳”，那么AIAgent則是將二者有機結合，并具備自主規劃、決策、記憶與工具調用能力的完整智慧實體。AIAgent能夠感知環境、進行決策并執行動作，僅需一個目標，便能獨立思考、拆解任務并調用工具逐步完成，實現了從“副駕駛”到初級“主駕駛”的角色轉變。相較于LLM，AIAgent具備更加標準化、精細化、流程化和可執行、可交付的優勢，這也正是包括LLM在內的各類人工智能相關技術在銀行業落地應用所需的橋梁。相較于RPA，AIAgent具備自主能力，可為RPA提供指揮調度和決策引導，避免RPA的機械化。

對銀行業而言，AIAgent并非只是簡單的效率提升工具，而是能夠深度重構經營管理服務的顛覆性力量。它的核心價值在于驅動銀行實現從“自動化”到“自主化”的躍遷，深度挖掘銀行內外部資源要素潛力，推動價值創造，為銀行業的高質量發展開啟全新空間。

AIAgent全面賦能銀行業務，驅動價值重構

AIAgent正在銀行的前、中、后臺引發一場深刻的業務模式革命，加速釋放客戶、人力、數據、信息系統、制度、流程等銀行核心要素資源的巨大潛力和價值。

重塑客戶服務范式，釋放客戶價值

在市場競爭中，提供卓越的客戶體驗是銀行的核心競爭力。AIAgent能夠全天候、多渠道地與客戶進行交互，提供高度差異化、個性化、快響應、高適配的金融服務，全周期及時精準地滿足客戶的金融服務需求，助力客戶實現更高質量的價值創造。如微眾銀行運用大模型AIAgent對客戶對話內容進行小結，助力座席快速定位用戶問題，提升客戶服務效率和質量。該行還升級AIAgent智能營銷解決方案，聯合廣告平臺、第三方數據源等進行聯邦學習建模，完成客戶定位和精準投放，這在嚴格遵循數據隱私前提下提升了營銷精準度。

驅動數據治理升級，釋放數據要素價值

傳統銀行面臨數據孤島、數據質量不高、數據利用率低等挑戰。AIAgent憑借其強大的數據感知、整合與分析能力，正成為數據治理的關鍵技術，在銀行數據分類分級管理等方面發揮重要作用。它能夠自主識別、清洗、轉換和標準化異構數據，構建高質量知識圖譜，實時監控數據生命周期，確保數據的準確性、完整性和一致性。某頭部城商行與數勢科技合作，用AIAgent治理數據，建設智能指標平臺，實現統一的指標語義層和智能分析平臺，智能問數準確度達90% 以上，用戶意圖識別率超 98% ，復雜任務規劃準確率超95% ，顯著提升銀行數據治理，讓銀行沉淀的數據活起來、用起來。

聯通業務系統，釋放金融科技效能

銀行內部業務信息系統眾多且相互獨立，導致業務流程割裂、信息傳遞效率低下。AIAgent能夠作為“數字連接器”，無縫對接各類業務信息系統（如核心銀行系統、信貸管理系統、風險管理系統、客服系統等），打破系統壁壘，實現互聯互通，讓已經建成的業務系統不再“高不可攀”“互不通氣”，實現可用易用好用多用，釋放 1+1gt; 2的整體效能。如北京銀行用AIAgent增強AI平臺應用層的聯通能力，快速對接智能投顧、運營、客服等業務場景和已有業務信息系統，提供大模型應用服務，促進系統之間的智能化交互協同，加速業務響應與創新，使金融科技的整體賦能效果可見可感。

整合制度規范，釋放制度效能

銀行內部外部制度規范龐大且復雜，容易出現制度沖突、不銜接、執行偏差等問題。AIAgent通過深度學習和知識圖譜技術，對規章制度、操作手冊、法律法規進行整合，識別其中的矛盾點、空白點和模糊區域，并提出優化建議，從而提高制度的系統性、耦合性和可執行性。如工商銀行打造的AIAgent“工小審”，將銀行內部關于信貸業務的各項制度規范進行整合，讓工作人員在審批過程中能快速準確地依據制度進行操作，這促進了信貸制度與其他相關業務制度的銜接，提高了制度執行的準確性和效率，保障了信貸業務的合規開展。

優化經營管理流程，釋放流程效能

為監督制衡、防控風險，傳統銀行的業務流程往往采用流水線作業，串行操作環節較多，存在冗長、低效的弊端AIAgent可對業務流程進行實時監控、分析與優化，識別制約瓶頸，自動化實施重復性任務，并基于制度規范的規定提出流程再造的方案。AIAgent能打通不同系統間的壁壘，實現復雜業務流程的端到端自動化，在對公開戶、跨境結算、監管報送等環節尤為重要。如工商銀行引人AIAgent，省去網點辦理企業基本戶時需登錄人行系統手工備案的流程，大幅優化了開戶流程并降低了操作風險。

提升人力素養，釋放人力資源價值

AIAgent將員工從煩瑣、重復性勞動中解放出來，使其專注于高價值、高創造性的工作。同時，還可作為智能導師，提供個性化、實時泛在的培訓，提升員工的專業素養。如傳統的銀行員工培訓成本高、周期長、與實操脫節，AIAgent陪練真實復現實際營銷場景中客戶人設（高冷、健談、所在的行業背景、教育水平、關注點等），與客戶經理展開面對面的對練實戰，提升其營銷話術及技巧。再由AIAgent考官對整個實戰過程進行跟蹤把控和評價，反饋改進提升建議，形成實戰對練與實時反饋提高的完整閉環，天幅提升培訓效果。

AIAgent在銀行業落地面臨的挑戰與問題

AIAgent未來圖景令人振奮，但在銀行這一高度嚴謹且受強監管的行業中，需在創新與防風險的持續博弈中找到平衡點。

數據孤島與質量安全問題

AIAgent的“智能”源于高質量、大規模、互聯互通的數據。然而，銀行內部系統林立、部門壁壘高筑，導致數據分散在不同系統中形成“孤島”，數據標準不一、質量參差不齊，制約了AIAgent訓練效果和應用范圍。此外，銀行業務涉及客戶隱私數據，在訓練和使用AIAgent的過程中，確保這些數據在采集、傳輸、存儲和使用全環節的絕對安全，防止數據泄露或被濫用，是壓倒一切的首要關切。

與現有信息系統的深度融合問題

將AIAgent與銀行傳統、穩定但通常較為陳舊的IT基礎設施（特別是核心銀行系統、條線業務系統等）進行無縫集成，尚處于探索階段，沒有現成的技術標準和規范指南，也沒有通行的技術方案。系統改造的復雜性、差異性、高昂的成本以及對業務連續性的潛在影響，都讓銀行在決策時慎之又慎。尤其是在涉及核心賬務、清算等關鍵環節，任何兼容性問題或隱患都可能帶來嚴重后果。

決策“黑箱”與算法可解釋性、公平性問題

在信貸審批、反欺詐等高風險決策場景，AIAgent決策過程往往如同一個“黑箱”，難以向業務人員、客戶和監管機構提供清晰的解釋。這種不可解釋性不僅給風險追溯帶來困難，也成為滿足監管要求的障礙。金融穩定理事會已將黑箱決策風險列為金融機構應用AI的主要風險之一。此外，用于訓練AIAgent的歷史數據本身就包含了人類社會無意識的偏見，若不對數據進行仔細清洗和對模型進行公平性校正，AIAgent可能會學習并固化甚至放大這些偏見，從而在貸款審批、信用卡定價等方面對特定種族、性別或地區的客群產生系統性的歧視。

系統脆弱性與行為邊界及責任認定問題

具備高度自主決策和系統調用能力的AIAgent，如果被惡意攻擊者控制，其危害將遠超傳統病毒或網絡攻擊。如何設定其行為邊界、設計有效的容錯和熔斷機制，確保其在任何情況下都符合安全規范，是必須解決的難題。當AIAgent執行了一筆錯誤交易引發損失，其法律責任應如何界定？責任方是算法的開發者、提供商，還是部署該Agent的銀行？現有的法律框架對此尚無明確答案。

監管的適應性問題

金融監管框架大多是為規范人類行為和傳統IT系統而設計的。面對能夠自主學習、進化并執行任務的AIAgent，傳統的監管手段和審計方法可能失效。如何建立一套既能鼓勵創新又能有效管控風險的“敏捷監管”體系，是全球監管機構面臨的共同挑戰，這將要求監管機構在技術理解、風險評估和規則制定方面進行快速迭代。

加快構建負責任的銀行AIAgent生態體系

銀行要成功駕馭AIAgent，不能僅僅著眼于單一技術的引進，而是要自上而下地構建一個包含戰略、治理、技術倫理和人才培養在內的、全面且負責任的智能生態系統。

加強頂層設計，確保治理先行

銀行需將AIAgent的應用提升到全行級別的戰略高度，而非僅僅作為IT部門或個別業務條線的探索。這意味著需要成立一個由董事會、高級管理層領導的，跨業務、技術、風險、合規和法律部門的AI治理委員會。該委員會的核心職責是統籌全行的AI發展藍圖，進行統一的資源協調、風險評估和倫理審查，確保AIAgent的應用與銀行的長期戰略目標和價值追求保持一致，并形成清晰的權責機制。

構建“技術 + 制度”雙重護欄，確保安全可控

為應對AIAgent帶來的風險，銀行需要建立技術和制度相結合的雙重防御體系。在技術層面，積極推廣和應用聯邦學習、差分隱私等隱私計算技術，實現“數據可用不可見”，在保護客戶隱私和數據安全的前提下進行模型訓練。同時，引入可解釋性AI工具，以增強復雜模型的透明度，探索打開決策“黑箱”。在制度層面，全面執行《銀行業金融機構數據治理指引》等規定，建立嚴格的數據分級分類管理制度。更關鍵的是，在高風險決策場景（如大額信貸審批、關鍵交易執行）中，強制設置“人在回路”（Human-in一the-Loop）的審核環節，形成人機協同的決策閉環。

借鑒國際監管框架，確保倫理合規

在全球范圍內，監管機構已經開始探索金融AI治理，國內銀行可以借鑒參考其做法，加強向監管機構匯報，落實監管導向，探索構建銀行內部合規與倫理體系。如中國人民銀行發布的《人工智能算法金融應用評價規范》和《人工智能算法金融應用信息披露指南》，對銀行業探索構建AIAgent合規導引與倫理準則具有較強參考價值。新加坡金融管理局提出金融AI應用的公平、道德、問責與透明四大核心原則及Veritas框架，歐盟《人工智能法案》采用基于風險等級的差異化監管思路，對國內銀行進行AI倫理合規探索具有借鑒意義。

培養復合型人才，確保動力不竭

AIAgent的成功應用，需要銀行培養和引進一大批既深刻理解金融業務邏輯，又熟練掌握AI技術、數據科學和倫理規范的復合型人才。他們是連接技術與業務的橋梁，是推動AIAgent在銀行內部真正生根發芽、創造價值的支撐力量。銀行需建立相應的培訓體系和職業發展路徑，以培養、吸引和留住這些關鍵人才，為銀行智能化轉型升級提供堅強可靠的人才保障。

結語與展望：通向自主化金融的未來

AIAgent的興起，標志著銀行業正經歷一次深刻的范式躍遷一一從“數字化”大步邁向“智能化”。這場變革的本質，是AIAgent大幅解放和發展銀行業的新質生產力，全面深度挖掘和釋放銀行的客戶主體、數據要素、信息系統、制度規范、管理服務流程、人力資源等內外部資源要素的潛力和價值。展望未來，AIAgent在銀行業的應用將呈現出更為激動人心的前景。

多智能體協同實現服務代際升級

未來的銀行將很可能是由無數個高度專業化的AIAgent構成的復雜協作網絡。例如客戶服務Agent識別出客戶的貸款意向后，會自動觸發風險評估Agent進行初步審核，再交由產品推薦Agent生成個性化方案，所有環節無縫銜接，形成一個高效的智能工作流，專業智能體的深度連接與緊密協同將帶來金融服務的代際升級，推動銀行實現真正的端到端智能服務。

統籌實現超個性化與“大管家”式的金融服務

此前，受限于技術與成本約束，客戶金融服務需求的差異化、個性化與銀行金融服務供給的綜合化、全面化總是存在不同程度的矛盾，難以兼顧。而隨著AI技術的成熟和應用成本的持續降低，AIAgent將演變為每個客戶獨一無二的、終身伴隨的金融“大管家”。它不僅能被動地提供建議，更能主動地預見客戶需求、風險偏好，根據其人生階段、財務狀況和市場變化，動態優化資產配置，主動管理現金流，甚至代表客戶與各種金融服務提供商進行交互。這種模式既能實現金融服務的個性化差異化，還能全周期提供全面綜合化的金融產品，且管理服務成本可控。微觀中觀層面精細化、動態化、綜合化的金融服務將有利于監管部門、銀行金融機構更前瞻、更精準地經營和防控金融風險，從一定程度上將避免了機構性、區域性乃至系統性金融風險的發生。

以持續的自我進化加快構建智能金融生態

不遠的將來，AIAgent將賦能構建銀行數字孿生體，銀行數字孿生體本身也是一個自主智慧的AIAgent，它通過模擬學習實體銀行的全部經營管理服務活動與履職發展決策行為以及外部期待需求，實現實體銀行與銀行數字孿生體的交互協同，促進實體銀行向更智慧的方向進階。最終，AIAgent將深度融入銀行的信息系統、制度規范、風險防控、組織架構與經營管理服務全過程全周期各環節，使其成為一個能夠自我學習、自我調整、自我優化、持續適應外部環境、集數字與實體于一體的“智能生命體”。這樣的“智能生命體”銀行能夠實時智能感知宏觀經濟政策、市場環境和客戶行為等的細微變化，并自動調整其產品矩陣、服務策略和風險偏好，實現真正的自適應與智能化進化，更好地服務經濟社會發展和滿足客戶的金融需求。銀行的機構行為將從被動響應躍升到主動預見，銀行的存在形式將從實體機構轉變為數實融合的智慧金融生命體，最終演變為更加柔韌、更加精準高效且以客戶為中心的數實融合的智慧金融生態系統，為客戶提供無處不在、無時不在、心有靈犀、心心相印的金融服務。

（畢超為中國農業發展銀行總行政策研究室研究二處處長。責任編輯/周茗一）