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　　过去数十年，零售银行投入数十亿美元推进全运营环节数字化布局，覆盖直接面向客户的前台业务以及信贷评估、客户开户、客户服务、纠纷解决等支撑客户旅程的后台系统。

　　然而，整合前后台系统生成的输出结果并落实到行动，这一过程仍高度依赖人工——跨系统核对统一信息、汇总结果、派发工单供下游决策，无一不靠人力完成。这些劳动密集型工作不仅推高成本、拖慢流程、加重运营负担，而且也没有同步提升风险管控水平或合规成效。

　　如今，员工不必再负责上述工作，转由受监督、可审计的智能体系统执行。在此情况下，银行不仅能大幅降低客户开户成本，还能把员工解放出来，专注于异常处理、判断决策和客户互动。AI智能体同样适用于后台：常规审核、数据录入、文件生成均可实现自动化，提升银行的效率、一致性和可审计性，把人才从重复性工作中解放出来，承担更高价值的咨询和监督职责。

　　据BCG近期研究显示，到2030年，AI智能体有望推动银行盈利能力提升30%、成本降低30-40%。率先拥抱AI智能体的银行不仅能收获短期效率红利，更能借此提升生产力、改善经济效益、缩短业务周期、提供卓越客户体验。优势一旦建立，后发者追赶的难度只会越来越大。

　　本文由BCG和OpenAI联合发布，聚焦银行在运营各环节部署智能体式AI，升级客户开户的前台体验，优化后台系统和流程，降低开户成本、缩短审批周期，促使员工把时间和精力投入到客户服务和专业决策类工作。

　　根据BCG近期研究，许多零售银行已开始将AI融入日常运营，借助生成式AI助手，帮助客户管理网上银行服务，同时实现欺诈风险识别、合规风险管理、数字营销等关键工作流的部分自动化。

　　然而，AI的落地并非一帆风顺，其背后存在多重因素掣肘：一是高管层对AI转型缺乏坚定投入；二是推进方向分散，试点项目众多，却鲜有规模化铺开的成功案例；三是组织内对AI输出结果的可靠性和责任界定仍心存顾虑；四是审慎经营的理念深植于银行基因，面对AI可能触及的关键监管和合规议题，更是慎之又慎。

　　核心业务环节融入可靠、可审计的AI智能体，有助于消除银行在AI规模化应用和合规层面的顾虑。智能体式AI可实现端到端监督与执行，覆盖客户服务、合规管理、风险管理和异常处理等各个环节。对于设计合理的AI智能体，管理人员全程掌控它所采取的行动，确保AI可靠负责。在前台，AI智能体可推动服务模式从数字自助服务向智能辅助服务升级；在后台，AI智能体可协助人工审核申请材料，从而缩短审批时间、提高处理效率，且这一过程无需对现有风险、合规和信贷政策框架做任何调整。

　　过去几十年，银行成功实现了客户体验数字化，推动孤立流程自动化，并构建起覆盖网上银行、移动银行和线下网点的多元数字渠道。迭代更新固然增加了银行服务的普及度和便利性，却未能真正促使银行完成深层变革。在移动互联时代，客户虽可享受信息透明和自助服务，但底层运营模式几乎未变——高价值流程仍由人工驱动，客户旅程呈现碎片化的特点，自动化也仅局限于规则明确的任务。

　　生成式AI，尤其是具备自主推理和执行能力的智能体系统，现可助力银行批量提供定制化客户体验，引导客户完成复杂繁琐的业务办理。客户无需再层层浏览菜单、填写各类表单，而是与个性化金融助手直接交互，它们可以理解自然对话中的真实意图。不论是办理授信额度、购房置业，还是现金流管理、纠纷处理，客户可随时咨询业务。智能体式AI系统能够全程跟进客户需求，包括跨账户调取信息、核验资质、审核材料、启动业务流程，并在必要时协同人工专家（参阅图1）。

　　例如，客户信贷开户是大型零售银行中最常见、运营成本最高的前台业务之一。尽管银行已在数字渠道投入多年，申请流程依然成本高昂、效率低下。固有的低效问题不仅损害客户体验、拉高客户获得信贷的门槛、增加运营成本，还给合规和运营团队带来沉重的负担，并且反欺诈和信贷风险管理效果未能得到同步提升。

　　自动化程度不足并非问题的根源，关键在于银行仍需依赖人工，对已通过验证和审核的系统输出结果进行人工核对和汇总。因此，即便身份核验、反欺诈筛查和信贷审批等环节已完成，银行往往仍需依靠人工整合相关数据，才能做出最终决策。

　　针对上述难题，AI智能体可初步分析客户开户申请资料，加快决策速度。智能体能够综合评估身份核验结果、制裁筛查结果、欺诈风险信号和征信数据，形成结构清晰的风险摘要和置信度评估。AI智能体并非取代现有管控机制，而是在银行既定的风险和合规框架内运行，提供可解释、可追溯、可复核、可审计的输出结果，并为后续授信审批和人工审核生成预审摘要。传统授信模型仍负责评估信用风险、还款能力和政策合规性。

　　人工对AI评估结果完成审核后，银行将做出审批通过、拒绝授信或调整授信方案的决定。若客户接受原授信条件或修改后的条件，银行将继续走完开户、信息披露确认和卡片发放等流程，账户启用后，银行仍会持续进行交易监控和早期风险管控。从结果来看，信贷审核流程更透明、更高效，客户体验大幅提升，同时还能释放更多人力资源，让他们专注处理信息不匹配、异常事项和高风险工单。

　　上述智能体式开户系统在客户需求、风险评估、合规管控和履约执行之间架起高效衔接的桥梁。为支持智能体系统批量生成信贷开户信息摘要，前后台系统需实现一体化协同运作。

　　除了优化开户体验，AI还能为后台创造立竿见影的巨大价值。开户流程的背后，是一系列规范的重复操作，往往需要人工解读、判断和处理。过去，由于需要理解文件内容、判断背景或处理异常情况，开户流程的多数环节难以实现自动化。如今，AI系统可在人工监督下承担解读复杂文件、提取关键信息、分析业务案例、按需上报，并保留完整的审计痕迹。

　　若要在后台高效运行复杂的智能体系统，银行需部署两大核心要素保障系统的可靠性和可扩展性：

　　建立一套可复用的评估方法，衡量AI智能体处理文档密集、以异常问题为主的任务的表现（一般每日由人工团队完成），并随着工作流和模型的迭代，持续追踪任务质量。

　　需建设统一的AI中间件层，作为全行各类AI应用的标准化管控平台，实现集中接入与统一治理。

　　要确保智能体式AI输出结果的质量、准确性和可审计性，必须以AI未来接手的真实后台任务为基准进行对比评估。这需要评估驱动开发（EDD）模式，从多个预设维度衡量AI应用的表现，并为开发优先级提供方向。EDD可同时向内控团队和外部管控合作伙伴提供切实依据，证明系统的构建、测试和运行均遵循系统化、可审计的规范（参阅图2）。

　　在开发初期，需对AI智能体开展评估，确保其能够可靠获取执行任务所需的信息。初始评估应明确界定输出结果合格与不合格的典型示例，为团队迭代优化信息获取策略、信息划分、排序机制和提示词设计提供依据。

　　例如，在客户身份审查（KYC）流程中，AI系统应在推理阶段准确调取相应的支撑材料，这一能力可通过检索准确率和调取率进行量化评估。同时，还需可通过事实准确性与忠实度评估确认模型不会产生无凭无据的结论，输出结果基于已调取的证据。

　　随着相关应用逐步拓展至工具调用和多环节工作流，AI智能体的实际执行情况也需纳入评估。更为关键的是，AI智能体制定完整合规的执行方案的能力，将直接决定系统准确性。若规划不当，即便响应迅速、下游环节执行无误（如准确调用工具，使用数据库、API等外部系统），也可能导致最终结果与预期目标出现较大偏差。

　　以授信审批流程为例，AI智能体即便准确调用了所有工具，但也可能会过早判定客户的信用风险可控而仅侧重收入核实，未全面评估信用记录。这属于规划缺陷，会带来实际业务和合规风险；而EDD的核心价值，正是在大规模部署前发现此类问题。

　　评估工作不应局限于单一模型或智能体的表现，必须将智能体系统作为生产力应用进行整体监测，持续衡量输出质量、分流（routing）准确性、异常率、延迟和模型漂移等指标。这种持续的系统层面的评估，可确保应用在数据、使用模式和底层模型不断变化的情况下，始终满足既定的业务、风险与管控目标。

　　注：评估工作也可通过OpenAI GDPval等相关评估框架开展。GDPval是一个面向金融服务等行业的公开平台，测评AI应用在定义明确的标准化知识型工作任务的表现，并由专人对输出结果进行评分。相关任务会在独立平台Hugging Face上记录并公开。

　　对于银行等受严格监管的大型机构而言，稳健的内部中间件层至关重要。中间件层支撑银行执行统一的软件开发标准、身份认证和权限管理政策以及模型风险管理、合规等内控团队的接入要求。与其由各团队单独定制集成和管控机制，不如由中间件层担任统一“入口”，承载所有AI相关任务（参阅图3）。这有助于银行避免管控偏移，并确保各项AI应用均在同一治理框架下完成开发、部署和运行。

　　同样重要的是，中间件层集AI智能体的监控和审计工作于一体，有助于加强合规管理。中间件层提供统一平台，记录所有AI使用方的标准化日志、使用元数据和决策痕迹，支持有效监控、问题核查和监管报告。由于模型交互的事前和事中，身份、权限、数据访问规则和安全护栏均得到统一执行，银行可以及时管理敏感数据，并实时检测AI智能体的任何异常或违规行为。立足高透明度，银行能够快速响应问题事件，采取精准的干预措施或一键熔断，将潜在故障的影响范围降至最低。

　　在中间件层的支持下，AI可在严格监管的环境中实现长期规模化应用。通过建立统一对接外部AI模型服务商的入口，避免各应用与单一厂商技术绑定，银行可在实施统一管控的同时保持战略灵活性。依托可复用模式和共享基础设施，无需每次从零搭建，可高效部署集成新AI应用，最终形成平台化模式，支持银行在各业务线推动AI的广泛应用，确保统一的风险管理、运营纪律和监管信心。

　　稳定可靠的后台，加上统一的评估流程和功能强大的中间件层，构成了AI赋能的银行的核心基石。通过合理部署和运行，银行可有效降低运营成本和复杂度、提升业务效率、强化合规管理、减少错误率，并将人力资源重新配置至高价值的咨询和客户关系管理岗位。后台有望成为数字化引擎，在改善运营效率的同时为客户创造卓越价值，并赋能前台业务转型。一旦缺少现代化后台，便无法规模化打造智能化客户体验。前台与后台协同一体，共同构成统一的AI原生系统，打下未来银行的核心地基。

　　要让AI智能体在零售银行运营中真正落地，成为核心组成部分并持续创造价值，必须推动长期转型，全面重构核心客户旅程和业务流程。为此，银行需汇聚AI工程师、架构师、平台团队、安全合规专家和领域专家，组建跨职能团队，共同设计AI原生流程，确保流程在安全的前提下实现规模化运行。

　　跨职能团队形成AI卓越中心，负责在组织内制定和推广最佳实践、工具、框架和技术。业务团队仍负责各自应用场景的端到端交付，AI卓越中心则作为深受信任的专家团队，与业务部门紧密协作，牵头推动高优先级项目顺利落地。

　　对于处于AI应用旅程初期的组织，AI卓越中心可通过标准化立项流程，协助确定应用场景的优先级。业务部门提交项目书，其中应包含项目目标、基准指标、必要系统和工具、数据敏感等级，以及管控要求初步评估。AI卓越中心将采用透明评分体系，从技术可行性、业务价值、战略契合度，交付就绪度（如数据、流程责任和平台能力），以及信息安全、隐私、合规和模型风险管理等管控要求对候选项目进行评分。再由AI卓越中心与业务部门负责人共同筛选首批“少而精”的项目进行部署，明确项目负责人、实施时间表和管控合作伙伴校验节点。

　　AI卓越中心应建立管理一条获批准的AI工具链，并针对持续迭代的模型、框架和软件开发工具包的评估工作，打造可复用流程。AI卓越中心需熟练掌握现代化评估和风险护栏方法，主动挖掘组织内其他部门现成能力的利用机会。同样重要的是，应提前预判风险，提出兼顾内外部管控要求的缓释措施（参阅图4）。

　　AI卓越中心还应为外部合作伙伴建立统一的协作模式，为技术深度分析、管控统筹和复杂个案上报提供单一对接渠道，从而加速学习进程，提升重点场景的部署质量。

　　AI卓越中心可为前后台的转型奠定基础，让银行能够在全组织安全、有效地规模化应用AI。

　　重构核心客户旅程。重新设计客户旅程，确保AI智能体赋能的系统能够在清晰的政策约束和责任边界内加速端到端工作流。

　　建立完善的治理机制。围绕AI辅助工作流，构建全新的治理和风险管理体系，配套提供人工监督、审计能力，并对齐合规、信息安全、隐私保护和模型风险管理等现有管控机制。

　　打造灵活的运营模式。随着应用场景和数据的持续迭代，设计全新运营模式，对AI智能体开展常态化评估、测试和优化。

　　组建跨职能团队。设立AI卓越中心，汇聚技术、产品、运营、风险和合规等领域专家，在安全的前提下共同推进AI智能体的设计研发和规模化落地。

　　随着零售银行步入AI转型的时代，竞争格局也开始重塑。银行已从试点探索转向落地应用，客户越来越期待更高效的个性化服务。速度决定先机：率先行动的金融机构将占据有利条件塑造行业标准、搭建可复用平台，并在各类场景中持续沉淀经验，领先行动滞后的同业，建立显著的竞争优势。

　　对于行动迅速的银行而言，客户旅程将迎来质变。客户无需再层层浏览菜单、填写各类表单，而是与目标导向的AI金融助手直接交互。AI助手能理解业务情景，可以跨系统调取相关信息，在授权权限内启动业务流程，并在需要专业判断或处理异常情况时，及时联动人类专家。AI智能体不仅改善了自助服务体验，而且优化了实际金融业的效率和一致性。

　　转型已在眼前悄然发生。对银行而言，布局未来能力、夯实运营纪律至关重要，但下定变革决心的速度则更为重要。

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