风控智能体站上风口 中小银行“抢滩”

中经记者 张漫游 北京报道

当智能体浪潮席卷金融业，部分中小银行也已经走在了智能体布局之路上。其中有杭州银行、北京银行等城商行，也有包括重庆农商行在内的农商行，苏商银行及其他民营银行也在积极布局。

随着日前《智能体规范应用与创新发展实施意见》（以下简称《实施意见》）的发布，中小银行正站在一个微妙的十字路口。一方面，政策东风与竞争压力让它们对风控智能体充满期待；另一方面，有限的科技预算、紧缩的人才储备，以及“数据不出域”的监管铁律，又如同三道无形的堤坝，将这些区域性银行困在进退维谷之地。

中小银行探路

在智能体浪潮席卷金融业的当下，区域性银行的反应速度超出不少人的预期。

以北京银行为例，在近期该行召开的2025年年度暨2026年第一季度业绩说明会上，北京银行首席信息官明立松介绍道，智能体方面，2024年10月引入智能体编排创作平台，2025年实现全行推广，同年年底已经上线了超过300个嵌入业务流程的智能体。2025年9月，完成了深度研究型智能体（DeepResearch）的私有化部署应用；当年12月，在沙箱环境引入自主执行的多智能体调度Agent，类似今天广为人知的龙虾智能体（OpenClaw），实现自主规划和长流程的任务执行。

在体量更小的民营银行中，银行也在积极布局智能体。以苏商银行为例，《中国经营报》记者从该行了解到，该行打造的信贷智能体底座以纳税、流水、财报AI解析为核心，通过流水解析单份从1小时压缩至2分钟，解析成功率100%；财报解析准确率99.2%；风控模型区分度提升10%。推动500万元至2000万元级大额贷款的全流程自动化率超过75%，审批时效压缩30%。贷后管理助手也从“事后排查”转向“事前预警”。

《实施意见》中明确，研发金融风控智能体，提升信贷审批、交易监控、账户安全等环节风险识别能力。完善智能体异常检测、合规审计功能，提升信贷违约预测、信用卡盗刷拦截、反洗钱监测等能力。

业内人士认为，这将推动银行业进一步落地智能体。

不过，中金金融认证中心有限公司（CFCA）智能创新中心助理总经理李闯坦言，面对智能化浪潮，中小银行既无力承担全栈私有化算力集群的巨额资金，又因严苛的“数据不出域”合规红线，被禁止调用公共互联网大模型API。这使其在极限成本控制与数据安全信任之间面临两难。

在李闯看来，破解这一困局的主流路径是，提倡生态共建，充分发挥金融领域第三方基础设施的作用，通过隐私计算等创新技术形式重构信任底座。具体的实施逻辑是“新老交替，分层部署”：对于核心账务、基础审批等对确定性要求极强的领域，中小银行可以继续沿用现有的“旧底座”系统；而对于智能研报分析、复杂异常交易预警等智能化要求高的风控模块，则应坚决转向依靠金融领域的第三方基础设施。

在安全、成本与效能间寻找平衡

基于中小银行的实际情况，IDC中国金融行业研究经理思二勋向记者介绍称，中小银行部署风控领域智能体的方式往往有本地化部署开源或商业模型、SaaS化的“能力调用”，以及联合运营方式，在具体抉择时往往需要在数据安全、成本可控、能力见效三者方面之间取得平衡。

具体来看，本地化部署即在本地部署开源或商业模型，通过外部厂商提供模型优化、工具链或行业方案支持。思二勋指出，这种方式在数据不出域的前提下，显著降低合规风险，适用于涉及征信、交易流水等高敏感数据的核心风控场景。同时，其成本高于纯SaaS（需基础算力与运维能力），但远低于完全自研，形成一种“安全与成本的中间解”。

上海金融与发展实验室主任曾刚告诉记者，本地化轻量部署是当前中小银行最受关注的路径。实践中，不少城商行和农商行采用“云端训练、本地推理”的混合架构，兼顾了模型能力与数据安全。

SaaS能力调用是银行直接接入第三方提供的智能体平台或风控能力，以API方式嵌入现有系统。思二勋指出，这一路径的优势在于初始投入低、上线速度快，对自有技术团队要求不高，适合用于贷前审批中的辅助分析、报告生成等场景。然而，其核心约束在于数据安全与合规压力：客户敏感数据需在脱敏、隔离或专线环境下使用，部分银行甚至仅能传输特征变量而非原始数据。因此，本质上是以“数据可控性让渡”换取“成本与效率优势”。

曾刚也强调，核心交易数据上云面临数据主权与合规的双重压力，这条路在信贷核心决策环节存在明显边界。

联合运营即银行与金融科技公司合作，通过构建风控模型或共享智能体能力，并且以联合运营模式，按照“效果付费”分润机制实现银行侧极低的初期投入甚至零成本启动，由科技公司承担前期开发成本并共担风险。思二勋提示到，数据安全的隐患需要通过隐私计算等技术手段隔离。他举例称，无锡银行将外部数据与行内平台结合加工，通过接口调用而非直接传递原始数据，实现数据可用但不可见。这条路径最具性价比，但对数据治理基础极其薄弱、监管合规要求极为严苛的地区性小法人银行而言需谨慎评估。

曾刚指出，采购成熟产品是最低门槛选项，缺点在于定制化程度低，可能导致银行长期依赖供应商，难以形成自身核心竞争力。

“选择哪种方式，核心取舍逻辑在于数据敏感程度越高的场景，越应向本地化倾斜；业务标准化程度越高、数据量越大的场景，越可以借助云端能力降低成本。中小银行最务实的策略，是以场景优先级为轴，分阶段、小步快跑，而非追求一步到位的全栈自建。”曾刚说。

（编辑：杨井鑫 审核：何莎莎 校对：翟军）