從“開放“到“進化”：AI Agent驅動的銀行服務范式躍遷
——以平安銀行數字化轉型為例
李躍
（平安銀行股份有限公司杭州分行，浙江省杭州市，310016）
[摘要] 隨著“開放銀行”（Open Banking）模式在我國金融數字化進程中的深化應用，標準化API接口服務模式逐漸暴露出服務場景適配性不足、跨系統協同效率低下等問題，這制約了復雜商業生態下金融服務的進一步延伸。本文以平安銀行數字化轉型實踐為研究載體，探討商業銀行如何通過AI智能體（AI Agent）技術融合區塊鏈、央行數字貨幣等創新工具，構建"主動協同式"銀行服務框架，實現從標準化產品輸出向智能服務協同轉型，從被動接口升級為主動化、場景化、智能化服務，對推動我國銀行業在數字基礎設施建設層面實現服務范式革新具有理論與實踐雙重價值。
[關鍵詞]開放銀行（Open Banking） 智能體(Agent) 數字化 區塊鏈 數字貨幣
當大模型技術席卷各大行業之時，銀行作為經濟社會運行的基礎設施及重要支柱，亦在激蕩變革的洪流中尋找智能時代的戰略方向。近些年來，“開放銀行”（Open Banking）作為銀行給企業及第三方合作伙伴提供個性化金融服務的概念已被大眾熟知，平安銀行作為“開放銀行”的踐行者，通過輸出標準化接口（API）已為眾多企業提供支付結算、票據、投融資等開放銀行場景服務，成功推進了銀行業務的數字化轉型，提升了服務的便利性和敏捷性，降低了服務的門檻和成本。在杭州分行服務客戶過程中，我們看到了很多企業在數字化、走出去等方面走在前列的經營探索，隨著客戶場景的多樣化與復雜性日益增加，這種API服務模式開始面臨發展瓶頸。尤其是在當前DeepSeek為代表的AI應用如火如荼開展時，眾多業內人士都在關注同一個課題：如何借助智能體（Agent）以及其他創新方式如區塊鏈、央行數字貨幣等，進一步激發銀行產品及服務模式的創新活力，并為未來的銀行業務打開更廣闊的想象空間。
傳統開放銀行：被動式“接口工廠”的困境
“開放銀行”在本質上是將銀行產品服務進行模塊化輸出，通過標準化API把賬戶管理、支付結算、投融資等金融服務開放給客戶及第三方合作伙伴。對于企業而言，這一做法帶來了不少好處：可以在企業既有的業務或財務管理系統快速對接銀行服務，最大化提升財務工作效率。然而，從企業的實操經驗來看，“開放銀行”的對接亦存在諸多痛點。
一是標準與兼容問題。各家銀行的金融產品服務接口標準不盡相同，一個功能可能就需要對接多個API接口，且大型企業往往存在跨銀行資金管理的訴求，對接多家銀行意味著更高的實施成本。
二是身份識別與授權挑戰。在監管態勢趨嚴的背景下，各行在身份識別與驗證、主體授權與意愿認定等環節的實施方式上存在差異，較難實現對操作人員身份與授權的持續動態管理，存在合規風險。
三是企業內部流程和信息斷點。不少企業還處于數字化轉型的初始階段，生產經營、銷售、財務、人事等環節沒有橫向打通，業財一體化還存在諸多壁壘，流程成本較高。
傳統開放銀行的被動API接口模式，難以滿足這些新生的定制化、自動化需求。
Agent崛起：讓金融服務躍升自我“進化”
在這樣的背景下，Agent日漸受到矚目。與其說它是一種新工具，倒不如稱其為下一代的人機交互“接口”：它能在獲得適當授權后，自動調度銀行提供的各類API并執行完整資金等服務管理流程。形象地看，Agent 就像一位熟知財務與金融邏輯的“總管”，懂得如何兼顧成本、收益和效率，完成預設的財務和資金指令，并及時將執行結果反饋給企業客戶。與此同時，MCP（Model Context Protocol 模型上下文協議）的興起，也將從技術層面在即插即用支持多機構數據源、雙向實時通信、非結構化任務處理等方面給予Agent服務更強的支撐。
為了持續優化Agent的智能調度能力，"Agent原生"API應用而生，這類API不僅支持標準化接口，還能動態適應多變的業務場景。通過實時數據反饋和機器學習模型優化，API可自動調整接口參數或擴展功能模塊，與Agent形成協同進化。
這種從“被動調用”到“主動協同”的轉變，不僅大幅簡化企業端的操作流程，也將在本質上改變銀行與客戶間的業務互動形式。以最常見的結算業務處理為例，一家大型企業日常要處理多賬戶、多幣種、多支付鏈路的清結算業務，過去需要依賴財務人員的經驗、投入大量精力來協調不同系統按順序執行指令，流程繁瑣且效率低下。如今可以讓Agent以“指令承包人”的身份進行任務自動調度處理。設想一下，企業只需要給出一個自然語言的任務描述，Agent便可在合規授權與適度風控邊界內“化零為整”，將以往的業務經驗判斷和人工操作步驟，簡化為智能調度指令序列并快速協同執行，這背后隱含的效率提升無疑十分可觀。
跟隨客戶發展：為企業經營壯大提供全新解法
隨著中國企業數字化經營水平不斷提升、跨國經營日益普及，對銀行的金融服務提出了更高的要求，如杭州的很多企業均有海外市場布局、義烏的商戶也通過AI玩轉了跨國生意。
一個簡單場景：財務人員在操作跨境匯款時，常常面臨中間行選擇、風控敏感度、資金流轉周期等諸多變數，稍有不慎就會出現交易退回或大額手續費扣除。而“帶著大腦”的Agent能夠通過整合多家銀行的歷史交易成功率、風險模型，能自如地選擇最佳支付路徑，減少試錯成本。Agent與銀行的財資管理平臺、跨境資金管理平臺結合，可以極大提升企業客戶的操作便利性。
與此同時，區塊鏈與數字貨幣也被視為可能的技術補充，完善企業多賬戶多幣種長支付鏈條管理的安全性，在供應鏈、跨境等場景中提供較高的效率和透明度，尤其當 Agent 擁有區塊鏈上的自動化合約工具，可以實現實時對賬和追溯。不少銀行也在嘗試“區塊鏈+傳統金融服務”模式，期待在供應鏈貿易與跨境電商領域找到新的業務增長點。平安銀行也在長期的供應鏈金融實踐過程中，構建了“平安好鏈”等技術平臺，將交易信息線上化、可視化，方便企業跟蹤及統籌管理應收賬款，并通過對發票、合同等貿易影像資料進行OCR識別、NLP分析，提升貿易背景真實性驗證的效率和準確性。在數字貨幣運用方面，也不乏有境內銀行通過數字貨幣橋幫助客戶實現了跨境收款服務。
真正提供價值：誰需要“對話式金融”
前面討論更多聚焦的企業客戶，確實若僅以日常消費或轉賬的場景而論，個人用戶似乎不太需要Agent的幫助，畢竟移動支付平臺已相當成熟，用一句“幫我轉賬”替代點幾下屏幕，意義并不明顯。然而，個人用戶在財富管理、多元化投資、信貸產品的選擇及多機構產品組合等方面，依然存在巨大的潛在需求。Agent可以跨機構、跨品類地進行智能化搜索與比對，為個人用戶匹配最優的資金配置、綜合貸款或投資組合，甚至能夠在得到授權后直接完成購買或網申操作。相比傳統渠道的“依賴式”咨詢和人工比價，Agent提供的是一種跨平臺、實時化、個性化的“金融顧問”體驗。
相比個人，對公業務往往涉及多主體、多賬戶、多場景的高頻交易，涵蓋貿易融資、供應鏈金融、現金管理、支付結算等各業務領域，即便銀行通過API為企業帶來了諸多金融服務接口和平臺化對接的便利，企業仍需投入大量精力處理財務流程、風控授權以及合規審計等問題。Agent在此不僅能發揮“財務執行官”與“智能規劃師”的雙重作用，還能協同多家銀行與第三方合作伙伴，為復雜的資金調度提供靈活高效的解決方案。對公業務領域的這種智能化升級，不僅有效降低企業的運營成本，也為銀行從“工具型 API”轉型為全面、有深度的“解決方案提供方”創造了絕佳機遇。
生態創造未來：深入對接產業鏈，主動研究場景化智能體
布萊特·金在bank4.0中暢想了未來銀行服務的“無感知化”。當Agent開始普及，企業可輕松將各種銀行服務融入內部的管理體系與業務流程中，這或許會進一步催化“銀行脫媒”。但如果銀行能借助自研或深度合作的Agent方案，將原先的被動接口升級為主動化、場景化、智能化的服務，例如根據企業交易與流動性特征及時并動態提出資金管理方案，那么銀行在企業多Agent并存的情形下，地位反而能得到鞏固。
更重要的是，Agent能夠通過與企業內部系統的深度集成，實時感知企業的運營狀態和資金需求，主動觸發相應的金融服務。例如，當企業庫存周轉率下降時，Agent可自動推薦供應鏈融資方案；當跨境交易頻率上升時，Agent可即時優化匯率風險管理策略。這種"服務找人"的模式，徹底顛覆了傳統金融中"客戶主動申請—銀行被動響應"的交互邏輯，使金融服務無縫嵌入企業的核心價值鏈。
平安銀行在實踐“服務找人”的過程中，逐步構建Agent大模型智能體、Workflow 工作流、Plug-in 插件庫、RAG 知識檢索等核心模塊，充分釋放大模型的通用能力，并結合銀行業務特點優化其語義理解、邏輯推理和多輪交互能力，使其更加契合金融服務場景。此外通過整合多個大語言模型，平安銀行不僅打造了通用金融大模型，還針對不同業務場景進行優化訓練，形成一系列場景化模型，并建立資源動態分配的算力平臺及 ModelOps 體系，實現從模型開發到應用運維的全流程自動化。當前，該智能體系已逐漸應用于客戶營銷、生產運營、風險管控、研發及辦公輔助等領域，落地200+應用場景，其中“大模型開放平臺”入選 2024 銀行業數字金融實踐典型案例。
合規與安全：決定Agent是否能“長大成人”
銀行業歷來對風險與合規保持高度敏感。Agent介入后，所面臨最基礎的問題便是：企業給Agent的授權交易指令是否可以視作企業主體的決策，并在法律和監管框架下得到支持？例如，一旦發生誤操作或越權交易，如何追溯并落實責任？在傳統模式下，銀行電子渠道通常會配發數字證書并采取多因子身份鑒權，而當這套機制平移到Agent上時，需要更嚴謹的身份管理與安全管控策略。
第二個影響Agent在金融行業應用發展的關鍵問題是數據安全。近年來隨著社會公眾對數據安全風險意識的提升，企業對于自身業務經營與內部管理的數據也十分敏感。即使是在“私有化部署”或“本地化 Agent”的環境下，如何讓企業在享受大模型應用成果的同時，保障其數據的獨立性與安全性，不失為當下銀行與企業需要共同思考的一大難題。
第三個影響Agent大規模商業推廣的關鍵問題是知識產權保護。特定領域Agent需要大量合法的訓練數據進行模型微調、Agent開發應用也涉及多方主體，訓練數據和生成內容均會牽涉到數據資產確權和知識產權認定。當前國內外對Agent尚無相關的法律法規和監管框架，銀行和接入Agent的企業需明確各自的權責邊界，在保障權利的前提下進行商業化應用。
可以想見，為了適配各類行業規范和監管要求，Agent的未來發展仍需面對一系列的合規與安全挑戰。
扎根實體，共同進化
當前的大模型熱潮中，不乏討論其在金融場景落地的文章，但目前看更多停留在代替已有的人工操作，如協助客戶經理、審批人員撰寫、審閱信貸報告，代替客服人員完成部分客戶溝通服務工作，這些更多是基于已有流程提升效率、降低成本。
我們認為，AI Agent的一種應用價值在于重構服務范式——從"人找服務"轉向"服務找人"。通過深度理解客戶需求，Agent可主動預判并響應企業的金融需求，例如在企業擴張期自動匹配跨境資金池方案，或在行業波動期動態調整授信額度。這種智能化躍遷不僅需要技術突破，更要求銀行從底層邏輯上重塑服務流程，將自身定位從"金融產品提供商"升級為"客戶經營伙伴"。
Agent的出現，為銀行業提供了一條從“開放”走向“進化”的全新路徑：企業不再逐個對接繁瑣接口，而是通過Agent與銀行的智能化服務進行多輪協同，動態準確執行復雜的財務管理、供應鏈管理和交易流程。更重要的是，Agent不僅提高了金融服務的便利性、可觸達性，更可以通過智能方式提供基于各個產業鏈的個性化配置方案，這既是技術架構層面的革新，也是一場業務與商業模式的全面再造。
要想在這股變革浪潮中脫穎而出，銀行需要在保障安全與合規的前提下，堅定對數字技術與銀行服務場景的深入探索而非簡單的部署一套大模型、堅定和客戶AI+的經營戰略同頻共振而非為了數字化而數字化。對于整個市場而言，這種多元化的創新探索帶來的不僅僅是效率的提高，更是一次對傳統銀行服務模式的深度解構與重塑。
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