导读：近日，交通银行副行长钱斌在《新金融》刊发署名文章。本文在梳理人工智能加速演进新态势的基础上，结合交通银行在“人工智能+”领域的探索实践，提出金融机构进一步推动金融高质量发展的思考与建议。
人工智能赋能金融业发展的
新趋势、新探索与新思考
作者：钱斌 高级工程师，交通银行副行长
摘要：人工智能技术正以前所未有的速度迭代演进，从能力跃升、成本下降到智能体加速铺开，从单点辅助走向跨岗协同，深刻重塑着金融行业的生产方式与服务模式。与此同时，AI安全治理的挑战日益凸显，全球监管框架加速构建。本文在梳理人工智能加速演进新态势的基础上，结合交通银行在“人工智能+”领域的探索实践，提出金融机构进一步推动金融高质量发展的思考与建议：深化业技融合，推动AI应用创造业务价值；降低应用门槛，让智能服务更加普惠可得；重塑组织运营，支撑智能模式规模落地；强化安全治理，筑牢可信可控发展新基线；沉淀智能资产，培育智能时代新能源；汇聚众智，构建开放合作新生态。
本文来源《新金融》2026年第9期
目前，人工智能发展整体呈现出迭代提速、规模落地、竞合并重、日新月异的态势。国家金融监督管理总局明确提出，有序推进人工智能科技创新与金融业务深度融合，引导金融领域人工智能应用朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。金融机构需要准确把握人工智能加速演进的新态势，在人的掌控和引导下，运用人工智能，让金融服务更普惠、风险防控更精准、经营管理更高效。
人工智能加速演进的新态势可以从三方面看：从趋势看，能力更强、成本更低；从特征看，智能体全面铺开、加速演进；从问题看，安全治理日益凸显、亟待规范。
（一）从趋势看，AI能力持续跃升、成本大幅下降，人工智能正从“能用可用”走向“无处不在”
一方面，模型能力还在加速提升。斯坦福大学2026年4月发布的《2026年人工智能指数报告》显示，智能体完成真实任务的成功率，一年间从20%提高到77.3%；另有测算表明，AI能够独立完成的人类任务时长，大约每3～4个月就翻一番。也就是说，AI不仅会“答题”，也越来越能“办事”。
另一方面，使用AI的成本正在快速下降。达到同等能力水平的大模型推理价格，其中位数每年下降为原来的约1/50；开源模型与顶尖闭源模型的差距明显缩小，端侧小模型也正在走进手机、汽车和家庭。能力上升、成本下降，一升一降之间，人工智能正在从“少数人的工具”变成“多数人的能力”，从实验室里的前沿技术，走向经济社会的普惠资源。
（二）从特征看，智能体全面铺开，加速演进，AI正从“单岗辅助”走向“跨岗协同”
目前，智能体已经从简单的“问答助手”快速跃升为能够调用工具、执行任务的“数字员工”；未来，还将进一步从“数字员工”走向“数字军团”。在金融领域，许多业务不是单一指令能够完成的，而是涉及多个系统、多个岗位和多个规则环节。智能体正在具备更强的任务拆解、逻辑规划、工具调用和动态纠错能力，能够围绕一个业务目标，自主规划执行路径，调度专业工具和轻量化模型，完成数据拉取、交叉核验、风险提示和辅助决策。
这一技术趋势对金融机构来说尤为重要。金融业务链条长、环节多、规则严，很多任务天然需要跨系统、跨岗位协同。比如一笔小微企业授信，未来在可控授权下，可以由行业分析、资料核验、风险识别、合规审查等多个智能体分工协作。可以预见，智能体的深层价值，不只是提升单个岗位的劳动效率，而是跨岗位、跨流程、跨系统的生产组织架构跃迁，推动金融服务从“人找系统、人等流程”，逐步走向“智能协同、流程自驱”。
（三）从问题看，风险挑战正加速外溢，安全可信成为AI发展的关键变量
随着人工智能的发展，安全与治理所形成的挑战比以往任何时候都更加突出。2026年2月，由图灵奖得主本吉奥教授领衔、100多位专家共同撰写的《国际人工智能安全报告》给出了一个清醒判断：“AI能力在快速提升，安全保障体系还没有同步跟上，传统的安全防护体系正在逐步失效。”2026年4月，Anthropic公司披露，其最新Mythos模型在数周内发现主流操作系统和浏览器中，存在数千个此前从未被发现的高危漏洞，可能引发全球性、系统性重大安全风险；2025年11月，业界披露了首例由AI自主实施的网络间谍活动，攻击目标包括金融机构；香港地区还发生了利用AI深度伪造视频实施诈骗的案件，损失超过2500万美元。深度伪造、身份冒用、智能欺诈等风险，让“眼见为实”变得越来越不确定。特别是智能体一旦获得系统权限和任务执行能力，其影响就会从“说错话”升级为“做错事”，后果不堪设想。面对这些挑战，全球AI治理刻不容缓，需要加快协同。2026年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》（金发〔2026〕8号），将AI治理与安全写入监管文件，标志着银行业AI全面进入“合规驱动、有序落地”的新阶段。中国正向全世界展现AI领域的中国智慧和中国方案。
（一）交通银行“人工智能+”行动方案
面对人工智能加速演进带来的新机遇、新挑战，金融机构须回答好“怎么用、用在哪、如何管”的问题。近年来，交通银行高度重视人工智能技术的发展和应用，科技投入连续4年在营收中的占比超过5%，落地420余个AI应用场景，连续两年实现线下重复性操作岗位千人级人力优化，将员工释放至客户服务、风险研判等岗位。2025年，交通银行发布《交通银行“人工智能+”行动方案（2025—2027年）》，以“1+1+N”为工作主线，夯实人工智能发展基石、完善人工智能治理框架、推动人工智能应用场景落地。
（二）人工智能基础设施及治理建设
在夯实基础能力平台方面，稳步推进新一代绿色数据中心建设，完善集团“多地多中心”布局，持续推进异构算力统一管理、统一调度与统一监控。通过模型上下文协议（MCP）等标准化机制，持续完善智能体工具链和技能库，提升智能体安全调用业务系统、灵活开展任务编排的组合能力。在此基础上，结合企业级、团队级、个人级多层次知识体系，支持全行员工更便捷地构建和使用专属智能体，推动智能体从简单问答向任务执行、流程协同升级。在治理体系建设方面，强化模型准入、评估、监控和迭代管理，围绕算力、数据、模型、智能体等关键环节构建安全防护屏障，确保AI应用可信、可靠、可控运行。
（三）人工智能的应用实践与探索
在人工智能的应用实践探索方面，交通银行围绕科技赋能、员工支撑、客户服务和风险防控四个方向持续发力，努力以全场景AI应用，助力全行高质量发展。
一是在科技领域全面拥抱AI。打造智能研发助手BocomCode，服务全行7000余名研发人员，累计使用超4000万次，日均消耗超50亿tokens，试点代码采纳率超60%。目前已经支持AI辅助编程和氛围编程两种模式，沉淀百余项专属研发技能，并进一步打造需求助手、测试助手、运维助手，重塑AI时代软件研发和智能运维新模式。
二是深入推进AI服务员工、服务业务。推广企业级知识服务平台“交行知道”，为全行员工提供统一、精准、高效的知识检索和智能问答服务，日均服务量8.7万次；推出“数字审计”，实现多环节任务自主调度协同，审计效率提升近30%；面向一线业务，推出客户经理助手和“交千慧”预审数字专家；面向经营分析，建设数据分析智能体，着力解决基层取数、问数、用数难的问题，数据查询准确率超90%。
三是提升客户与市场服务能力。积极参与“航贸数链”项目，综合运用人工智能、区块链等技术链接“港、航、货、关、检、物流”等机构，解决商流、物流、信息流、资金流中的信任痛点、效率痛点、协作痛点，平台已有30多万家进出口企业完成入驻，交易金额超1万亿元；构建航贸审查智能体，实现单据清分、要素审查、报告生成等能力，日均审查业务超50万笔，处理效率提升69.57%；创新“1+N”科技型企业评价模型，打造“科创易贷”产品线，提升“股贷债租托”综合服务能力；构建数智化财富管理体系，提供财富规划、产品解读等实时辅助，提升客户需求响应和资产配置效能；进一步打造“视频型智易通”，融合远程视频与AI能力，支持客户自助办理140余项业务，运用大模型覆盖34个省级行政区，支持26种方言，有效破除地域语言沟通障碍；在金融市场领域，研发智能外汇询价、货币市场询价、辅助存单发行等智能体，累计交易金额超万亿元。
四是加快AI技术在全面风险管理中的运用。建设信贷智能体工坊，覆盖“授信审批、放款落实、贷后监控”全过程，其中“放款贸易背景审查智能体”可实现发票自动验真与贸易材料交叉校验，审查耗时降低30%以上，业务渗透率达91%；审贷联动场景已对5万余份审批通知书实现智能提示、自动校验，显著减少基层台账维护、放款落实和贷后跟踪的工作量；在信贷风险管理方面，自主研发风控模型100余个，有效控制风险；在推进反洗钱、反电诈联防联控方面，结合用户交易行为分析、异常模式识别与实时预警机制强化精准管控，全行涉案资金量较2024年末下降超70%。
相较AI技术的演进速度，金融机构在AI领域的应用总体上仍处在爬坡阶段。面向数智未来，金融机构应以更开阔的视野、更坚定的担当、更稳健的底蕴，主动适应金融供需格局变化，加快打造AI原生的产品、服务和运营模式。为此，提出几点思考。
（一）深化业技融合，推动AI应用创造业务价值
人工智能应用不能陷入“唯技术论”，更不能为了AI而AI。衡量AI应用成效，关键要看是否解决业务痛点、提升服务质效、创造实际价值。下一阶段，金融领域AI应用应聚焦财富管理、支付融资、零售普惠、跨境贸易、信贷风控等知识密集、流程复杂、协同要求高的领域，坚持科技引领、业务驱动，把AI深度嵌入客户服务、产品设计、风险识别、运营管理等关键流程。特别是要以AI原生理念重新审视客户旅程和作业链条，而不是在传统模式下缝缝补补、“打补丁”，要创造性地运用科技力量打破思维上限，推动制度流程的变革与重塑，推动金融服务从单点智能走向流程智能。
（二）降低应用门槛，让智能服务更加普惠可得
人工智能要真正释放价值，必须从“少数专家可用”走向“广大员工会用、好用、愿用”。随着自然语言编程、低代码智能体、企业知识库等能力逐渐成熟，未来金融机构系统运用、创新研发，以及客户获取金融服务的方式都将被重塑。对内，要把复杂的业务能力封装为易用的公共组件、场景模板和智能工具，让员工围绕真实场景快速搭建个性化的助手。对外，要把银行在账户、支付、融资、财富、风控等方面积累的专业能力，转化为更易懂、更易用、更可信的智能服务，让各类客户都能以更低门槛获得专业服务支持。
（三）重塑组织运营，支撑智能模式规模落地
AI原生应用要真正落地，不能只靠技术平台，而是战略、文化、制度、原生组织、系统平台的有机融合，需要有相适应的组织方式和生产关系。随着人机协同成为工作常态，金融机构要推动业务与技术从“需求交接”走向“共同创造”。要借鉴前端部署工程师（FDE）、业务解决方案架构师等新型角色机制，让技术人员更贴近业务一线，让业务人员更深度地参与AI应用，共同培养一批既懂技术、又懂业务、更懂AI的复合型人才。要探索“AI+专家”的新型作业模式，把专业人员的经验判断、风险意识与“数字员工”的高效执行结合起来，推动运营模式向人机协同、智能辅助、集约运营全方位转变。
（四）强化安全治理，筑牢可信可控发展新基线
金融的本质是信任，AI应用越深入，安全可信越关键。AI安全治理的成熟度，很大程度上决定了AI能走多远，能走多久，能不能走稳。特别是当AI从内容生成走向任务执行、从单点辅助走向流程自驱协同之后，风险就会从“说错话”升级为“做错事”。未来在安全领域将呈现出“AI对AI”的对抗，智能体既可能被用于漏洞发现、攻击编排和深度伪造，也必将用于主动监测、快速响应和自动修复。金融机构应将AI治理贯穿AI应用的全生命周期，落实风险的分级、模型的准入，始终坚守“人是关键技术主人”的基本法则，在发挥技术效率精度的同时，保留金融应有的温度与责任。在管控决策黑箱、算法歧视、模型同质化引发的“羊群效应”等新型风险的同时，切实提升资源分配、机会获取、决策过程的客观性与包容性。
（五）沉淀智能资产，培育智能时代新能源
让AI形成长期价值，关键在于推动业务知识资产化、专业能力技能化，这是金融机构构建智能时代核心竞争力的重要路径。一方面，要以“知识本体”承载业务规则与决策经验，将零散的专业经验固化为结构化知识，并通过长短期记忆机制，让智能体在服务中持续积累、不断进化。另一方面，要把复杂金融逻辑封装为可复用、可组合的标准化技能，通过沙箱隔离确保安全可靠运行，降低场景建设成本。金融机构应持续优化、净化高质量知识与标准化技能，不断提升智能化运营与创新服务水平，确保人工智能行稳致远。
（六）汇聚众智，构建开放合作新生态
智能时代仅靠一家机构单打独斗难有作为。“十五五”期间，交通银行将与各方伙伴一起，坚持开放协同，汇聚更多智慧和力量。将加强与政府、高校的联合攻关，与科技企业的联合创新、生态共建，与金融同业机构和行业组织共建标准、共享能力，共同推进安全治理有效落地，实现政策、技术、数据、算力、场景等要素的全面融合。
总之，只要我们汇众智，聚合力，以开放之心拥抱变革，以务实之举服务发展，就有希望把智能时代的无限可能转化为金融高质量发展的生动实践。
内容来源：《新金融》编辑部
转载自：交通银行微信公众号
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