（来源：行长要鉴）

2026 金融智能体加速落地，银行赛道分化迎来合规新规。

文 | 宋伊涵

编 | 时也运也

2026 年，是金融智能体元年全面爆发的一年。行业落地进程大幅提速，银行也不例外，国有大行、股份行、城商行、农商行各梯队纷纷结合自身资源禀赋探索差异化建设路径。

最新统计显示，2026 年 1 月 1 日至 6 月 15 日，金融智能体公开招标已达 97 条，覆盖银行、证券、保险、金租、消金、理财、支付等 10 多类持牌金融机构，其中银行主体招标便达 47 条，占据半壁江山。

不过，当前银行 AI 智能体建设尚未形成统一范式，各家机构落地思路、布局形态、建设逻辑差异极大，整体呈现百花齐放的发展状态。

▍同为智能体，招商银行、宁波银行统计口径相差数百倍

同样命名为 " 智能体 "，以招商银行、宁波银行为代表的两类机构在建设体量、底层架构上却差异显著。

以招商银行为代表的全国性股份行，走海量全场景布局路线。依托自研全栈大模型底座，该行落地 800 余个 AI 业务场景，拆分出多类具备独立执行能力的细分智能体。

零售端财富投研小助自动解析客户持仓、生成个性化资产配置方案；对公端火眼尽调智能体一键调取企业工商、流水数据，自动形成授信分析底稿；内部研发配备 DevAgent 开发智能体，每月自动完成数万条代码编写、需求校验工作；同时配套轻量化客服、单据填单工具，覆盖零售财富、对公尽调、技术研发、跨境金融全板块。

不同于招行广覆盖、多场景的建设思路，宁波银行选择精品化、一体化的闭环打法，不盲目堆砌零散轻量化智能体。

2026 年该行集中落地 5 大全行级核心智能体，其中最新落地的是财务大模型 AI 智审智能体，聚焦全行会计报销审核场景，可自主识别合同、差旅单、结算清单等非标附件，对照财务制度自动校验、标记费用异动与异常报销风险，大幅替代人工复核工作。

其余四大核心智能体同样覆盖全业务链路：对公掌银智能体辅助企业生成经营报表、支撑客户经理拓客；信贷尽调智能体多维抓取数据，构建小微企业风险画像；坐席语音 + 财报商机智能体实现服务质检、自动挖掘企业融资需求；金融标注底座智能体统一处理全行文本数据，为所有 AI 应用提供底层支撑。

差异化优势在于宁波银行可将内部 AI 能力对外复用，依托波波知了、鲲鹏司库等产品服务外贸、制造类对公企业，将内部风控、财资分析能力对外输出，形成双向价值。

▍谷澍直指行业无统一标准，智能体建设陷入 " 有量无尺 " 困境

不难发现，虽同为 " 智能体 "，统计评判标准的空白却成为当前行业最核心痛点。国有六大行中，农业银行董事长谷澍亦曾在 6 月 18 日举办的陆家嘴论坛上，围绕金融智能体行业乱象展开分析。

他指出智能体在金融业已广泛落地，但各家机构统计口径各行其是，很难横向评判真实应用水平，随后在现场直言：" 各家银行在汇报 AI 应用成果时，都会提到开发了多少个智能体，但这其中的差异非常大：有的银行表示开发了几百个，而有的银行则声称达到了上万个。这主要源于目前对智能体的定义和规范标准尚未统一。最终使用几百个还是几万个智能体并不是最重要的，关键还是要看实际的业务结果。"

这一行业现状，从各家银行公开披露的数据中可以直观印证。市场上既有交通银行两千余个轻量化智能体、北京银行三百余个流程 Agent、常熟银行46 个细分场景智能体的布局方式，也有招商银行八百余个全域 AI 场景的统计口径，更有宁波银行仅 5 个全行级核心一体化智能体的 " 精品化 " 布局。

有的银行统计单一轻量化流程工具，有的统计全域 AI 应用场景，有的仅统计统筹全行的顶层核心智能体，统计维度完全错位，数值跨度从个位数到数千级悬殊巨大，根本无法横向对比真实 AI 落地水平。

谷澍进一步指出，标准缺失衍生出行业重复建设、资源内耗的普遍问题，要想解决，" 可以将那些功能相对单一、业务流程比较固定的智能体做成‘标准件’，这样的好处在于可以避免重复开发，实现反复调用，从而能把更多精力聚焦于开发具备自主规划和决策能力的智能体上，这将更有意义，也更具效率。"

对照来看，招商银行海量场景、多工具全覆盖的模式，沉淀了大量可标准化复用的基础 AI 能力；宁波银行采用集中统筹建设模式，从内部机制上避免各业务线碎片化、重复性研发。

▍金融监管总局发布指导意见，统一智能体治理框架

但从全行业视角看，一行一套建设逻辑、一套统计标准的现状，仍无法解决行业整体无序建设的问题，行业亟需顶层规则统一约束。

6 月 18 日，国家金融监督管理总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，围绕治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理、能力提升、保障与监督等方面，共提出 32 项指导性意见，银行业人工智能开发应用开始进入统一治理框架阶段。

《指导意见》提出，机构应建立覆盖需求分析、数据准备、模型训练、测试验证、部署运行、维护迭代及退出管理等环节的全生命周期管理体系，由董事会、高级管理层统筹人工智能相关战略、制度建设与资源配置，形成业务、科技、数据、风控等多部门协同机制。

在推进高水平人工智能开发应用方面，《指导意见》提出完善模型开发、测试验证及部署运行管理体系，稳妥推进生成式人工智能及金融智能体建设，并对人工智能应用实行分类分级管理，根据业务重要程度、风险水平及应用场景实施差异化管控。针对关键业务场景，强化人工审核、监测干预及结果追溯机制，提升模型透明度、可解释性与审计能力。

数据与模型治理是重点规范的板块。《指导意见》要求机构完善数据全流程运营体系，严格数据质量管理、权限管理与隐私保护，持续推进高质量数据集和知识工程建设。同时，加强模型稳健性、安全性和准确性管理，完善模型测试评估、异常监测及风险处置机制，防范模型失真、算法偏差及越权调用等问题。

针对外部技术引入与外包合作，《指导意见》强调加强第三方风险管理，对外部模型、算法、工具及服务供应商开展安全评估与准入管理，明确责任边界，建立风险隔离机制。

《指导意见》压实金融机构的主体责任，明确人工智能 " 谁使用、谁负责 " 的监管原则。同时鼓励行业沟通交流，打通技术壁垒，共享基础模型与通用工具资源，避免重复建设，实现人工智能技术安全、合规、高效应用。