作者｜关辉　周奕杉　宋阳「中国建设银行业务处理中心成都分中心」

文章｜《中国金融》2026年第2期

2025年被业界普遍称为智能体元年，银行业正迎来一场由智能技术驱动的深度数字化革命。与传统大语言模型不同，智能体在自主感知、主动决策与任务执行方面具备核心优势，这些能力标志着智能工具正从单纯的问答系统向能够自主理解、规划并行动的智能助手转型，而这一技术演进也将引领银行业进入智能驱动的全新发展阶段。面对日趋激烈的市场竞争及持续升级的个性化客户需求，传统银行网点经营模式的固有局限愈发凸显。商业银行引入智能体可为攻克运营流程自动化、客户需求精准响应、风险管理控制升级等核心难题提供关键抓手，推动网点传统业务处理终端转型，进而重构商业银行网点的价值理念和竞争逻辑。

智能体赋能银行网点经营的思考与探索

大语言模型技术的持续创新推动了商业银行与海量金融数据的交互模式实现突破，传统大模型多作为被动响应型辅助工具，难以支撑跨系统、多环节的业务场景联动。智能体结合大模型的通用理解能力与小模型的领域专业优势，通过工作流自动编排，形成任务规划、动态调优及跨系统执行的能力闭环。商业银行需以此为契机，在网点经营方面系统性破解应用痛点，通过创新业务流程和经营工具提升网点端服务能级，实现金融服务质量整体提升。

顶层设计上需完成从“被动响应”到“自主服务”的思维转型。当前，银行AI应用多以人工为主线，仅能提供文字建议，而智能体的闭环任务执行能力可显著减少人工干预、提升数字化效能。商业银行应将网点智能体定位为重塑客户体验与经营模式的核心驱动力，而非单纯技术辅助工具。一是重新定义人机协同边界。将智能体纳入银行整体数字化战略，通过制定明确的技术应用路线，推动其从辅助工具升级为能主动执行任务的“数字员工”，逐步实现AI从“辅助决策”向“自主决策”的演进。二是培养AI人机协同的组织文化。智能体必然会改变员工工作方式，需积极引导员工适应与其协同工作。通过内部宣讲、培训及激励引导员工将智能体视为提升工作效率、减轻重复性劳动的伙伴，增强员工对智能工具的信任和使用意愿。

打造参数化配置，增强业务适配能力。商业银行作为风险经营主体，需应对不断变化的监管要求和复杂的市场环境，参数化拆解智能体配置项，快速响应各类突发需求，确保业务合规的同时维持运营灵活。参数化配置能力的核心是将业务规则、风控策略及合规要求等抽象为动态可调整的参数体系。在外部环境变化时，业务人员仅调整参数值便可实现系统及功能适配，降低调整成本，缩短时间，减少系统变更可能引发的风险，提升智能体流程韧性。

银行业智能体落地面临的挑战与应对策略

智能体的效能发挥取决于高质量的知识体系。一是数据碎片化与质量参差不齐问题突出，银行存量数据分散异构，且数据安全与隐私合规的严苛要求使得数据获取、整合和使用审慎复杂，难以满足智能体对结构化知识的深度需求。二是隐性知识与规则缺失制约应用，智能体需深刻理解网点渠道、行业规则与监管合规等内容，但许多业务经验、操作技巧、风险判断标准无法被智能体学习调用。智能体可能缺乏对跨系统、跨部门业务流程和规则的联通理解能力，难以在实际业务场景中有效应用知识。知识体系是智能体成功的基石与保障，体系建设需双管齐下。一方面，银行应建立有效的数据治理机制，从源头保障数据质量，通过数据清洗、脱敏、分类等方式将网点汇聚的海量数据转化为智能体可学习推理的坚实数据基础。同时，需将员工经验、案例等隐性知识显性化，借助知识图谱、语义网络等技术构建业务领域知识工程，确保知识准确可用。另一方面，建立专门部门或团队持续更新知识库，保障智能体可基于及时准确的信息执行任务。中小型银行应立足具体场景，针对性提升数据质量，根据细分业务领域构建专业知识体系，避免追求“大而全”的数据治理平台。

警惕“重建设、轻运营”陷阱。新兴技术应用成功的关键不仅在于技术成熟，更在于持续运营机制的支撑，智能体的价值应在持续运营中逐步释放。许多银行投入大量资金进行资源开发，却忽视日常维护、更新与优化的重要性，可能导致智能体价值降低。建立智能体学习与优化闭环至关重要。一是建立完善的运营保障制度，从人力、财力、物力等层面确保系统稳定、响应及时与风控准确，定期追踪智能体决策质量、执行效率与用户满意度，将用户正负反馈及业务结果转化为训练数据以持续优化模型。例如，针对智能体规则审核出现的偏差，应收录场景内对话数据和人工意见等相关数据，用于模型或知识库迭代。二是搭建配套运营工具支撑持续运营，银行需搭建模型调优平台、探索建立测试实验室等工具帮助运营人员在可控环境中动态调优知识库召回结果，并实施提示词优化工程，通过精细化调优运营引导模型产出更可靠的结果并持续优化工作流程。

技术与业务间的鸿沟。将智能体技术与银行复杂庞大的业务系统进行无缝集成任务艰巨，业务流程重塑是智能体落地的核心挑战。智能体驱动工作流再设计需实现跨系统、跨数据、跨部门的业务流程整合优化和底部业务逻辑重塑。以开立账户为例，传统流程包括柜面收集材料、风险评估等，智能体赋能的流程则可自动编排端到端自动化工作流，完成多源数据收集、实时风险评估、审批决策和账户管控等，员工可聚焦复杂案例和策略优化。这种重塑需大量流程分析和规则梳理，银行应采取渐进式策略。一方面，将确定性高、重复性强的环节固化为智能体标准化的工作流程，与高风险环节的人工处理相结合，保障效率提升及风险可控；另一方面，采用参数化设计理念，将业务流程规则转化为可配置模块，确保智能体从阶段推广到全面应用的弹性拓展，最终实现与业务流程的深度融合。

成本效益平衡难题。银行布局智能体面临成本压力，中小银行尤为突出，普遍存在“不敢转”与“转不起”的焦虑。破解这一难题需多维考虑。一是聚焦高价值场景，分步实施。商业银行选择应用场景前应充分收集网点需求，并实施科学调研，合理评估使用量、效率提升空间和覆盖人群，选择具备高频、复杂且影响客户体验等特征的高价值场景作为突破口。智能体的应用则应从较小核心场景入手，逐步扩大应用范围，实现“小步快跑”。二是建立科学的资源配置策略，根据业务优先级合理分配计算资源。对交易风控、客户服务等高要求的核心业务场景，需保证充足的算力支持，对非核心的业务则弹性分配算力，可考虑与技术服务商合作，采用云计算、SaaS（软件即服务）模式降低投入。三是借鉴经验，降低学习成本。中小银行可充分借鉴大型银行的成功经验，结合自身业务特点以较低成本快速搭建业务场景。