2026AI银行白皮书

AI银行白皮书智能体驱动金融范式重构中国道路、全球视野与实施路径摘要03执行摘要041 重新定义AI银行——从工具到生态的战略升维052 发展趋势——全球视野与中国实践的融合共振073 安永*AI银行成熟度评估体系184 实施路径——基于成熟度的精准导航315 结论——迈向以人为本的智能金融未来37目录Contents*安永（中国）企业咨询有限公司“当前，人工智能正从“增效工具”演变为驱动金融业范式革命的核心生产力。本白皮书提出，AI银行的本质是以智能体为基本单元、实现业务从“人驱动流程”到“智能体协同驱动流程”的根本性转变。安永中国构建了“五阶成熟度评估模型”，为中国金融机构描绘了一条从工具化应用到生态化进化的清晰路径。中国在该领域已展现出“加速跑”态势，其“稳妥有序”的政策环境与丰富的场景实践，正为全球智能金融发展提供独特样本。摘要我们正站在一场金融业百年变革的起点。AI，特别是智能体技术，不再是遥远的未来概念，而是重塑银行增长逻辑、风险体系和组织模式的当下引擎。本白皮书的核心洞察在于：执行摘要我们深信，以AI为代表的数字技术，正在重构金融服务的“躯体”与“灵魂”。本白皮书旨在抛砖引玉，与业界同仁共同探索，如何驾驭这场变革，迈向一个更智能、更普惠、更可信的金融未来。重新定义：AI银行是“智能驱动的增长引擎+自主运行的风险体系+人机协同的组织范式”。它不止于“更数字化”，而是致力于成为嵌入千行百业的“智能价值单元”。中国路径：在“安全稳妥有序”的顶层设计下，中国银行业正以惊人的速度推动AI规模化落地。从国有大行的平台化赋能，到股份制银行的旅程智能化，再到区域性银行的深耕细作，一条分层创新、多元探索的中国特色道路已然清晰。评估与导航：安永提出的“五阶成熟度模型”（试点、应用、流程重构、业务融合、超智能原生体） ，为机构提供了诊断当前坐标、规划未来航线的系统性工具。成功跨越成熟度关卡，关键在于实现客户经营、风险管理和可信治理三大核心能力的同步跃迁。行动指南：转型成功依赖于将技术战略与业务战略深度融合。我们为不同阶段的银行提供了具体的进阶路径、组织变革方案与生态合作策略，其核心是构建“价值可衡量、治理内嵌化、能力生态化”的可持续创新体系。AI银行白皮书：智能体驱动金融范式重构41.1 范式革命：告别“数字赋能”，拥抱“智能原生”过去十年，银行业的主题是“数字化”，即将线下流程迁移至线上。然而，这并未改变“人驱动业务”的本质。今天，以生成式AI和智能体为代表的技术浪潮，推动我们进入“智能原生”时代。其核心特征是：业务在诞生之初，即由数据和智能驱动其设计与运行。AI不再仅是提升旧模式效率的“工具”，而是催生新模式的“生产环境”。AI技术在银行业的规模化落地已具备战略紧迫性，核心源于四大维度的时代倒逼：数字经济向智能原生形态演进，银行若滞留于数字化工具应用阶段，将丧失嵌入实体经济价值链的核心契机；传统人力驱动的运营模式面临成本与效率的双重瓶颈，数据壁垒与流程冗余导致服务能力难以匹配市场需求；客户金融需求已转向即时化、个性化与场景化，标准化服务体系无法适配新一代用户的核心诉求；全球金融同业与科技主体加速布局AI生态，行业竞争维度升级为智能能力的博弈，迟滞转型将直接削弱银行的市场竞争力与行业话语权,转型刻不容缓。中国视角：中国庞大的市场、丰富的场景和活跃的数字生态，为“智能原生”金融提供了全球独一无二的试验场。从移动支付时代的跨越式发展，到今天在AI金融应用上的广泛探索，中国金融机构正展现出从“模式学习者”向“范式定义者”转变的潜力。1.2 核心定义：智能体驱动的价值重构我们主张用以下定义来描绘AI银行的精髓：安永认为，AI银行是面向未来的数字化银行新范式，由三大核心能力构成：智能驱动的增长引擎、自治运行的风险管理体系与人机协同的组织架构。在这一范式下，AI银行以先进的机器学习与大规模生成式模型（LLM）为决策核心，以智能体（AI Agent）为功能单元，构建覆盖前、中、后台的智能体体系（Agent Framework）。通过将智能深度嵌入产品设计、风险控制、精准营销与运营执行各环节，实现从实时感知到自动决策、再到自动执行的全流程业务闭环。同时在可解释性、可审计性与可监管性框架下，建立可控合规的AI治理机制与模型风险管理体系，将技术创新与风险管理同步嵌入业务流程，形成安全可控、业务领先的银行运营新形态。重新定义AI银行从工具到生态的战略升维AI银行白皮书：智能体驱动金融范式重构51.3 三维颠覆：对银行经营的根本性重塑1.4 AI应用的挑战与价值收益金融机构在人工智能技术的落地实践中，正面临着技术、数据与组织层面的多重考验，同时也在运营与客户价值维度收获着显著回报。基于Ernst & Young LLP与国际金融研究所（IIF）的联合调研报告1，金融机构应用AI的核心挑战与关键收益包括以下几方面：数据质量是金融机构推进AI解决方案时遭遇的最核心瓶颈，绝大多数金融机构将其列为关键挑战。数据可用性与训练数据的适配问题也被多数机构提及，成为紧随其后的第二大难题。组织与技术层面的制约同样突出：企业内部关键利益相关方的支持缺失、底层技术基础设施的薄弱，均是AI落地的重要障碍。而在数据质量的具体痛点中，几乎所有金融机构都认为“嘈杂、不及时、不准确且适应性差的非标准化数据”是部署AI的首要阻碍，标注数据的缺失也成为技术落地的重要掣肘。尽管挑战重重，AI技术仍为金融机构带来了极具价值的业务回报。应用AI的核心收益集中体现为运营效率的提升、运营成本的优化，以及客户体验与服务触达的深度升级。从AI用例的实践结果来看，金融机构对AI应用场景的开发与部署投入，正是基于对这类核心价值收益的明确预期，也印证了AI技术对金融业务模式升级的关键推动作用。增长逻辑风险管理组织运行传统银行方式AI银行范式本质变化增员扩网，产品驱动，大规模营销需求实时触发，产品自动匹配，客户关系自生长从“被动响应式”到“主动预测试”依赖规则与专家经验，事后反应为主模型实时感知，策略动态调优，风险主动防御与自愈从“静态盾牌”到“免疫系统”科层制管理，部门墙林立，会议推动流程智能体驱动流程，人机协同决策，前端敏捷团队赋能从“金字塔”到“前哨网络”维度AI银行白皮书：智能体驱动金融范式重构62.1全球趋势：聚焦治理、人才与规模化挑战随着生成式人工智能与智能体技术加速成熟，全球领先银行的AI战略已进入纵深推进阶段。行业关注点正从 “是否应用AI”转向“如何构建可持续、可治理、可规模化的AI核心能力” 。当前全球实践呈现以下三大共性趋势：（一）治理先行：从“应用AI”到“管理AI”当AI深度介入信贷审批、定价、反欺诈等核心业务与风险决策时，有效的企业级治理成为规模化前提。国际银行普遍将AI治理提升至集团层面：◼超70%的大型国际银行已将AI治理纳入集团全面风险管理框架。◼在生成式AI已规模部署的银行中，超80%设立跨部门AI治理委员会或“控制塔”。◼治理焦点从模型性能扩展到可解释性、公平性、数据追溯及决策问责。实践表明：部分银行在推行AI治理框架后，在AI应用数量增长的情况下，模型相关合规事件未同比增加，内部审计介入频率反下降显著。结论：AI规模化的关键并非技术成