超级智能体+：从财报看六大行智能体之变

资讯零壹财经零壹财经 2026-09-05 阅读：176

关键词：智能体 六大行 财报

银行智能体的叙事逻辑已经变了，从六大行财报文本的表述变化可以直观感知。 2025年，各大银行更多将智能体作为大模型的配套能力，聚焦平台底座搭建与局部场景试点。

银行智能体的叙事逻辑已经变了，从六大行财报文本的表述变化可以直观感知。

2025年，各大银行更多将智能体作为大模型的配套能力，聚焦平台底座搭建与局部场景试点。

2026年，智能体在中报中出现的次数显著增多，且开始深度嵌入营销、信贷、风控、合规、研发等核心业务流程，从技术概念转化为能够产出实际经营成效的业务工具，实现价值落地。

从底层逻辑来看，银行业智能体始终坚持人机协同的核心范式。各类智能体主要承担信息归集、线索挖掘、方案生成等辅助性工作，关键业务的最终决策权仍然保留在业务人员手中。

不同银行根据自身资源禀赋形成差异化建设路线，有的侧重业务闭环，有的侧重一线客户经理赋能，有的优先完成全行规模化覆盖。

随着平台化底座持续完善，安全管控机制不断成熟，智能体正在成为银行实现数智化转型的重要生产力载体。

一、核心定位：从辅助问答走向业务执行

2025年，六大行的智能体建设整体处于底座搭建与试点探索阶段。

这一时期智能体的主要价值集中在内部办公提效，产品形态以通用化AI助手为主，核心能力偏向信息检索、文本生成、知识问答等浅层场景。

上线智能会议、智能审批、文档写作等17个智能体，重点服务员工办公场景，完成会议纪要生成、内部知识问答等工作；

依托BOCAI大模型平台批量搭建智能化助手，覆盖信贷、营销、办公等多个领域，但更多是面向全行员工的通用工具；

、更多聚焦智能体开发框架、协同平台的规划建设，多智能体协同还停留在方案设计层面，尚未大规模落地到生产业务当中。

整体来看，智能体解决的是“有没有”的问题，实现AI能力的可用，但是和客户经营、信贷风控等核心业务流程相对割裂。

进入2026年，智能体的定位发生显著转变，开始作为业务环节的一部分直接参与生产经营。

营销场景中，邮储银行零售营销智能体可以动态生成个性化营销方案，触达5400多万邮银高潜客户；工商银行面向个人客户经理的“工小财”智能体上半年服务调用超2200万次，辅助客户经理完成数据查询、客户分析、服务方案输出。

对公业务领域，邮储银行落地智能产业链展业助手，规划建设十余个场景智能体，辅助对公开户超6000户、授信超2000户，授信金额近3100亿元。

风控合规领域，工商银行“AI智审”智能体沉淀全行合规专家经验，批量输出合规审查意见，为业务审查提供辅助参考。

这种定位的转变，本质是银行对智能体价值认知的升级。前期侧重降低AI使用门槛，让业务部门能够用上人工智能；现阶段更加看重业务结果输出，智能体开始承接拆解任务、调用工具、输出业务方案的工作，完成从“AI问答”向“AI办事”的跨越。

二、技术演进：从单点工具走向分层协同

2025年，银行上线的大多是独立的单点智能体，一个智能体对应一项简单任务，多智能体协作更多出现在规划与框架设计当中。

各家银行重点建设智能体开发平台，打磨低代码、零代码的搭建能力，目标是支持业务人员快速生成独立的智能体应用。

到2026年，超级智能体+垂域细分智能体的分层架构成为大行主流建设模式，通过不同智能体分工配合完成复杂业务。

工商银行构建起面向客户、面向员工两大超级智能体主体，在此基础之上试点推广四类面向一线岗位的垂域智能体。面向外部客户部署“工小智”对客智能体，面向内部员工打造“工小财”客户经理智能体，同时配套对公营销、合规审查、信贷风控等垂直场景智能体，形成完整的智能体矩阵。

邮储银行在业务侧布局营销、交易、运营、风控、管理类智能体，科技侧搭建需求、代码、测试、运维、安全类智能体，两端的智能体相互联动，支撑业务运转。

农业银行持续打磨自研的ABC‑Claw智能体框架，强化员工“一明”的多智能体协同能力，依靠多智能体配合完成信贷办理、内部办公等复杂工作。

企业级智能体开发平台也随之持续完善，平台承担底座支撑的角色，业务人员可以基于平台快速组装垂域智能体。

底座技术能力与业务场景实现解耦，底层统一提供模型调度、任务编排能力，上层面向不同业务快速生成应用，为智能体在全行规模化推广提供架构基础。

三、场景拓展：从后台向全业务链路渗透

智能体的落地场景也在发生明显扩张。

2025年，智能体的应用主战场在后台，集中于办公文档处理、会议管理、研发辅助、基础客服等领域，面向客户的业务场景以简单咨询交互为主，在对公信贷、财富经营、内控合规等核心业务的渗透程度有限。

2026年，智能体开始密集向前台客户经营、中台风险合规领域延伸，真正实现前中后台的全域覆盖。

在客户经营场景，除传统客服之外，私人银行财富经营成为重要落地方向。

工商银行借助智能体，将私行综合金融服务方案的生成时效从5天压缩至3小时；打造私行数智服务智能体，迭代“帮得”Air版，以对话办理模式串联客户经理客户经营全流程；推出私人银行客户经营智能体、零贷陪伴智能体，同时在企业网银、手机银行、买单吧等渠道嵌入智能体能力，直接服务C端与对公客户。

在信贷与风控场景，智能体深度参与业务全流程。邮储银行搭建风险特征挖掘智能体，依靠大模型自动挖掘风险指标，动态优化风控策略；工商银行迭代升级“智融通”融资全流程智能体矩阵，依托多维信息融合开展风险研判；交通银行搭建信贷智能体矩阵，覆盖授信审批、放款落实、贷后监控全过程。

在内部经营管理层面，智能体的覆盖范围也进一步拓宽。除原有会议、文档类办公智能体之外，延伸到用户体验管理、安全运营、研发全流程。

例如，邮储银行上线VOC智能体，完成全渠道用户声音收集、分析、处理的闭环，挖掘数万条用户业务痛点；科技研发环节，需求、编码、测试、运维各环节均部署对应的智能体工具，研发与运维工作智能化占比持续提升。

四、安全建设：内嵌智能体全生命周期流程

金融行业强监管的属性，决定智能体规模化落地必须配套完备的安全治理。

2025年财报当中，关于智能体安全的表述大多是原则性要求，重点强调数据安全、模型安全的基础准则，安全管控更多作为独立的约束条件存在。

2026年中报中，安全不再是事后补充的管理手段，而是嵌入智能体架构设计，贯穿从开发到运行的全生命周期。

邮储银行提出安全智能体与业务智能体异步并行的运行机制，依靠大小模型协同实现内生安全，搭建覆盖内容、数据、应用、模型四大板块的AI应用全周期安全管控体系。

工商银行把安全能力融入智能体平台，依托智能体完成研发安全评审、代码安全审计、渗透测试等安全工作，搭建基础设施、数据、模型、应用的全链路安全防护。

交通银行围绕算力、数据、模型、智能体多个关键节点搭建安全防护体系，推动AI应用实现可信、可靠、可控。

安全类智能体开始独立成为应用矩阵的组成部分，业务执行的同时同步开展安全校验，把风险管控前置到智能体运行的过程当中，这也是银行业智能体区别于通用行业智能体的重要特征。

五、六大行的差异化

各家银行基于自身业务禀赋、技术底座的不同，智能体建设呈现出清晰的差异化特征。

工商银行侧重业务闭环打造，依托“工银智涌”底座搭建起完整的智能体协同体系，从前端客户营销、私行服务，到中端合规审查，再到后端信贷风控，均有对应智能体承接，同时产出大量可量化的业务运行数据，突出智能体对业务流程的改造能力。

邮储银行把智能体划分为业务侧、科技侧两大板块，依托科技数智化中台，打通统一数据、统一流程、统一视图，除营销、风控业务场景之外，尤其重视用户体验闭环与科技研发运维场景的智能化落地。

中国银行以规模化铺量为特色，依托BOCAI大模型平台，以模型即服务的模式快速输出通用智能体能力，大批量部署智能化助手，优先实现全行各条线的广泛覆盖，快速扩大AI工具的用户基数。

建设银行聚焦客户经理工具赋能，以“帮得助理”系列产品为核心，为一线客户经理打造数字分身，锚定客户洞察、资产配置、财富经营场景，重点发力零售以及私人银行业务，把智能体深度嵌入客户经理日常作业流程。

农业银行自研ABC‑Claw智能体框架，打造企业级数字助手“一明”，依托“农银智+”平台，以嵌入式、助手式、智能体多种形态并行，覆盖信贷、办公、智能外呼、内控风险等多元场景。

交通银行兼顾客户端渠道体验与业务风控，一方面把智能体嵌入企业网银、买单吧等面向客户的渠道，优化终端用户交互；另一方面布局私人银行、个人贷款、跨境贸易、信贷风控等场景。

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