本文来自微信公众号“twt企业IT社区（talkwithtrend.com）”，【作者】周友道，某银行数据管理部高级经理，数据架构师，负责银行大数据平台、数据中台、AI智能体等的规划与建设，以及推进数据与大模型技术在银行数字化转型中的应用，相关工作多次获得人民银行科技发展奖等荣誉。
导读
近年来，银行业对大模型的应用正经历着从基础能力构建到智能应用深化的关键跃迁。然而，尽管承载着管理层与业务条线的殷切期待，智能体在银行业的规模化落地仍缺乏足够亮眼的范例。如何精准选择高价值场景？如何实现产品级的有效落地？本文聚焦银行AI智能体核心议题，场景划分清晰、挑战剖析深刻，兼具前瞻性与实操性，为金融机构布局智能体业务提供了价值参考。
近年来，银行业对大模型的应用正经历着从基础能力构建到智能应用深化的关键跃迁。领先机构已完成了从引入通用大模型基座、搭建企业级平台，到积极探索AI智能体（Agent）的战略转向，旨在将人工智能从辅助提效的工具，升级为具备自主决策与执行能力、并能切入到核心业务闭环的新型引擎，从而在存量市场中构筑独特优势。
2025年，随着技术工程化落地，智能体应用快速普及，业界甚至将这一年称为“智能体元年”。然而，尽管承载着管理层与业务条线的殷切期待，智能体在银行业的规模化落地仍缺乏足够亮眼的范例。如何精准选择高价值场景？如何实现产品级的有效落地？这已成为行业共同探索的关键命题。
一、概念辨析：智能体到底是什么？
通常而言，AI智能体指具备自主感知、规划、决策与执行能力的智能实体，以大语言模型为“大脑”，通过“感知–规划–行动”的闭环机制独立应对复杂任务。然而，受当前技术成熟度与应用深度的限制，在银行业，谈起智能体，它可能在不同语境下包括如下概念：
1.AI Workflow
相对于上文对于智能体能力的要求，AI Workflow可以被视为AI智能体的一种“退化”或“特化”模式。它并不追求完全的意图识别和动态规划能力，而是将结构化任务分解为标准化的子步骤，通过AI技术实现流程节点的智能化。它本质是预设路径的流水线，强调流程可控性、输出的准确性。这是当前在AI Agent的动态调整能力尚不足、且金融场景中要求精确性的前提下，企业中使用的常见模式。相较于传统的工作流（如RPA等），AI Workflow通常引入了基于大模型的语义理解与非结构化数据处理能力，从而扩展了自动化边界。
2.AI Agent
一般指独立Agent应用，强调基于大模型的需求理解和规划执行能力，面向目标驱动而不是接受指令驱动。其构成通常包括智能体框架、插件（技能）、数据与交互界面，形成一个端到端的业务处理单元：Agent相当于大脑，负责感知、规划、决策、调用执行；各类插件相当于四肢，提供执行中所需的不同技能；数据包括业务语义或者上下文等，能够提供运转所需的各项知识；交互界面则相当于五官，能够与外界进行沟通。
3.Agentic AI/Multi Agent
在当前这两个概念基本等同，通常代表由多个智能体协作解决复杂问题的系统。核心是多智能体协作生态：由多个Agent组成，可能包括一个主控Agent和多个执行Agent。主控Agent负责理解输入和调度，执行Agent专注于子任务，串行或者并行处理；系统内的各个Agent可以进行信息同步、任务分配与上下文共享；针对外界输入或者环境的变化，能够通过群体动态调整策略自适应应对，体现出鲁棒性。
在当前“智能体元年”的起步阶段，银行业中相对复杂的业务场景仍以可控性更强的AI Workflow为主；AI Agent多见于链路较短或容错空间相对较大的场景；而更为复杂的多智能体系统，则仍处于持续探索与演进之中。
二、价值抉择：银行高价值场景的评估与探索
厘清概念后，核心问题随之而来：在银行庞杂的业务版图中，哪些场景值得率先引入AI智能体？
这并非一个单纯的技术问题，而是一场多维度的博弈。通常我们从场景价值度和技术可行度两个维度来考量，但智能体的人格化特性使得我们又不得不关注一个新的维度。因此，结合行业落地经验和一些前沿研究成果，我们可以构建一个“三维评估模型”，从“商业回报、世界模型、意愿矩阵”这三个视角来分析和遴选高价值场景。
1.商业回报（ROI）视角
这个视角关注投入产出比，需与银行的业务战略和业务特长紧密结合。高价值场景通常具备可量化的效率提升或成本节约潜力，并可依据工作性质细分：如在一线执行端，识别SOP明确、重复且无法带来个人能力积累的“磨损型”工作（如报表填报、文档初审），通过Agent实现自动化，释放人力；在专业决策层，Agent用以实现“专家能力增幅”，如针对理财顾问、信贷审批官等稀缺资源，Agent作为“外挂大脑”，以较低成本复制“准专家级”的分析能力，提升业务质效。
2.世界模型（Tech&Data）视角
这个视角对应的是技数可行性。除了常规的工程性实施之外，一个智能体是否能以符合用户期望甚至超越期望的形态出现，关键在于其能否构建一个准确理解业务逻辑和规则的“世界模型”。从银行探索的经验看，当前的技术瓶颈往往不在于基础功能实现，而在于Agent是否具备完整的业务语义理解能力、高质量的知识库支持以及接近人类专家水平的思维链。那么在场景应用之前，就要充分评估现有的知识、人力是否能完成这种模型的构建。
3.意愿矩阵（User Adoption）视角
这是一个新颖的视角，由于Agent更易被拟人化，其引入必须考虑最终用户的接受度和人机协作模式的设计。2025年6月，斯坦福大学发布了《AI Agent时代的未来工作》研究报告，报告中设计了“AI技术能力-人类意愿”矩阵，从技术可行性和用户接受度两个层面对场景进行了分类。研究表明，对于那些需要深度思考、逻辑推演和创造性决策的工作，即便技术上有能力替代，员工也可能因为感到自身核心价值被削弱而产生抵触情绪。因此，需要在某些场景的设计阶段就明确智能体的辅助定位，定义清晰的人机协同边界，确保技术赋能而非简单替代，从而提升员工的接纳意愿。
基于上述三个视角，结合行业标杆的实践，我们可以将银行的场景划分为三个梯队，并逐一进行价值审计：
1.第一梯队：员工赋能与研发效能（P0级-首发之地）
此类场景聚焦于银行内部运营与IT交付，是目前成熟度最高、落地最快的领域。
典型场景包括：AI编程助手，可以辅助代码生成、单元测试编写及DevOps自动化；智能办公伴侣，集成需求管理、会议纪要生成、内部制度问答、报销单据自动化填报；文档解析工作流，针对跨境金融单证、发票云的OCR识别与合规性比对等。
从价值评估看：
商业回报：高。能直接降低大量的“非积累性损耗”，IT研发效率提升可量化。
世界模型：匹配。代码与文档规则属于典型的“封闭域”，业务逻辑显性化程度高，数据的AI-Ready程度高。
意愿矩阵：高。开发人员厌恶写样板代码，业务人员厌恶填报销单，这些场景的Agent化能有效减轻员工的重复性劳动负担。
因此，国内头部银行都优先投入到了类似场景的实践。如在智能研发领域，工商银行的研发助手能够提供代码补全、代码解释、代码注释生成、代码异常检测、单元测试以及研发问答等各项能力。平安银行打造AI代码辅助平台CoPArtner，通过嵌入式插件实现开发环境智能化，代码采纳率超过30%。在需求管理领域，邮储银行构建了“邮小需”多任务智能体助手，赋能业务需求管理的全链路数智化。
2.第二梯队：客户体验与精准营销（P1级-差异化竞争点）
此类场景直接面向客户或一线客户经理，是提升服务质量和差异化竞争的关键。
典型场景包括：财富顾问，为长尾客户提供7x24小时的资产配置建议与陪伴服务；营销助手，基于客户旅程和画像，生成营销话术、实现金融服务推荐等。
从价值评估看：
商业回报：较高。让普通客户也能享受原本属于私行客户的“专家服务”，从“以客户为中心”走向“以每一个客户为中心”，提升AUM。
世界模型：一般。虽然金融产品规则明确，但客户的情绪与需求是开放的，需要高质量的语义工程和客户画像数据支撑。
意愿矩阵：较高。客户经理需要“弹药”支持，虽然有少量替代焦虑，但更多将其视为提升业绩的工具
在实践中，多家一线银行推出客户智能体，实现自动解答客户问题与金融服务查找等功能，可满足70%以上的标准客户查询。一些银行也与头部金融科技厂商合作，在财富管理顾问、智能营销等层面推出相关智能体，如蚂蚁数科的“蚂小财”，已嵌入了多家银行的业务流程。
3.第三梯队：复杂决策与风险管理（P2级-探索性蓝海）
此类场景处于业务的核心深水区，涉及高风险决策，目前多处于探索或辅助阶段。
典型场景包括：信贷风控辅助，利用Agent进行企业舆情穿透、关联交易图谱分析，生成尽调报告；行业分析，整合市场研报与新闻，辅助生成投资策略观点等。
从价值审计看：
商业回报：一般。潜在价值巨大，但难以短期量化。
世界模型：较难。属于典型的“开放域”问题，宏观环境和外部信息变化快切难以预测，Agent难以独立构建精准的因果模型，幻觉风险高。
意愿矩阵：较低。涉及授信审批权与投资决策权，是银行专家的核心领地；且一旦出问题，难以划分人机的责任边界。
从落地看目前多聚焦于结构化子环节，如多家一线银行构建KYC核验智能体，实现自动化客户身份与文件审核，能够提升60%的审核效率；工商银行的智慧尽调助手，生成对公客户基本情况、行业分析、财报摘要等内容，将报告生成时间从传统模式的6小时缩短至1小时，覆盖近11万名客户经理。
总的来说，银行业在Agent场景落地上逐渐呈现分化态势，大部分银行对于高价值场景的系统性分析还不够，导致出现低价值、同质化、偏中后台的情况；而领先者已开始或多或少地依据上述逻辑，从初期的广泛尝试转向聚焦高价值、差异化的核心场景进行深度突破。
三、现实挑战：制约Agent落地的“四力挑战”
AI智能体在银行业应用前景广阔，业务端对其提升效率与优化服务抱有高度期待。然而，在企业级部署，尤其是银行业这类高要求场景下，智能体必须同时满足易用性、精确性、可解释性与安全性等严苛标准，其规模化落地面临着一系列现实挑战。
1.产品力挑战
AI智能体可以模糊业务与技术的边界，为技术人员提供产品化能力，为业务人员提供低代码化的工具，最后二者可以对齐到IT资产的产品化，但是：
（1）“演示易”，却“生产难”：互联网类Agent产品（如DeepSeek、豆包）往往追求对话的流畅性与趣味性，用户对偶发的“幻觉”容忍度较高。而银行业务场景要求智能体兼具“易用、精确、可解释”三重特性——既需如文科生般注重交互体验，又需如工科生般确保数据严谨，这对产品定义提出了极高要求。
（2）Agent产品经理缺位：Agent的特性要求产品主导者深度理解业务逻辑并具备大模型技术认知。当前行业内极度缺乏兼具业务理解与大模型认知能力的SA（系统分析师）型产品经理，导致大量项目沦为“拿着锤子找钉子”，最后卡在产品力不足上，可用性得不到保障。
2.工程力挑战
AI智能体看似是轻量级的应用层创新，实则对底层工程力有极高的依赖。
（1）AI-Ready数据基础薄弱：银行的数据模型基本还是基于关系代数和库表思想的产物，其目标是为人类分析所用，在业务数据化的过程中对于语义、上下文等的漏损严重，关键的业务含义并没有存在数据里，而是存在于应用程序的代码逻辑或者员工的大脑，要复原一个完整的业务全貌，常需执行复杂、昂贵的多表关联查询，导致在支持大模型和智能体时无法有效构建世界模型。
（2）工程标准化滞后：实现可靠的智能体应用，需要高质量的元数据模型以支撑精准语义理解，依赖健壮的RAG（检索增强生成）架构抑制“幻觉”，并借助成熟的多智能体编排框架处理复杂任务。然而，相较于成熟的前后端开发体系，智能体工程的技术标准与最佳实践仍在探索中，系统的稳定性、可观测性与可运维性面临严峻考验。
3.运营力挑战
智能体的运营需要贯穿其全生命周期，它是典型的“养成系”产品。
（1）全周期业务深度参与：从开发阶段的提示词调试、业务知识注入，到上线后的Bad Case修复、知识库持续优化以及基于人类反馈的强化学习（RLHF）迭代，都需要业务人员全程深度参与。
（2）人机协同新模式探索：这意味着业务方的角色需要从传统的“需求提出方”转变为共同的“模型训练师”，而IT部门的职责也需扩展至智能体的持续评测与运维。这种需要业务与IT全周期深度协同的新运营模式，在银行组织内部尚需时日建立与磨合。
4.安全力挑战
在金融行业，安全与合规是不可逾越的红线。尽管银行为传统金融服务构建了完善的安全体系，但智能体架构引入了新的风险维度：
（1）可解释性与审计挑战：大模型决策过程存在的黑盒特性，与银行业监管要求的“可审计、可追溯”原则存在天然冲突。
（2）新型安全风险：智能体作为通往核心业务的自然语言接口，面临提示词注入（Prompt Injection）等新型攻击威胁（例如，通过诱导性指令让Agent执行越权操作）。同时，在架构上需设计严密的“防泄露围栏”与数据脱敏机制，以平衡创新与客户隐私保护。
（3）技术架构与安全体系的适配：现有银行安全体系主要针对传统应用和服务流程，如何使其有效覆盖智能体动态、交互式的决策与执行过程，是确保金融级可靠性的关键。
四、结语
我们常说“未来已来”，但在银行这个对稳定性要求极高的庞大机器中，AI智能体的渗透注定不是一蹴而就的过程，而是一场认知逐步提升、系统逐步完善、应用逐步深入的过程。从当前看，无论是进行场景的价值评估、还是打破现实挑战的制约，都还需要进一步的业技提升与融合。
