AI Agent在银行业的应用探索与未来展望 | 金融与科技

文/中国农业发展银行总行政策研究室研究二处处长毕超

在经历了电子化、网络化、移动化浪潮之后，银行面临着客户需求日益多元、运营成本高企，以及来自同业与跨界参与者激烈竞争等多重挑战。在此背景下，一种新的技术范式——人工智能智能体（AI Agent）正迅速崛起，成为引领银行业变革的重要驱动力。

智能体时代的银行金融新范式

AI Agent比广为人知的大型语言模型（LLM）和机器人流程自动化（RPA）有着更为深远的影响，其落地应用也更具渗透力与扩张力。如果说LLM是提供认知理解与内容生成能力的“大脑”，RPA是遵循预设规则执行重复性任务的“手脚”，那么AI Agent则是将二者有机结合，并具备自主规划、决策、记忆与工具调用能力的完整智慧实体。AI Agent能够感知环境、进行决策并执行动作，仅需一个目标，便能独立思考、拆解任务并调用工具逐步完成，实现了从“副驾驶”到初级“主驾驶”的角色转变。相较于LLM，AI Agent具备更加标准化、精细化、流程化和可执行、可交付的优势，这也正是包括LLM在内的各类人工智能相关技术在银行业落地应用所需的桥梁。相较于RPA，AI Agent具备自主能力，可为RPA提供指挥调度和决策引导，避免RPA的机械化。

对银行业而言，AI Agent并非只是简单的效率提升工具，而是能够深度重构经营管理服务的颠覆性力量。它的核心价值在于驱动银行实现从“自动化”到“自主化”的跃迁，深度挖掘银行内外部资源要素潜力，推动价值创造，为银行业的高质量发展开启全新空间。

AI Agent全面赋能银行业务，驱动价值重构

AI Agent正在银行的前、中、后台引发一场深刻的业务模式革命，加速释放客户、人力、数据、信息系统、制度、流程等银行核心要素资源的巨大潜力和价值。

重塑客户服务范式，释放客户价值

在市场竞争中，提供卓越的客户体验是银行的核心竞争力。AI Agent能够全天候、多渠道地与客户进行交互，提供高度差异化、个性化、快响应、高适配的金融服务，全周期及时精准地满足客户的金融服务需求，助力客户实现更高质量的价值创造。如微众银行运用大模型AI Agent对客户对话内容进行小结，助力座席快速定位用户问题，提升客户服务效率和质量。该行还升级AI Agent智能营销解决方案，联合广告平台、第三方数据源等进行联邦学习建模，完成客户定位和精准投放，这在严格遵循数据隐私前提下提升了营销精准度。

驱动数据治理升级，释放数据要素价值

传统银行面临数据孤岛、数据质量不高、数据利用率低等挑战。AI Agent凭借其强大的数据感知、整合与分析能力，正成为数据治理的关键技术，在银行数据分类分级管理等方面发挥重要作用。它能够自主识别、清洗、转换和标准化异构数据，构建高质量知识图谱，实时监控数据生命周期，确保数据的准确性、完整性和一致性。某头部城商行与数势科技合作，用AI Agent治理数据，建设智能指标平台，实现统一的指标语义层和智能分析平台，智能问数准确度达90%以上，用户意图识别率超98%，复杂任务规划准确率超95%，显著提升银行数据治理，让银行沉淀的数据活起来、用起来。

联通业务系统，释放金融科技效能

银行内部业务信息系统众多且相互独立，导致业务流程割裂、信息传递效率低下。AI Agent能够作为“数字连接器”，无缝对接各类业务信息系统（如核心银行系统、信贷管理系统、风险管理系统、客服系统等），打破系统壁垒，实现互联互通，让已经建成的业务系统不再“高不可攀”“互不通气”，实现可用易用好用多用，释放1+1>2的整体效能。如北京银行用AI Agent增强AI平台应用层的联通能力，快速对接智能投顾、运营、客服等业务场景和已有业务信息系统，提供大模型应用服务，促进系统之间的智能化交互协同，加速业务响应与创新，使金融科技的整体赋能效果可见可感......

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来源 | 《清华金融评论》2025年7月刊总第140期

编辑丨周茗一

审核 | 丁开艳

责编丨兰银帆‍

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