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如果说刚刚过去的2025年是AI元年，那从2026年开始，我们真的就走进了再也回不去的AI时代！

千问豪掷30亿请客、元宝撒下10亿元红包、豆包包揽春晚广告等等，这场景是否正是2014年微信红包的剧本。一个轮回12年，微信已经成为绝大多数中国人离不开的应用，那下一个12年，谁又能够成为AI时代的王者呢？

微信也好，支付宝也罢，12年前的他们，发个红包、做个支付，对金融行业来说，好像都只是大观园里来了个刘姥姥，大家跟着玩乐玩乐而已的边缘人物。但12年后的今天，回头再看他们，却都已成了金融行业最重要的两个入口！这次千问30亿请客，其目标又何止一个千问APP，而是其背后淘天、飞猪、高德、支付宝等一个个场景生态的AI整合，其后续对金融行业的影响，也会远超当年的微信、支付宝！

在移动互联网金融时代，我们曾惊叹于摩根大通每年百亿美元要将其改造成科技公司、曾痴迷于招商银行的摩羯智投的智能化创新、曾期待那十几家民营银行的崛起，指望这些金融行业的创新能够挽回自己的颜面，但最终却发现他们都只是移动互联网平台的资金方而已！原先说好的要争夺金融入口、要介入金融场景，最后都不算话了！

那在下一个AI时代，金融行业还有没有一点自立自强的志气呢？

AI时代让“星星之火”可以燎原。移动互联时代，流量即价值。那个年代我们曾为酒香不怕巷子深而狂欢，但酒只有放到流量平台上才行。AI时代也有入口、场景的概念，但核心可能已不在流量或曝光率，而在服务的品质或客户价值。我今晚想请朋友吃饭，去哪好呢？大众点评能够给我的是排名、热搜、人气，但AI却可以以美食专家的视角，给我推荐一家适合我今天宴请氛围的特色餐厅。AI真的让‘酒香’不再怕‘巷子深’，因为AI就是那个穿街走巷的顶级赛博侍者，让每个个体都可能穿越流量平权，每粒星星之火都可以成为燎原顶流。

为什么AI时代一人公司成为新潮？原因就在于此。这不仅仅是因为AI Agent可以替代事务性工作，更重要的是只有你有能够满足客户需求的优质服务，就能拿到流量的免费门票。

金融行业是一个全流程数字化的服务行业，即使交易额上亿的业务，现在都可以不需要任何物理交割，是最适合成为“一人公司”或“一人银行”的。所以，不远的未来，势必会有当年余额宝类似新范式下的现象级AI金融出现。

银行业有没有人能够胜出？

对于银行业来说，这是一个由牌照保护起来的封闭行业，尤其存款和账户服务，受到草莽英雄冲击的可能性相对较小，但也不排除被类似第三方支付这样的边缘创新最终挤压了生存空间。所以，在已经到来的AI时代，在牌照还没有充分放开之前，银行业必须奋发图强，内部突破，实现架构重构。

如果银行的终极模式是“一人银行”，那目前国内3100多家银行谁有可能成为时代的新星呢？现在，如果还有传统的中小银行站出来说要通过AI实现弯道超车，我可能已经不信了！如果有大银行说我实力雄厚，每年100多亿科技投入，要续写移动互联网时代大力出奇迹的故事，我可能也会怀疑，算力还好，有特色的模型到底能不能靠钱砸出来呢？再一个就是面对上万名员工和那么多网点，他们真的能够处理好？真的能够跳出当年柯达面对数码照相技术的困局吗？这么一圈下来，我看只能再信一次民营银行了！当年民营银行是肩负着互联网金融的使命而来的，尽管这个使命未达，但他们没有庞大网点、人员数量的负担，具有一定数字原生的基因，也有当前普遍的生存压力，或许可以成为这个封闭行业体制内，驾驭AI创新引擎的破茧者。

民营/互联网银行AI转型仍处于萌芽阶段

民营银行，大多数定位为互联网银行，曾是时代的宠儿。它们以“数字化原住民”的姿态破土而出，凭借线上获客、高效审批、场景嵌入等优势，迅速占据市场一席之地。然而，回首间，才发现其过度依赖互联网大平台的流量，沦为“网贷业务的寄生虫”；随着监管对网贷、联合贷、资金池等业务的规范，互联网银行过去粗放的经营模式面临严峻考验。在流量红利消退、监管趋严、息差收窄、风险暴露等多重压力下，正逐渐陷入困境。AI时代的到来，或许可以为民营网银行提供一次蝶变重生的历史性机遇。

民营银行的确纷纷在提AI战略，比如微众银行率先宣布从数字银行迈向AI原生银行、网商银行提出AI银行战略、武汉众邦银行也提出“AI First”战略等，富民、百信、新网、苏商等也都有类似提法。从这些银行对AI的应用看，正经历三个阶段的进化，即从问答到应用，再到场景。比如2023年左右，大家最热衷的就是知识管理，客服知识库、内部制度等的AI化；后来又把大数据风控、流程RPA等重新包装，都给贴上了AI标签；再后来，出现了一些有意思的场景化AI，比如网商银行面向小微企业的“‌AI CFO‌”（首席财务官），旨在为小微经营者提供经营分析、融资规划等一站式智能服务。这就具有了一定的综合服务能力，应该是AI银行的发展方向。

从这些探索的理念或架构看，目前仍处于AI银行的萌芽阶段。做出这个判断不是简单的定性，而是有严格的标准的。这个标准就是我们现在做的这些工作到底是否触及传统以人的有限理性、功利主义等为基础的管理理念、流程及架构。

如果我们做的AI化工作的底层逻辑或理念是基于传统管理理念、流程和架构的效率或能力的提升，以AI辅助自然人，那就是初级阶段，比如大数据风控、RPA、出文案、客服机器人、报告撰写大模型、智能投顾等，某种程度上都是对原有岗位人的能力或效率的提升，但整体的管理逻辑和架构是不变的，只是局部嫁接的AI接穗。

如果我们做的AI化工作的底层逻辑或理念是基于整体端到端AI架构或流程的再造，自然人辅助AI、AI可自治，那就是中高级阶段，比如网商银行面向小微企业的“‌AI CFO‌”（首席财务官），某种程度上就是把原有的财务顾问的整个流程，包括客户调查、方案设计、产品输出、风险管理等环节，整体实现了前、中、后台整合、并行及AI化，传统的流程的制衡机制已经彻底变成协作机制，效率提升的同时，整体基于人性（有限理性、有限记性、自私性、功利性等）的管理逻辑已经不复存在，AI改变的是整个砧木。

AI“101银行”架构或可重塑互联网/民营银行的蝶变之路

基于以上逻辑，如果哪家民营银行/互联网银行真有AI原生银行之志的话，AI战略的底层逻辑或架构就要有革命性变化，而不是基于现有架构的修修补补。这个基于AI逻辑的战略架构从宏观高阶视角看，我把他称之为AI“101银行”架构。具体来说，就是未来的AI银行按照“前台-中台-后台”三大块，分别由三种不同的AI策略组成：

前台对客端，作为智能交互的“AI入口”，从客户旅程的角度看，就是1个端到端的金融服务AI Agent，即“101银行”的第一个1。

这个AI Agent的定位是作为连接自然人用户或AI人客户的数字接口，通过多模态AI大模型与自然人用户或其AI分身实现无缝交互。这个AI模型不仅要具有自然语言对话、情感计算、多模态感知（语音、图像、动作等），打造极致客户体验的能力，更要遵循行业统一的AI交互协议（比如A2A协议，即Agent-to-Agent Protocol，是智能体之间的协作交互规则），通过垂类大模型微调、多模态交互技术、GEO（生成式引擎优化）等技术，优化知识图谱与交互能力，确保自身能被用户自然人的个人AI分身“优先理解”和“主动调用”，实现AI对AI的有效交流及操作，也就实现了从流量模式到客户价值模式的跨越。

在这个大的AI Agent之下，也许会进一步包含多个垂向Agent，比如可以与人或其AI分身交流需求的多模态大模型、金融方案生成的大模型、内外制度扫描的大模型、风险扫描的大模型、审计留痕的Agent等，这种模块化设计看似有点像人的组织，但其实他们之间没有“部门墙”、没有“串行流程”、没有“责任利益”等，都是在前台这1个金融服务AI Agent统筹协调下同步工作，基本上把我们传统组织的分、支行的所有工作，甚至部分总行中台部门的一些工作，比如授信评审、风险管理等就作为一个整体而不是串行流程干完了，风险不再是后台的事后、静态盾牌体系，而是渗透到前台的即时免疫体系。我们说“一人银行”，对应于传统互联网银行或民营银行的“一行一网点”，就是在客户端都要通过AI解决，区别在于传统互联网银行或民营银行的“人机接口”是依赖大厂平台的结构化流量输入及内部操作，“一人银行”则是直接面对人或其AI分身基于价值或需求的非结构化AI互动。‌

中台处理过程，作为数据与产品的“精准枢纽”，是前台与后台的“能力转换器”，提供标准化、高精度的数据与产品支持，确保金融服务的合规性、安全性、可解释性和可追溯性。这里的数据库或产品服务底座等虽然与前台AI有良好的交互，但其本身并不需要AI的参与，即“101银行”的0AI部分。

目前的生成式AI基本都是黑匣子，思考和处理事务都具有不可预测性，同一个开放性问题处理两遍或者用不同的AI处理，其结果往往都是不一样的。这对于金融级数据要求来说是不可接受的。同时，金融数据要求可回溯、可分析、可审计等，都要求其具有良好的规范性。所以，中台数据库既要能够实现和非机构化AI的顺畅交互，又要保留传统数据库的规范性。这就要求要能够整合多源数据（用户行为、交易、合规等），构建统一数据模型，但也要从传统结构化数据库转向湖仓一体架构，融合向量数据库与图数据库，支持AI对多模态数据（文本、图像、时序数据）的实时处理与关联分析。同时，产品中台要能够将信贷、理财、支付等产品模块化、参数化，快速组装成个性化服务，通过API接口与前台AI的智能体无缝衔接。中台“0AI”，本身不依赖AI生成，但要通过高度自动化、标准化和可验证的流程，为前台AI交互和后台AI决策提供坚实的数据与规则基础。这部分相对最为成熟，但也面临大量的改造工程。

后台管理决策的“AI大脑”，作为银行的“战略指挥中心”，通过AI技术实现风险管控、合规管理、资产负债优化等核心职能的智能化升级。这是“101银行”的另一个“1”。

这部分也许是目前技术最为成熟、应用最为可行的部分，但往往也是实践最不积极的部分。不管大中小银行，也不管传统银行还是互联网银行，总行总有一堆管理部门。所谓管理部门，就是做着大量分析、报告、决策、审批、管控的管理工作，既以累如牛马内卷体现自身存在价值，又对分支机构官僚作威作福刷存在感。在传统治理体系既管理体系下，这些部门的存在一方面是因为组织是由人组成的，其有限理性、功利主义等缺陷需要监督管理机制来弥补，另一方面是最终管理者（行长、董事长、股东等）为了决策支持及政令通畅而存在的。比如财务部、资产负债部等，每个人看似都很忙碌，但如果真的让大模型扫描一下内部数据的话，他们的绝大多数工作都不需要人干了。

但问题是这部分AI改造不面对市场，对外好像没有市场噱头、对内投入没有产出等，管理部门内心更不愿意革掉自己的命，往往都是优先级靠后的。科技部门仍在孜孜不倦的优化升级传统的管理驾驶舱、开发一张张报表等，没有真正以AI时代的新理念看待管理本身，也没有魄力制定真正的AI科技战略。

后台AI必须是和前台AI独立的体系，只有这样才能有效防止AI幻觉等问题，形成AI决策、执行、监督、分析、优化的管理闭环，既有效防控风险，又使之具有了自我迭代能力。后台AI做好了，其实真的就是一个银行管理AI，为“一人银行”奠定管理端基础。大家想想，如果你家的管理AI用几分钟时间看完万得数控库上所有的宏观分析报告、各银行的年报、各专家的点评等，然后扫描一遍自家银行的数据，给你提交一份自己银行的分析报告，那还需要规划部给行长分析宏观、资负部分析数据、风险部分析风险等彼此割裂、耗时很长、水平一般的汇报吗？其实，越是传统体系中重要的、人多的部门，AI时代越是没有了存在必要！最终，总行只需要一个AI技术团队+一个由高管组成的综合性管理团队就可以了！

（图片来源：安永《AI银行白皮书》）

AI“101银行”怎么布局？

“101银行”虽是设想，但也是现实趋势，是可以积极布局的。但这种框架对AI能力建设的要求很高，很难一蹴而就，但可以在整体长远路径规划的基础上聚焦三大核心战场，分阶段、系统化推进转型，避免“大而全”的冒进。

核心战场一：前台AI——以垂类专业突破“AI认可”。

前台AI的战略定位，是聚焦高价值场景，打造“专业AI金融助手”。要选择与用户需求高相关、平台竞争薄弱、且能体现银行核心能力的场景（如小微企业信贷、绿色金融、养老理财），开发垂类大模型。比如网商银行面向小微企业的“‌AI CFO‌”（首席财务官）就是目前看到的最典型代表。场景选定后，技术上就要从“合作嵌入”到“自主进化”逐步突破。可以先与通用大模型（如deepseek、千问、夸克、文心等）合作，通过GEO（生成式引擎优化）优化金融知识库，实现基础交互能力。然后，逐步基于场景数据自训练垂类模型，建立专业壁垒。例如，通过RAG（检索增强生成）技术，将信贷政策、监管法规嵌入模型响应逻辑。最终用3年左右时间，建立起开发多模态交互的能力，支持元宇宙（个人AI分身）中的沉浸式服务（如AR理财规划、数字分身陪同开户等），并逐步建立起“AI认可度”评估体系，通过用户AI分身的调用频率、满意度等指标，持续优化模型响应质量，实现前台AI的自我进化。

核心战场二：数据与产品中台——重构AI时代的“能力底座”。

数据中台改造的目标，是构建支持AI实时分析与决策的“数据神经中枢”。技术上，目前看要通过湖仓一体架构，整合实时数据湖（如ClickHouse）与离线数据仓库，满足AI对高吞吐与低延迟的双重需求；通过*向量数据库建设，存储大模型生成的嵌入向量，支持语义搜索与相似度匹配（如推荐系统）；通过图数据库（Neo4j等），揭示复杂关联关系（如资金流向、风险传导），赋能反洗钱、关联分析等场景，最终通过部署数据虚拟化层，屏蔽底层存储差异，为AI提供统一访问接口。同时，产品中台改造的目标是实现金融产品的“乐高化组装”与“AI驱动创新”。核心理念是将产品拆解为原子化模块（如利率计算、还款方式、风控规则），适配前台AI编排引擎，支持前台AI动态调用产品模块，例如根据用户画像自动拼接“消费贷+保险”组合产品。未来看，AI相关数据技术也在同步进化，可能会有新的技术出现，技术路线或有调整，但最终，是要构建起适合前、后台AI读写及分析的数据库体系。 

核心战场三：后台AI——从辅助到决策的渐进式智能化。

后台AI可以遵循“三阶段进化路径”：  

阶段1（基础自动化）：替代重复性工作（如合规文档审核、风险数据录入），释放人力。这部分目前已经多有实践。

阶段2（增强分析）：通过AI生成风险预警、资产负债分析、模拟压力测试等，辅助管理层决策。这部分开始涉及银行管理核心，目前看还没有成型的案例。

阶段3（自主决策）：在可控场景（如小微企业贷）部署“AI决策中枢”，实现从审批到贷后管理的全流程智能化。

以上过程的最目标，是打造一个与生产场景融合的“领域大模型+决策树Agengt复合体”，通过现有的“AI+金融”双栖团队（不是完全淘汰现有团队），在“干中学”中积累实战经验，并持续优化后台管理AI Agent，打造一个全能银行管理AI，为管理团队提供全方位管理及决策支持。

结语：这是一场静水深流的革命。

移动互联网时代，民营/互联网银行因流量依赖错失主动权；AI时代，转型成功的关键不在于技术的堆砌，而在于革新架构下“聚焦专业、分步突破”的战略定力。通过前台AI的专业化突围、中台底座的AI化重构、后台决策的智能化升级，民营/互联网银行完全能摆脱“寄生虫”宿命，进化为AI时代的“金融智能体”。高管们的使命，就是要看清趋势、拿出魄力、创新治理，既要绘制清晰的战略蓝图，更要以“试验田”思维推动战术落地——在每一个战场种下AI的火种，积极施肥、浇水，推动它们聚变出颠覆行业的力量。

AI“101银行”不是遥不可及的乌托邦，而是由一个个可检验、可量化的战术胜利累积而成的未来。唯有在三大核心战场持续深耕，民营/互联网银行才能抓住AI浪潮的船票，驶向元宇宙金融的星辰大海。

责任编辑：方杰