2026年AI智能体的快速发展正在成为驱动银行数字化转型走向深水区的核心动力，我认为其将从业务逻辑重构、组织架构调整到客户价值创造等多个层面，为银行业带来系统性的变革，推动银行从以产品为中心的传统运营模式，转向以用户全生命周期需求为核心的智能化生态模式。

随着AI智能体技术的成熟，银行数字化转型不再局限于单个业务模块的信息化改造，而是朝着全域智能协同的方向演进，这种演进将逐步消解传统银行运营中的信息壁垒与效率瓶颈，构建起更具韧性、更具个性化服务能力的金融服务体系。

从客户服务维度来看，AI智能体凭借其自主感知、自主决策与自主执行的能力，能够打破当前银行智能客服的对话边界，实现从被动响应到主动预判的服务升级。传统银行的智能客服大多基于预设的知识库和语义理解模型，只能处理标准化的咨询与业务办理需求，难以应对客户复杂的个性化诉求，而2026年的AI智能体可以通过持续学习客户的交易习惯、风险偏好与生活场景，主动为客户推送适配其生命周期阶段的金融服务方案。如，当系统监测到客户近期频繁浏览房产信息并查询贷款利率时，AI智能体可以自动整合该行的房贷产品、房产评估服务以及装修分期方案，形成一套完整的购房金融解决方案推送给客户，甚至可以联动外部的房产中介、装修公司等合作伙伴，为客户提供一站式的购房配套服务。这种主动式的服务不仅能够提升客户的服务体验与粘性，更能够帮助银行挖掘客户潜在的金融需求，实现客户价值的深度开发。在客户身份验证与风险防控方面，AI智能体可以结合生物识别技术、行为分析模型与实时数据交叉验证，构建起动态化的身份认证体系，取代传统的静态密码验证方式，既提升了身份验证的安全性，又简化了客户的操作流程。同时，AI智能体可以对客户的每一笔交易进行实时的风险评估，通过学习历史欺诈案例与当前的金融风险特征，自动识别异常交易行为并采取相应的防控措施，有效降低银行的欺诈损失与合规风险。

在银行内部运营层面，AI智能体的应用将大幅提升银行的运营效率，降低运营成本。当前银行的后台运营存在大量重复性、规则性的业务流程，如票据审核、数据录入、报表生成等，这些流程不仅占用大量的人力成本，还容易因人为失误导致业务延误与风险隐患。2026年的AI智能体可以通过与银行内部的业务系统对接，自动完成这些重复性的工作，并且能够在处理过程中不断优化工作流程，提升处理速度与准确率。如在票据审核环节，AI智能体可以通过图像识别技术提取票据上的关键信息，自动与银行的业务规则库进行匹配，判断票据的真实性与合规性，原本需要数小时完成的票据审核工作，可能在数分钟内就能完成。此外，AI智能体还可以实现银行内部不同业务系统之间的自动协同，打破部门之间的信息壁垒，实现数据的高效流转与共享。如当信贷部门审批一笔企业贷款时，AI智能体可以自动从风控部门调取企业的信用评级报告、从财务部门调取该企业的历史交易数据、从市场部门调取同行业的市场分析报告，整合这些信息为信贷审批人员提供全面的决策支持，大幅缩短信贷审批的周期，提升信贷业务的处理效率。在人力资源管理方面，AI智能体可以帮助银行实现人才招聘、员工培训与绩效评估的智能化，通过分析岗位需求与求职者的简历信息，自动筛选符合岗位要求的候选人，为员工制定个性化的培训方案，根据员工的工作表现与业务贡献进行精准的绩效评估，优化银行的人力资源配置，提升员工的工作效能。

在产品创新层面，AI智能体的发展为银行的金融产品创新提供了全新的思路与技术支撑。传统银行的金融产品大多由产品部门根据市场调研结果与监管政策设计推出，产品的更新周期较长，难以快速响应市场需求的变化。而2026年的AI智能体可以通过实时分析市场动态、客户需求与竞品信息，自动生成金融产品的设计方案，并通过模拟运行测试产品的可行性与收益风险比。如AI智能体可以根据当前的利率市场走势、客户的风险偏好分布以及监管政策的导向，设计出一款收益与风险平衡的结构性存款产品，并且可以通过模拟不同市场环境下的产品表现，对产品的收益预期与风险敞口进行准确测算，帮助银行快速推出符合市场需求的金融产品。此外，AI智能体还可以支持银行开发个性化的定制化金融产品，根据单个客户的风险承受能力、投资期限与收益预期，为其量身定制专属的投资组合方案，满足客户的个性化投资需求。在开放银行的建设过程中，AI智能体可以作为银行与外部合作伙伴之间的交互枢纽，通过标准化的API接口与外部的场景平台对接，将银行的金融服务嵌入到合作伙伴的业务场景中，实现金融服务与生活场景的深度融合。如银行可以与电商平台合作，通过AI智能体为平台上的商家提供应收账款融资服务，当商家完成一笔订单交易后，AI智能体可以自动根据商家的交易数据评估其信用状况，为其提供实时的应收账款融资支持，帮助商家解决资金周转难题，同时也为银行拓展了新的业务场景与客户群体。

在组织架构与人才发展方面，AI智能体的快速发展将推动银行的组织架构从传统的层级式结构向扁平化、敏捷化的结构转型。传统银行的组织架构层级较多，部门之间的沟通成本较高，难以快速响应市场变化与客户需求，而AI智能体可以通过自动化的流程管理与信息共享，减少组织内部的中间环节，提升组织的决策效率与执行能力。银行可以围绕AI智能体的应用场景，组建跨部门的敏捷团队，将产品、技术、风控、运营等不同部门的人员整合在一起，快速推进智能化业务的落地与优化。在人才发展方面，AI智能体的应用将对银行员工的能力结构提出新的要求，传统的操作型、流程型岗位将逐渐被AI智能体取代，而能够与AI智能体协同工作、具备数据分析能力与创新思维的复合型人才将成为银行未来发展的核心力量。银行需要调整现有的人才培养体系，加强对员工的数字化技能培训，帮助员工掌握与AI智能体协同工作的能力，培养员工的数据分析能力与创新意识，以适应银行数字化转型的需求。同时，银行也需要建立全新的绩效评估体系，将员工与AI智能体的协同效果、创新成果以及对银行数字化转型的贡献纳入评估指标，激励员工积极参与到银行的智能化转型过程中。

在风险与挑战层面，AI智能体的应用也为银行带来了新的风险与挑战。一方面，AI智能体的自主决策能力可能引发算法偏见与决策透明度不足的问题，如果AI智能体的训练数据存在偏差，或者算法模型的决策逻辑不够透明，可能导致银行在客户信用评估、贷款审批等业务中出现不公平的决策，损害客户的合法权益，甚至引发合规风险。另一方面，AI智能体作为一种复杂的技术系统，存在着被黑客攻击的风险，如果AI智能体被恶意控制，可能导致银行的客户数据泄露、交易系统瘫痪，给银行带来巨大的经济损失与声誉风险。此外，AI智能体的快速发展也对银行的IT基础设施提出了更高的要求，银行需要投入大量的资金用于IT系统的升级与维护，以支持AI智能体的运行与数据处理需求。同时，银行还需要建立完善的AI智能体治理体系，明确AI智能体的决策边界与责任划分，确保AI智能体的应用符合监管要求与伦理准则，避免因AI智能体的不当应用给银行带来风险。

作者：中国城市发展研究院投资部副主任、中关村物联网产业联盟副秘书长、新智派新质生产力会客厅联合创始发起人袁帅