代理式AI在银行与金融科技公司内部究竟是如何运作的

智能体 AI 在银行与金融科技公司中的实际运作方式

在过去的几年里，大多数银行和金融科技公司都将 AI 视为一种助手。聊天机器人回答常见问题，工具总结文档，副驾驶（Copilots）帮助员工提高工作效率。这些应用虽然有用，但局限性很大。

接踵而至的是智能体 AI（Agentic AI）。这些系统能够代表客户和员工规划、决策并执行多步骤的工作流。它们不仅是回答问题，而是端到端地完成任务。

超过一半的金融服务高管表示，目前已经在某种形式上使用 AI 智能体。这已不再仅仅是理论。

以下是我对这一转变的看法。

第一波：用于辅助的生成式 AI

这是基于提示词（Prompt）的 AI。提问，然后获得答案。它提高了生产力，但人类仍然是流程的驱动者。

第二波：用于执行的智能体 AI

在这一阶段，AI 智能体负责编排整个工作流。例如，它不仅是解释抵押贷款选项，还能比较报价、协调第三方、提交申请，并返回经过验证的选择以供审批。

这种转变创造了三种将重塑金融服务的新经济。

1. 辅助经济（The Assistance Economy）

智能体交付完整的客户旅程，从发现需求到完成交易。据报道，第一资本（Capital One）在汽车金融领域的智能体管家服务，使参与经销商的客户参与度提高了 55%。这就是从“提供建议”转向“采取行动”的力量。

2. 自适应客户体验

界面不再是静态的。体验会根据语境、意图和行为进行实时调整。如今，只有 21% 的银行客户对个性化服务完全满意。智能体 AI 将市场细分进化为针对每个个体的“一人一策”。

3. 智能体孪生（Agentic Twins）

这是最彻底的转变。一个由客户拥有的 AI 智能体，它掌握着客户的身份、偏好和权限，并代表客户与银行互动。企业不再拥有碎片化的客户数据，而是必须通过提供真正的价值，来赢得客户智能体的授权。

这种局面的演变也存在明显的差异。

传统银行在后台应用场景（如 KYC、反欺诈和合规）中看到了最快的投资回报（ROI）。而拥有现代技术栈的金融科技公司，在面向客户的智能体体验方面进展更快。

真正的风险不在于不进行实验，而在于将智能体 AI 仅仅视为叠加在遗留流程之上的另一种工具。真正的赢家将是那些围绕“智能体”这一核心能力，重新构建工作流、数据模型和客户旅程的企业。

这感觉像是金融服务业一代人一遇的拐点。类似于移动银行，或在线支付。

我一直反复思考的问题很简单：

你设计 AI 是为了辅助你的业务，还是为了运行你的部分业务？

请注意，中文版本是由 AI 辅助翻译的，因此可能存在细微错误。

作者

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