文/伦敦证券交易所集团全球战略客户技术总监诸赞松自 2022年底OpenAI推出ChatGPT以来，大语言模型的发展如浪潮奔涌。它们借助大语言模型进行深度思考，并通过人工智能技术与外部环境交互，精准完成各类任务。随着大语言模型技术日趋成熟，银行业也正经历一场深刻的技术变革。在这场变革中，企业通过采用AI智能体技术不仅可以显著提升业务流程效率而且能够创造新的业务增长点。尽管AI智能体前景广阔，银行在实际部署时仍面临多重挑战。
针对这些机遇和挑战，全球多家领先金融机构已率先开展了富有成效的实践，并在不同业务场景中验证了AI 智能体的变革价值，为行业后续发展积累了宝贵经验和示范效应。
随着大语言模型技术日趋成熟，银行业也正经历一场深刻的技术变革。智能体正成为银行业实现智能化跃迁的核心动力，其应用边界将随着技术的迭代与场景的深化不断拓展，企业通过采用AI智能体技术不仅可以显著提升业务流程效率而且能够创造新的业务增长点。它们犹如金融领域的“智慧大脑”，通过构建客户虚拟助手、风险管理代理、欺诈检测代理等角色，优化业务流程、提供个性化服务、强化欺诈识别能力，正逐步颠覆传统银行的运营方式与客户交互模式。
然而，尽管AI智能体前景广阔，银行在实际部署时仍面临多重挑战：严峻的数据隐私与安全保障要求；训练数据偏差可能导致算法偏见和不公；大模型固有的“幻觉”问题可能影响决策可靠性；以及智能体技术与银行复杂且庞大的现有IT基础设施进行无缝集成的艰巨任务。
针对这些机遇和挑战，全球多家领先金融机构已率先开展了富有成效的实践，并在不同业务场景中验证了AI 智能体的变革价值，为行业后续发展积累了宝贵经验和示范效应。
在技术框架层面，国内外已涌现出一系列主流的 AI 智能体平台与开发框架，例如国际上的 LangChain、AutoGPT、AutoGen等，以及国内的 Coze、百度AgentBuilder、阿里的agentUniverse、智谱AI的AutoGLM 等，为银行构建自身的智能体应用提供了坚实的技术底座和多种选择。本文认为，拥抱 AI 智能体，以前瞻性的视角进行规划和实践，将是银行在未来金融竞争格局中立于不败之地的关键。
AI智能体是指一种能够感知其环境、进行决策并采取行动以达成特定目标的计算机程序或系统。作为人工智能领域的核心概念，其演进标志着 AI 应用从单一的对话交互、信息查询等基础功能，向复杂任务自主执行和环境适应性学习的高阶形态跨越。智能体核心目标是实现“感知环境→处理信息→决策行动→反馈学习” 的闭环，通过持续迭代实现能力提升。
不同场景下的智能体架构虽各有侧重，但通常包含四大核心模块，其功能类比及技术实现如下：
1）用户交互：例如用户向智能体发送指令：“帮我预订明天从北京到上海的经济舱机票”
2）信息整合/上下文关联：智能体结合存储在记忆模块中的上下文如你常用的订票网站，喜欢的航空公司，登录信息等生成新的综合用户需求发给大语言模型
3）任务分解：大语言模型将收到的综合用户需求进行任务分解和规划，如“查询航班”“选择座位”“支付”等
4）任务执行：智能体根据大语言模型拆解的任务调用相关工具执行具体任务，如打开本地浏览器，在浏览器中自动执行查询操作，调用支付API进行支付等
5）结果反馈：收集执行后的状态（如成功 / 失败、返回的数据），传递给记忆模块并通过智能体返回给用户最终执行结果如“订票成功，订单号：20250520-0815-CA1503，座位 15A”
在银行业中，AI 智能体的应用也在从简单的人机交互场景，迅速向复杂业务流程深度嵌入演进。根据功能定位和业务场景不同，这些智能体大致可以分为以下几类：
客户服务类智能体广泛用于提升客户体验，通过智能客服或虚拟助手实现7×24 小时服务支持，可自动响应咨询、引导业务办理，并高效处理投诉建议，成为银行与客户的第一接触点。
例如，中国工商银行的“工小智” 通过自然语言处理技术，能准确识别客户意图，提升回答准确率并减轻人工客服压力; 中国招商银行 “招小宝” 智能客服整合 NLP 与知识图谱技术，可自动解答大部分客户常见问题，大幅降低人工坐席压力。
在海外，人工智能技术同样深度赋能金融服务场景：美国银行的Erica 作为移动银行智能助手，已服务超 4200 万客户，完成超 20 亿次交互，支持转账、账单支付等操作；摩根大通的合约分析工具 COiN（Contract Intelligence）基于自然语言处理与机器学习，可将原本需数千小时的商业贷款文件审查工作缩短至秒级，显著提升客户响应效率。这些案例展现了 AI 技术在优化服务流程、提升运营效能方面的多元价值。
智能投顾类智能体正在赋能财富管理业务，它们能够基于客户风险偏好、资产状况和市场动态，提供个性化的资产配置建议和理财策略，并结合自然语言生成技术，将复杂的市场分析转化为客户易懂的内容推送。例如，中国工商银行推出的“AI 投顾”平台，结合大语言模型和行为画像，为客户自动生成个性化资产配置建议，并实时跟踪市场动态调整策略。在美国，高盛（Goldman Sachs）也在通过其 Marcus 平台整合 AI 引擎，推出 Marcus Invest 机器人顾问为中产阶层客户提供更贴近用户需求的投资建议。
风险管理与欺诈检测智能体是另一个关键应用方向。这类智能体可实时识别潜在的信用、市场或合规风险，并通过行为模式分析识别异常交易，提升欺诈识别的精度与速度，帮助银行在交易前线构建起安全防线。花旗银行与AI风险管理公司Feedzai合作，开发了“Citi Payment Outlier Detection”系统。该系统利用机器学习技术，分析客户的历史支付行为，识别与正常模式不符的异常交易。而中国农业银行构建反电诈平台，结合图神经网络与大模型技术，能快速识别复杂联动交易中的可疑行为，大幅提升防诈准确率。
在银行内部，运营类智能体也在加速部署。这些 Agent 能够辅助员工完成日常任务，例如自动生成财务报表、解析法律文件、处理流程性操作，极大提升了行政与后台效率。而在合规与审计方面，智能体可以协助追踪政策变化、对接监管要求，并自动生成相关报告，降低合规成本。例如，高盛近日宣布推出一款名为“GS AI 助手” 的生成式 AI 工具，旨在帮助其银行家、交易员和资产经理更高效地完成工作。2025 年 3 月 27 日，渣打银行在全球 41 个市场推出生成式 AI 工具SC GPT，赋能全球7万名员工，增强运营效率、提升运营与生产力。
此外，银行也在借助培训与知识管理智能体进行人才培养与知识传承。通过嵌入式问答助手与智能培训平台，员工可以随时随地获取业务知识或参与情境式培训，显著提升组织学习能力。例如，工商银行推出的“工小慧” 员工助手：基于“工银智涌” 自研大模型及 DeepSeek 等开源大模型建设，具备知识助手、陪练助手和服务助手三大能力基于海量业务知识资产训练 AI 问答大模型，能为员工提供智能解答，并展示推理过程，帮助员工提升学习和应用知识的效率，堪称随身知识宝典。
面对日益严苛的金融监管，AI智能体更成为合规管理的“数字哨兵”。基于AI Agent的智能合规系统可自动解析最新监管政策，显著提升合规文档审核效率，降低违规风险，确保业务全流程与监管要求动态同步。AI Agent还可以将规则嵌入交易流程，实时监控大额资金异动、可疑交易报告（STR）生成等关键环节。据相关报道渣打银行与新加坡A*STAR高性能计算研究所（IHPC）的一项研究合作，该合作“探索人工智能如何支持监管合规流程”。
值得一提的是，多智能体协同也在逐步落地，多个 AI Agent 协同完成复杂业务流程成为可能。例如，在企业开户或信贷业务中，可构建“材料审核 Agent”“风险评分 Agent”与“合规检查 Agent”组成的协同系统，由不同的智能体分别负责客户沟通、材料审核与后台处理，实现流程自动化与无缝衔接，大幅压缩开户所需时间并提升准确性。这类“多 Agent 协作”的设计，未来可以帮助银行在复杂流程自动化方向迈出实质性步伐。
综上所述，AI 智能体凭借多维度技术优势，正在成为银行业降本增效、创新发展的核心引擎。随着技术的持续迭代，其应用边界将不断拓展，将为金融行业高质量发展注入持久动能。
尽管 AI 智能体在银行业的应用能带来效率提升、服务优化等诸多优势，金融机构仍需警惕实施过程中存在的多重挑战与风险，主要体现在以下方面：
金融行业AI智能体的运行有可能依赖大量客户敏感数据（如账户信息、交易记录、信用数据等），数据泄露或处理不当可能引发严重后果：
法律风险：如出海企业违反欧洲《通用数据保护条例》（GDPR）等法规，将面临高额罚款（如 GDPR 最高可处全球营业额 4% 的罚款）。
财务与声誉损失：数据泄露可能导致客户资产损失、信任崩塌，直接影响机构品牌形象与市场竞争力。
应对关键：深刻掌握国内外在数据隐私保护方面的法律法规，部署端到端加密、访问控制、数据脱敏等技术手段，定期进行安全审计，并建立数据泄露应急响应机制。
AI算法的决策逻辑高度依赖训练数据，若数据存在隐含偏见（如历史信贷数据中的性别或地域歧视），可能导致：
歧视性决策：在贷款审批、保险定价、客户分层等场景中，延续或放大偏见，损害特定群体权益。
监管问责压力：监管机构（如美国 CFPB、中国银保监会）对算法公平性的审查趋严，不合规可能引发处罚。
应对关键：建立算法偏见检测机制（如使用公平性评估工具 Aequitas），引入多样化、无偏高质量数据训练模型，并定期进行第三方审计。
传统金融机构的 IT 基础设施普遍存在 “技术债” 问题，表现为：
架构僵化：核心系统基于老旧技术（如 COBOL、大型机）构建，缺乏 API 接口或云原生能力，难以与 AI 智能体无缝对接。
迁移成本高：系统改造需协调多方资源，可能引发业务中断风险，且技术团队需同时兼顾新旧系统维护。
应对关键：采用“渐进式改造” 策略，通过中间件（如 API 网关）实现新旧系统解耦，或利用低代码平台快速开发适配层。
金融行业是强监管领域，AI 智能体的应用面临双重合规压力：
现有法规适配：需符合反洗钱（AML）、反恐怖融资（CFT）、消费者权益保护等法规，例如智能体的客户身份识别（KYC）流程需满足监管要求。
新兴技术监管空白：生成式 AI、自主决策智能体等新型技术可能缺乏明确法律界定，存在 “合规灰色地带”（如AI算法决策的法律责任归属问题）。
应对关键：建立“监管科技”（RegTech）团队，实时跟踪政策动态，在技术设计阶段嵌入合规逻辑（如可审计的决策日志）。
深度学习模型（如神经网络）的“黑箱” 特性可能导致：
监管沟通障碍：监管机构要求金融机构解释 AI 决策依据（如贷款拒绝理由），但模型内部逻辑难以直观解读。
客户信任危机：客户对自动化决策的不理解可能引发投诉或流失，尤其在拒绝高价值客户时。
应对关键：采用可解释 AI（XAI）技术（如 SHAP、LIME 模型），为关键决策生成人类可理解的解释，同时建立人工复核机制。采用推理大模型（如 DeepSeek）通过自然语言推理、因果分析等能力，显著提升了可解释性的易用性和丰富度，但需注意其局限性（如幻觉问题）。
偏见与幻觉风险：训练数据中的隐性偏见或模型“幻觉”（生成虚假信息）可能导致误导性建议（如错误的投资推荐）。
责任归属模糊：当智能体因算法缺陷造成损失时，难以界定责任主体（是机构、开发者还是算法本身）。
应对关键：制定 AI 伦理准则，明确 “人类最终责任” 原则，建立跨部门治理委员会（涵盖技术、法律、合规等角色）。
鉴于银行业对风险控制的严苛要求和审慎经营的原则，在引入智能体技术时，建议遵循“循序渐进、由浅入深、分阶段赋能”的战略路径。在最大化技术效益同时，确保风险可控，实现智能体在银行全业务链条的稳健落地与价值创造。
第一阶段：聚焦“降本增效”，奠定基础与积累经验。 优先将智能体技术应用于运营层面，快速实现效率提升与成本优化。这包括：
智能客服： 显著提升客户服务响应速度与质量，优化客户体验。
数字员工： 自动化重复性高、标准化强的业务流程，释放人力资源，提高运营效率。
编程助手： 赋能技术团队，加速开发迭代周期，提升代码质量与效率。此阶段的应用因其初期风险相对较低、见效快，将有助于本行积累宝贵的智能体应用经验，建立内部信心，并为后续更深层次、更复杂场景的部署打下坚实基础。
第二阶段：强化“风险管理”，筑牢业务发展基石。 在降本增效成果显现后，将重心转向智能体在银行风险管理领域的深化应用。这将包括：
风险监测与评估： 利用智能体对海量数据进行实时分析，提升风险识别的及时性与精准度。
欺诈检测： 通过模式识别与异常行为分析，有效防范金融欺诈，保护客户与银行资产安全。智能体在风险管理中的深度应用，虽对技术成熟度与数据治理提出更高要求，但其对保障银行稳健运营、降低潜在损失的战略价值是不可估量的。
第三阶段：提升“研究能力”、夯实业务发展基石、驱动创新与洞察。 伴随风险管理能力的逐步成熟，可以积极探索智能体在研究分析领域的赋能，强大的投研能力为银行未来发展提供强有力的支持。这涵盖：
智能投研： 运用AI技术进行市场分析、趋势预测与投资策略生成，提升投研的深度与效率。
数据智能： 深度挖掘内部与外部数据价值，形成前瞻性洞察，为经营决策提供强有力支持。此阶段的应用将显著增强本行的智力资本，为未来的业务创新和差异化竞争奠定坚实的技术与数据基础。
第四阶段：驱动“业务发展”，实现全面价值增长。 当各项基础能力——效率、风控、研究——均已稳固建立后，可以将智能体技术全面融入到直接驱动业务增长的核心场景中，包括：
智能投顾： 为客户提供个性化、定制化的智能投资建议，拓宽服务广度。
智能获客： 精准识别潜在客户，优化营销策略，提升客户转化率。
智能化交易： 提升交易执行效率与决策质量，把握市场机遇。
指数构建： 运用智能算法开发新型金融产品与工具，丰富产品线。通过上述分步实施的路线图，本行不仅能有效规避技术引入初期可能面临的风险，更能逐步释放智能体技术的巨大潜力，最终实现业务模式创新、核心竞争力提升以及可持续的全面转型升级。
AI 智能体并非仅仅是银行数字化工具箱中新增的一类工具，它们代表着一场深远的智能化转型，是银行业从“大模型”时代跃迁至“智能体驱动”时代的关键路径。其价值不仅在于提升单一任务的效率或降低成本，更在于赋能银行构建更加智能、灵活、以客户为中心的运营生态，打造新的产品最终赋能业务增长。
回顾全文，我们看到 AI 智能体已在银行的客户服务、财富管理、风险控制、运营优化、合规管理等多个核心领域展现出显著的变革力量。从提升客户体验的智能客服到实时拦截欺诈的风险代理，从自动化审批贷款到辅助复杂合规审查，AI 智能体正以前所未有的深度和广度重塑着银行的业务流程和能力边界。尽管数据安全、算法偏见、系统集成、监管不确定性以及伦理治理等挑战依然严峻，但全球领先的金融机构的实践已经证明，通过审慎规划、技术创新和风险控制，这些挑战是可以被有效管理的。
展望未来，银行业的 AI 智能体将呈现以下关键发展趋势：
多模态与自然交互升级： AI 智能体将进一步融合语音识别、计算机视觉、虚拟数字人等技术，实现更加自然、沉浸式的客户交互体验，例如提供“面对面”的虚拟理财咨询或通过图像识别辅助业务办理。
生成式 AI 的深度融合与应用： 智能体将利用生成式 AI 技术，自动生成高度个性化的专业内容，如定制化的理财报告、贷款方案书、市场分析摘要等，实现真正的“千人千面”精准服务和内容营销。
更加自主与主动的智能体： 未来的 AI 智能体将具备更强的自主学习、规划和执行能力，不仅能响应客户或系统的请求，更能主动预测客户需求、识别潜在风险或优化内部流程，从“被动工具”升级为“主动协作者”。
多智能体协同网络的构建： 不同功能的智能体将不再孤立运作，而是形成协同网络，共同完成更复杂、跨部门的端到端业务流程，如自动化、智能化的企业全生命周期服务（从开户到融资、交易、管理）。
可信 AI 与负责任 AI 的强化： 随着智能体能力的增强，对其决策的可解释性、公平性、鲁棒性和安全性要求将进一步提高。构建可信赖、负责任的 AI 框架，将是确保智能体可持续应用和赢得用户信任的关键。
这场由AI智能体引领的智能化浪潮，对银行业而言，不仅是一场技术层面的升级，更是重塑核心竞争力、把握可持续发展主动权的战略性机遇。银行若想在这场变革中抢占先机，必须制定清晰的 AI 战略，持续投入构建强大的技术基础设施和数据治理能力，高度重视伦理道德与风险管理，并积极推动组织文化的转型，培养适应人机协作的新型人才队伍。
总之，智能体正成为银行业实现智能化跃迁的核心动力，其应用边界将随着技术的迭代与场景的深化不断拓展。拥抱 AI 智能体，以前瞻性的视角进行规划和实践，将是银行在未来金融竞争格局中立于不败之地的关键。
编辑丨丁开艳
责编丨兰银帆
