金融Agent落地，誰能「敲開」銀行的大門？

懂財?shù)?/p>

生成式AI，將給全球銀行業(yè)帶來超過2000億美元（約合人民幣超過1.4萬億元）的商業(yè)增量。這是中國商業(yè)銀行的新發(fā)展機(jī)遇，也是中國科技公司前所未有的成長機(jī)遇。

??懂財?shù)鄢銎?· 作者｜嘉逸

中國銀行業(yè)，正站在新技術(shù)周期的拐點(diǎn)。

2025年，AI加速落地應(yīng)用，AI Agent爆發(fā)，成為了破解銀行技術(shù)焦慮的利器。

AI Agent，底座是AI大模型，能感知金融環(huán)境、推理決策和規(guī)劃行動步驟。更重要的是，它還能執(zhí)行具體任務(wù)，并根據(jù)結(jié)果進(jìn)行反饋和調(diào)整。相當(dāng)于，給“大腦”裝上了“手腳”。

由此，AI從虛擬世界落地到銀行的信貸、風(fēng)控等核心業(yè)務(wù)場景，開始重構(gòu)生產(chǎn)力。

例如：在復(fù)雜的流程中，金融Agent自主完成任務(wù)流并輔助決策，大幅減少人工干預(yù)，實現(xiàn)降本增效。在客戶服務(wù)中，它能提供智能便捷的交互體驗和個性化的金融產(chǎn)品。

資料來源：《2025年金融智能體深度應(yīng)用報告》

目前，金融Agent已經(jīng)成為“一把手工程”或“核心工程”。

浦發(fā)銀行副行長丁蔚表示，場景+智能體正成為金融創(chuàng)新的新領(lǐng)域，將激發(fā)出無限的創(chuàng)新可能性。

工行首席技術(shù)官呂仲濤認(rèn)為，金融業(yè)大模型應(yīng)用將從以模型預(yù)訓(xùn)練為重心的上半場，走入以先驗知識+后訓(xùn)練+智能體應(yīng)用的下半場。

中信百信銀行首席數(shù)字官陳龍強(qiáng)更是高呼：“AI Agent布局應(yīng)‘抓緊上車’”。

資源也隨之傾斜、加碼。我們觀察到：部分頭部銀行，AI實力雄厚，正自主研發(fā)、落地金融Agent。同時，在科技公司的賦能下，有更多的中小銀行跨越“技術(shù)鴻溝”，也正向AI銀行進(jìn)階。

1 ｜ 金融Agent「如火如荼」

銀行，數(shù)字化基礎(chǔ)相對完善，擁有海量數(shù)據(jù)，是AI落地應(yīng)用的最佳場景之一。

當(dāng)前，金融Agent的建設(shè)，正如火如荼。

國有行方面，“宇宙行”工行對于金融科技的投入最闊綽，2024年支出規(guī)模達(dá)285.18億元，位居首位。它基于自研的“工銀智涌”大模型，正建設(shè)智能體工廠，已經(jīng)打造出了數(shù)據(jù)洞察智能體、財富助手智能體。

其中，數(shù)據(jù)洞察智能體已賦能行內(nèi)超過2萬名數(shù)據(jù)分析人員、超過20萬名管理、營銷、運(yùn)營人員，已將數(shù)據(jù)分析時長從小時級縮短至分鐘級。

農(nóng)行2024年金融科技投入規(guī)模249.7億元，科技人員2.76萬人，僅次于工行。它聚焦信貸場景，創(chuàng)新推出了“模速貸評分卡”智能體。

這是一張由AI輔助生成的評分卡，根據(jù)人員素質(zhì)、創(chuàng)新能力、商業(yè)化能力、市場化投融資等能力，對企業(yè)進(jìn)行綜合評分。它還能在30秒內(nèi)一鍵生成上市公司信貸報告，大幅縮短盡調(diào)審批時間。據(jù)央視報道，基于該智能體，農(nóng)行上海徐匯支行已經(jīng)為專精特新企業(yè)上海卓繁信息，批出了貸款。

郵儲銀行正積極追趕國有行同業(yè)，2024年金融科技投入增幅最大。

它與華為等科技公司合作，已經(jīng)推出了知識問答、數(shù)據(jù)查詢、告警研判、日志分析等網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維智能體。其中，基于告警研判智能體，已實現(xiàn)行內(nèi)大部分常見網(wǎng)絡(luò)告警的排查自動執(zhí)行，告警排查自動化率超87.5%，效率提升90%。

股份行方面，招行、平安銀行是“科技明星”。

招行基于自己的科技能力，同時和火山引擎合作，推出了數(shù)據(jù)Agent，輔助員工數(shù)據(jù)分析。

平安銀行背靠平安集團(tuán)科技生態(tài)，基于PingAn GPT大模型，構(gòu)建了AI Agent平臺，已經(jīng)上線知識數(shù)據(jù)Agent等智能體。

中信銀行在自研的同時，也積極尋求外部合作，對外招標(biāo)了部分AI項目。其副行長谷凌云透露，該行基于大模型知識檢索能力構(gòu)建的智能體，已經(jīng)輔助650多名坐席人員與客戶對話，部分場景內(nèi)容檢索效率提升50%以上，每通電話平均時間壓縮超過10%。

去年，浦發(fā)銀行新管理層上任后，全力推進(jìn)數(shù)智化戰(zhàn)略。它和華為等科技公司合作，正建設(shè)智能體創(chuàng)設(shè)平臺，并已推經(jīng)出“智慧票據(jù)”貿(mào)易背景審核智能體，輔助票據(jù)審核自動化。

廣發(fā)銀行很早就和阿里系（阿里云、螞蟻集團(tuán)）戰(zhàn)略結(jié)盟，目前，其打造出的智能數(shù)據(jù)分析助手，已經(jīng)應(yīng)用于數(shù)十個分行，表定位準(zhǔn)確率70%，數(shù)據(jù)查詢成功率65%。

頭部城商行“牽手”科技公司，數(shù)智化轉(zhuǎn)型已有顯著成效。

北京銀行基于百億級參數(shù)的“京智”大模型，與華為合作，打造了“京騎”AI智能體（AIAgent）應(yīng)用平臺，已能提供流程編排、插件開發(fā)、Agent部署等功能支持，并支持在智能問答、知識檢索、數(shù)據(jù)分析等業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用。

上海銀行和數(shù)勢科技合作，接入DeepSeek大模型和數(shù)勢科技的SwiftAgent智能體技術(shù)架構(gòu)，打造出了智能問數(shù)平臺。

據(jù)悉，該平臺大幅提升了用數(shù)效率，上海銀行業(yè)務(wù)人員自主用數(shù)率從35%躍升至80%，預(yù)期能將業(yè)務(wù)響應(yīng)時間縮短30%，數(shù)據(jù)分析效率提升40%。

此外，寧波銀行、南京銀行、長沙銀行、中原銀行、江南農(nóng)商行等銀行，也已經(jīng)發(fā)布了多個AI大模型、AI智能體采購項目。

類比十年的移動互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型，如今的“AI+銀行”浪潮更加洶涌澎湃，金融Agent正“全面開花”。

2 ｜ 科技巨頭VS垂類公司，誰更強(qiáng)？

AI，底層基礎(chǔ)設(shè)施包括算法、算力、數(shù)據(jù)，中層是通用或垂類的AI大模型，上層是AI Agent等軟件和應(yīng)用。

AI能力的建設(shè)，是一個極其復(fù)雜、高成本的綜合型工程，全球科技公司每年耗資高達(dá)數(shù)萬億元。

而當(dāng)前，中國銀行業(yè)凈息差持續(xù)收窄、業(yè)績承壓，銀行機(jī)構(gòu)，尤其是中小銀行“從0到1”打造AI，并不現(xiàn)實。聯(lián)手科技公司，或許是解鎖“AI密碼”的最便捷、最具性價比的路徑。

上文也提到，不論是國有大行、股份行，還是區(qū)域性城商行，落地AI Agent都離不開科技公司的支持和賦能。

目前，市場上能提供金融Agent服務(wù)的，主要有兩類玩家：

一類是BATH、火山引擎等科技巨頭，他們的核心優(yōu)勢在于AI+云的基礎(chǔ)設(shè)施，生態(tài)能力，綜合解決方案。

如百度，擁有全棧自研、自主可控的AI+云基礎(chǔ)設(shè)施和解決方案，打造了通用Agent平臺“心響”App。

公開資料顯示，百度幫助農(nóng)行打造了“農(nóng)行金融大腦”。3月，百度昆侖芯服務(wù)器中標(biāo)了招行AI芯片資源項目。4月，百度智能云和興業(yè)銀行達(dá)成戰(zhàn)略合作，將共同探索智能體中臺、大模型應(yīng)用等領(lǐng)域。

阿里、騰訊，是全球領(lǐng)先的AI+云巨頭，旗下?lián)碛胸S富的生態(tài)場景和綜合解決方案，也打造了AI Agent生態(tài)。在銀行業(yè)中，他們備受青睞。

今年，阿里云中標(biāo)了河南農(nóng)商行數(shù)字化協(xié)同平臺、建行智能編碼等項目，并以更高價中標(biāo)了中信銀行財富管理大模型項目。

阿里云還透露，四大行已開始接入阿里AI。如工行基于通義千問多模態(tài)大模型推出了“商戶智能審核助手”，在商戶準(zhǔn)入審核環(huán)節(jié)，用多模態(tài)技術(shù)取代了傳統(tǒng)OCR技術(shù)。

同時期，騰訊云也中標(biāo)了濰坊銀行AI中臺體系建設(shè)等項目。

騰訊云表示，過去10年，國內(nèi)Top200銀行有90%選擇了騰訊云。如中國銀行，基于騰訊云TI平臺和大數(shù)據(jù)TBDS，打造了面向分析師的智能工作臺，已服務(wù)超過4000名分析師。華興銀行在騰訊云的幫助下，打造了大模型信貸盡調(diào)助手，將盡調(diào)報告生成周期從7~10天大幅壓縮至1天，工作效率提升10倍。

華為同樣擁有領(lǐng)先的AI+云能力、綜合解決方案，還有強(qiáng)大的政企服務(wù)能力，它已幫助郵儲銀行、浦發(fā)銀行、廣發(fā)銀行、北京銀行等，研發(fā)、落地了金融Agent。

近兩年，火山引擎迅猛崛起，得益于豆包大模型的綜合能力已躋身全球第一梯隊，及推理成本持續(xù)下探。

據(jù)統(tǒng)計，去年下半年，火山引擎中標(biāo)AI大模型、AI Agent相關(guān)項目的數(shù)量位居行業(yè)第一。2025上半年，在銀行業(yè)中，火山引擎相繼斬獲大單，中標(biāo)了貴陽銀行大模型智能中臺能力建設(shè)項目、成都銀行大模型分析系統(tǒng)采購項目、中原銀行智能體應(yīng)用開發(fā)平臺項目等。

另一類玩家是垂類科技公司，他們在信貸、消費(fèi)金融、財富管理等細(xì)分場景，擁有深厚的技術(shù)、數(shù)據(jù)積累。

如螞蟻數(shù)科，旗下有支付寶、螞蟻消金、螞蟻基金、網(wǎng)商銀行等。今年，它發(fā)布了Agentar平臺，近期又聯(lián)合金融機(jī)構(gòu)推出來超百個金融場景智能體解決方案，覆蓋銀行、證券、保險、通用四大領(lǐng)域。

如奇富科技，長期深耕信貸場景。信也科技，長期深耕金融領(lǐng)域。合合信息，長期深耕商業(yè)大數(shù)據(jù)賽道。

目前，奇富科技已推出奇富信貸超級智能體，包括端到端授信決策智能體、AI合規(guī)助手等。信也科技升級了智能體平臺Zeta，已在自研客服與合規(guī)AI智能體取得了突破進(jìn)展。合合信息已將啟信慧眼升級為商業(yè)數(shù)據(jù)智能決策企業(yè)級AI產(chǎn)品。

數(shù)勢科技聚焦數(shù)據(jù)智能，它的優(yōu)勢在于技術(shù)創(chuàng)新，應(yīng)用NL2Semantics技術(shù)路線實現(xiàn)精準(zhǔn)取數(shù)，應(yīng)用Multi-Agent架構(gòu)實現(xiàn)多Agent并行協(xié)作。它已經(jīng)幫助民生銀行、江蘇銀行、上海銀行、中原銀行等機(jī)構(gòu)，打造出了金融數(shù)據(jù)Agent。

綜合對比來看，在AI+云基礎(chǔ)設(shè)施、AI綜合解決方案及AI Agent生態(tài)等方面，科技巨頭的優(yōu)勢無可撼動。但在細(xì)分業(yè)務(wù)場景或某一個金融Agent產(chǎn)品上，垂類科技公司擁有差異化競爭優(yōu)勢。

他們各有千秋，是競爭對手，同時也是合作伙伴，正共同推動著中國金融Agent生態(tài)的繁榮。

3 ｜ 挑戰(zhàn)和機(jī)遇

盡管AI Agent火熱，但客觀來看，理想和現(xiàn)實仍有不小的差距。

場景方面，僅有少數(shù)銀行在信貸、風(fēng)控等核心業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)落地了金融Agent，而大多數(shù)銀行則聚焦數(shù)據(jù)分析、智能問答、知識檢索等非核心業(yè)務(wù)場景。

并且，金融Agent主要是輔助作用，也意味著，它依然需要人類的監(jiān)督和干預(yù)。

原因是，銀行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模數(shù)百萬億元，是中國經(jīng)濟(jì)的“血脈”，也事關(guān)14億國人的錢袋子，銀行機(jī)構(gòu)對AI Agent的確準(zhǔn)性、可靠性、安全性要求極高。

但目前，部分領(lǐng)先的金融大模型的準(zhǔn)確率僅有95%，AI仍時常出現(xiàn)幻覺。

這也是整個AI行業(yè)亟待解決的問題，該如何迭代進(jìn)化？

一位垂類科技公司的高管表示，金融智能體的迭代=金融大模型+知識供給+專業(yè)工具+安全+測評+觀測。

未來，需要科技公司和銀行共同努力探索，在合規(guī)、隱私保護(hù)的基礎(chǔ)上，不斷將數(shù)據(jù)、資料“喂”給AI大模型，強(qiáng)化其金融專業(yè)能力。

同時，要推出更多的AI工具，可以逐步拓寬試點(diǎn)范圍，先進(jìn)行小規(guī)模試點(diǎn)應(yīng)用，收集反饋，迭代優(yōu)化，形成“飛輪效應(yīng)”，再進(jìn)行大規(guī)模的推廣和應(yīng)用。

最后，還要設(shè)置防護(hù)欄和可觀測機(jī)制，限制AI Agent的行為范圍，實時監(jiān)控其運(yùn)行狀態(tài)。

除此之外，金融Agent落地應(yīng)用，還正面臨著成本收益的考驗。

銀行機(jī)構(gòu)精打細(xì)算，考核ROI，但短期內(nèi)，依靠金融Agent驅(qū)動業(yè)績跨越式增長，不太可能。

數(shù)智化轉(zhuǎn)型，是一個極其漫長的過程。一方面，銀行必須制定出長期、堅定的AI戰(zhàn)略，甚至要“一把手”親自掛帥推進(jìn)。

另一方面，科技公司也必須更努力的“向上攀登”。誰的AI能力更強(qiáng)，對銀行業(yè)務(wù)的理解更深刻，金融Agent落地更扎實，以及誰能幫助銀行降本增效，甚至挖掘出業(yè)務(wù)增量，誰就將收獲更多的訂單。

麥肯錫預(yù)測，生成式AI，將給全球銀行業(yè)帶來超過2000億美元（約合人民幣超過1.4萬億元）的商業(yè)增量。

這是中國商業(yè)銀行的新發(fā)展機(jī)遇，也是中國科技公司前所未有的成長機(jī)遇。

說明：數(shù)據(jù)源于公開披露，不構(gòu)成任何投資建議，投資有風(fēng)險，入市需謹(jǐn)慎。

「點(diǎn)贊」「在看」與 「分享」，你對作者最大的支持。