当前，人工智能正以前所未有的广度与深度重塑银行业发展格局。
近日，一场聚焦“智能体重塑银行业：探索与挑战”的闭门研讨会在上海举办。与会者围绕智能体（AI Agent）在银行业的落地路径、现存挑战与未来前景，展开深度交流，勾勒出一幅“人机共生”的金融新图景。
智能体迈入“人机协作”阶段
2025 年，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确要求推动大模型等前沿技术与实体经济深度融合；中国人民银行亦明确提出“安全稳妥有序推进人工智能大模型等在金融领域应用”，为行业技术创新划定方向。
金融智能体作为人工智能与金融业深度融合的核心载体，正加速落地渗透，为金融业开启“人机共生”的全新发展生态。中国银行业协会原首席信息官高峰介绍，行业已形成L1—L5五级智能体分级标准，目前行业普遍处于L3级人机协作基础阶段，即机器在人类设定目标后，可独立处理客户服务、财富管理等业务。
未来，金融智能体的发展将摒弃形式化部署，以实际业务价值为核心衡量标尺，并坚守“人机融合”，在关键环节保留人工干预。浦发银行科技发展部副总经理周骏认为，2025年作为“大模型元年”，AI已从聊天机器人迈向智能体阶段，正转向商业化落地与规模化应用，并聚焦于人力与知识密集型场景。银行业AI应用正从“助手”向具备综合决策能力演进。
那么，智能体的核心生命力何在？多位专家指出，其在于对“高价值场景”的挖掘。高峰将其定义为那些成本高、难度大、流程繁琐的环节，如重复性劳动和海量数据分析。智能体的介入，能将员工从低效工作中解放，聚焦于更高价值的创造性工作。上海银行副行长、首席信息官胡德斌也认为，AI能帮助银行更早洞察风险、拓展生态化服务，从而打开新的营收空间。
不确定性、数据壁垒与“机机协同”难题待解
尽管前景广阔，但智能体在严谨、低容错的金融领域规模化落地，仍面临多重壁垒。首当其冲的是AI的“不确定性”与可靠性质疑。
交通银行测试中心总经理孙莉直言，金融行业对测试结果的确定性要求极高，而AI模型的输出本质是概率性的，这种“概率模型”与“确定性需求”之间存在可靠性落差。特别是在多环节AI应用叠加时，可能放大差错风险。未来不仅要考虑“人机协同”，还需探索“机机协同”。
蚂蚁数科AI技术负责人章鹏也指出，智能体需跨越严谨性、专业性、可靠性三大鸿沟，尤其是在信息来源权威性、金融专业知识理解、以及决策过程可解释性方面。其次，数据、知识与管理体系成为关键制约。
同时，组织、责任与伦理的新问题浮现。北京立言金融与发展研究院首席专家马颖指出，落地过程中，内部存在责任划分的担忧，业务人员提供的知识库信息模糊或有误、技术人员模型选择及训练不当等问题，导致业务与技术类责任划分存在争议；同时，专家经验转化存难题，提示词训练需熟悉业务与技术的专业人员，但相关人员界定及训练方法尚不明确。在应用层面，智能体生成内容的不确定性使其在面客服务中受限，且因备案、成本等问题难以完全落地。
构建“可信智能体”，重塑生产关系
面对挑战，业界已在技术路径、评测体系和组织变革上展开积极探索。构建“可信”与“工程化”的智能体框架成为技术共识。章鹏提出，一个“可信”的金融智能体应具备可靠的领域知识、透明可控的决策过程和持续迭代的运营能力。蚂蚁数科为此沉淀出一套全生命周期技术框架，并通过“四车间”（意图、策划、执行、表达）工程范式，实现AI应用开发的模块化、标准化，以抑制“幻觉”、提升结果可信度。
胡德斌介绍，上海银行通过明确数据、概念间的逻辑关系，将模糊的思维判断转化为清晰的流程控制，从而降低AI不确定性，并重塑信贷审批的生产关系，形成客户经理带领数字专家协同工作的网状结构。
黄涛则指出，评测（eval）是AI的下半场，未来需形成包含业务效果和技术参数的运营闭环，构建成熟的评估体系是优化AI应用效果的关键。组织与生态协同是突破落地瓶颈的保障。
胡德斌强调，AI落地需要科技、业务、数据三方内部协同，以及外部与科技公司、高校、同业的开放合作。王勇呼吁行业尽快制定智能体选型等统一标准，以降低试错成本。周骏介绍，浦发银行已成立人工智能中心统筹全行工作，并制定了明确的行动计划。苏州银行信息科技部副总经理朱鸣表示，作为中小银行，他们采取“理性跟随”策略，并设立专门的人工智能应用研发中心，聚焦场景建设。
从“功能提供者”到“问题解决者”
展望未来，智能体的深入应用将不止于效率提升，更将驱动金融服务模式、银行组织形态乃至整个金融生态的深刻变革。服务模式趋向无感化与生态化。
马颖预测，未来银行服务将更趋无感化，物理渠道持续转型。盈利模式将从依赖利差，转向以数据和开放生态为核心的竞争。
蚂蚁消金总经理江浩表示，通过智能体多模态识别、实时动态风控和精准需求匹配，在毫秒间完成对新市民等客群的信用评估与额度授予，实现了风险可控下的业务拓展。人力结构面临深刻调整，人的价值被重估。
安徽省数字金融科技协会金融科技专委会主任朱斌认为，智能体将推动人的价值重估：低层次事务性工作被替代，基础工作的专业性被重新定义（如价值标注能力成为核心），人的核心作用转向监督、目标设定与价值对齐。黄涛也表示，员工将从“执行者”向“分析师”“战略家”转型，未来银行将新增AI评测、知识管理等新型岗位。
马颖认为，未来将形成“技术创新—制度适配—伦理重构”的动态平衡，金融理论研究可能从均衡分析转向演化分析，制度学研究从规则制定转向“生态设计”。高峰指出，智能体的发展最终是为了实现“人机共生”；随着技术成熟与场景深化，这场由智能体引领的银行业变革，已不仅是工具升级，更是一场关于生产力、生产关系与金融本质的深层重塑。
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