引言

《推动数字金融高质量发展行动方案》中，明确提出加快数字金融创新，引导金融机构将金融服务嵌入“人工智能+产业”等数字化场景。从DeepSeek的深度推理引擎到Manus的自主任务执行，中国AI技术创新正不断拓宽技术边界。推理算力+AI智能体，打造的深层认知、多模态交互、独立闭环的数智伙伴，催生“人机共融”的银行新型业务生态，在风险可控的前提下释放认知智能的无限潜能。

一、流程自动化向认知智能跃迁

（一）技术升级：自动化工具从机械执行到认知决策

传统RPA（机器人流程自动化）受限于规则化操作，而新一代智能体可通过自然语言处理理解非结构化文档，自主完成合同条款比对、监管报送材料生成等复杂任务。在日常办公流程中，智能体可帮助提升材料整理、数据留存、信息检索的准确性及效率。在特定业务场景中，智能体可快速整合处理大量数据，辅助决策。例如，在银行跨境贸易融资业务中，智能体可同步解析信用证文本、物流数据和关税政策，实现全流程自动化处理，显著提升业务处理时效。

（二）应用难点：银行技术架构的升级

业务系统的数据孤岛问题，将限制智能体跨系统信息调取，易出现信息断层。未来需建立并完善统一的中台化数据服务体系，通过标准化接口打通核心系统、风控模块与外部数据源，为智能体提供全景化业务视野。同时，需构建智能体操作知识库，将隐性的业务经验转化为可复用的决策规则。

二、风险管理的动态博弈升级

（一）技术升级：风控体系从静态评估到动态博弈

传统风控体系往往基于历史数据进行静态评估，难以适应快速变化的市场环境。智能体通过持续追踪产业动态、企业数据、个人信息等多维度指标，构建动态信用画像，从而实现风险的精准评估与实时监控。在投融资领域，针对科技型中小企业，智能体可动态监测供应链数据、专利信息等非传统财务指标，为投融资决策提供科学依据。在反洗钱领域，智能体通过模拟黑产团伙的行为模式，提前测试验证新型交易欺诈手段，帮助风险预警的前置化，可大幅提升风险响应的敏捷性与预见性。

（二）应用难点：动态模型的安全应用

动态模型的可靠性验证、规范应用成为关键难点。动态模型的“黑箱”特征可能给监管审查带来挑战，需开发可视化解释工具，向监管机构展示智能体的决策逻辑链。同时，异构数据融合面临合规风险，需建立数据治理框架，明确跨境数据调用、生物特征使用等场景的法律边界与伦理准则。

三、客户服务的价值维度拓展

（一）技术升级：客户服务从问题应答到价值挖掘

智能体技术正在重新定义银行与客户的交互模式。传统客户服务聚焦于问题解答，而智能体可主动识别潜在需求。在跨境金融场景，实时监测汇率波动与政策变动，主动推送避险策略；在财富管理领域，智能体在提供高契合度资产配置方案的同时，实现可视化、一站式服务，支持客户需求、持仓风险收益的动态分析，帮助客户建立理性预期，大幅降低了人工维护成本，同时提升了客户粘性。

（二）应用难点：客户关系管理系统的重构

现有CRM系统多基于交易记录进行客户分层，缺乏对行为偏好、决策风格的深度洞察。需引入认知计算引擎，通过分析客户咨询话术、产品使用轨迹等非结构化数据，构建多维客户画像。同时，人机协作流程设计存在空白，需开发任务分配算法，动态划分智能体与人工服务的边界，在效率与温度间取得平衡。

四、金融创新的新业态构建

（一）技术升级：为金融创新提供数字实验平台

智能体可自主学习、自我校验，实现新产品开发设计的任务闭环，辅助搭建金融创新“数字实验室”。在供应链金融领域，可模拟不同融资方案对产业链的影响，设计多方共赢的解决方案；在财富管理市场，智能体通过整合宏观经济数据、行业动态等多源信息，可辅助开发挂钩实体经济活动的新型指数产品；在政策洞悉方面，可动态响应国际政策变化，为跨境业务等识别监管风险及潜在机会。

（二）应用难点：创新风险管理机制的建立

智能体驱动的产品研发需要建立规范化的管理体系。在创新机制层面，需构建虚拟沙盒环境，可以在隔离空间内对创新方案进行压力测试，降低试错成本。同时，业务需求到机器指令的转化存在认知鸿沟，需培养具备业务洞察与算法理解能力的“智能体训练师”，搭建人机协同的创新工作台。

五、技术伦理的进化式平衡

（一）技术升级：从人工主观到智能客观

智能体自主决策机制正在重塑金融服务伦理框架。智能体的规范化及智能化，相较于人工，在决策上更加合规、客观。在数据分析方面，多维智能视角可减少传统人工分析的主观偏见及维度片面；在审计审查方面，公允的决策立场避免人为疏忽，可回溯的操作日志便于问题追溯。

（二）应用难点：技术伦理“动态护栏”的构建

尽管AI智能体的决策机制趋于智能化，但仍需警惕算法偏见与责任归属问题。在技术层面，需开发偏见检测算法，定期扫描智能体决策模式中的潜在歧视倾向；在治理层面，需要建立跨部门的智能体监督委员会，制定涵盖数据采集、模型训练、应用部署等的全生命周期管理规范。更重要的是，要在目标函数设计中嵌入公平性、包容性等伦理原则，培养“有价值观的智能体”。

结语

智能体技术对银行业的改造不是简单的效率革命，而是认知体系的重构。这要求银行建立进化型技术架构——既能支撑智能体的持续学习，又可保持人类的价值温度；既要追求业务创新的突破，也需筑牢伦理风险的防线。未来的竞争焦点，将集中在如何将智能体转化为“认知增强伙伴”，在机器智能的高算力与人类智慧的创造力间找到最优平衡点，共建银行业务新生态。

（文章系作者投稿，文中内容不代表中国电子银行网观点和立场）

责任编辑：王煊