AI银行白皮书

中国道路、全球视野与实施路径 摘要03 执行摘要04 1重新定义AI银行——从工具到生态的战略升维 05 2发展趋势——全球视野与中国实践的融合共振 07 3安永*AI银行成熟度评估体系18 4实施路径——基于成熟度的精准导航31 5结论——迈向以人为本的智能金融未来37 摘要 “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。 执行摘要 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： 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。 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。 AI银行白皮书：智能体驱动金融范式重构4 重新定义AI银行从工具到生态的战略升维 1.1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（AgentFramework）。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。 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。 发展趋势全球视野与中国实践的融合共振 2.1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熟度，而是治理成熟度。缺乏“可被监管的AI”，就难以实现“可被广泛使用的AI”。 （二）人才重构：从“技术团队”到“业务共同体” AI落地的主要瓶颈逐渐从技术转向兼具业务洞察与技术能力的复合型人才： ◼高回报银行中，业务背景人员在AI团队占比通常达40–50%。◼具备成熟AI人才体系的银行，其AI项目从立项到上线周期平均缩短30–50%。◼反之，超过半数AI项目在试点阶段停滞，主因在于业务与技术脱节。 案例显示：部分银行通过培养“懂业务的AI负责人”，推动业务策略与模型设计深度融合，使相关AI用例的业务转化率显著提升。 结论：AI转型本质是组织与能力重塑。成功不取决于算法先进与否，而取决于“由谁应用、由谁负责、由谁兑现价值”。 （三）规模化跨越：从“试点成功”到“体系化运营” “试点众多而规模化不足”成为行业普遍挑战： ◼约60–70%的银行在完成10个以上AI试点后，仍难以实现跨业务复制。◼规模化瓶颈多源于缺乏统一平台、运营机制与ROI评估体系。◼成功银行普遍建立三项基础：统一数据与模型平台、清晰的用例价值评估方法、跨职能AI卓越中心（CoE）。 典型实践：部分银行通过集中化AI运营平台管理多个用例，将模型复用率提升至较高水位，单位用例边际成本降低显著，整体AI投资在平均18–24个月内实现可衡量回报。 结论：AI价值实现取决于是否“作为核心能力运营”，而非“作为孤立项目交付”。 小结：对中国银行业的启示 全球AI银行建设已进入“治理、人才与规模化并重”的系统工程阶段，为中国银行业提供重要借鉴： ◼治理是规模化的前提。◼人才结构决定AI价值上限。◼缺乏运营与ROI机制，AI难以跨越试点鸿沟。 这些趋势与中国银行业面临的监管要求、经营压力及转型需求高度契合，值得在战略设计与实施路径中充分考量。 2.2未来发展从AI辅助人服务客户到人辅助AI服务客户 银行业的AI服务正迎来颠覆性变革，从当下AI仅作为工具辅助人工对接客户，逐步迈向未来由人类赋能AI、让AI成为客户服务主角的全新阶段。从AI辅助员工完成客户服务的初级应用，到人类转而辅助AI服务客户的深度转型，银行的智能化服务正在完成从“工具赋能”到“主体革新”的跨越。当下银行还处于AI为员工搭台的服务阶段，而未来的金融服务图景里，人类将退居幕后为AI赋能，让AI直接成为服务客户的核心载体。(详见图2.2.1与图2.2.2) 未来银行业的智能化演进终将指向通用人工智能（AGI）的深度融合，当AGI技术完成金融场景的落地适配，传统银行的科层制组织架构将迎来本质性重构。下图是AIBANK组织架构图(详见图2.2.3)，正是对AGI时代银行治理与运营模式的前瞻性具象化表达：架构以AI决策中枢为核心大脑，联动风控、技术、伦理等专业委员会形成顶层治理体系，再通过海量AI智能体组成的应用群完成前端业务执行，构建起“决策-监管-执行”的智能闭环。这一架构不仅打破了传统银行的部门壁垒，更勾勒出AGI时代下，AI成为业务运转核心载体、人类聚焦战略治理与价值优化的金融服务新图景，为银行业的智能化转型提供了清晰的组织进化方向。 2.3中国政策：在“稳妥有序”中加速“人工智能+” 中国银行业的智能化进程正处于从数字化向数智化跨越的关键节点。根据专业机构最新数据显示，2024年中国金融行业AI和生成式AI的投资规模为196.94亿元；生成式AI平台及应用解决方案的市场规模约9.14亿元，预计未来三年将快速增长，在2027年达到35亿元2。这一数据的背后折射出一个核心事实：AI已不再是银行APP里的锦上添花，而是正在成为驱动业务增长的核心引擎。 中国的AI金融发展路径并非野蛮生长，而是处于一个严密、丰富，且富有支持性的政策框架下，鲜明体现了“统筹发展与安全”的治理智慧。 根本原则：中国人民银行等监管部门明确“安全稳妥有序推进人工智能大模型等在金融领域应用”，为创新划定了安全的航道。 战略动能：国家层面《“人工智能+”行动》的部署，以及“十五五”规划中对数据要素、现代产业体系的强调，为金融AI提供了空前的场景赋能空间。金融科技需要服务于科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融“五篇大文章”的国家战略。 伦理底线：《金融领域科技伦理指引》等规范，确立了“守正创新、以人为本”等原则，确保创新不走偏。 金融行业监管层面，中央监管机构聚焦顶层设计与风险底线，持续完善制度供给；此外，北京，上海，深圳，广州，香港等地则结合区域产业基础和发展需求，积极打造创新试验田与落地应用场景，推动AI金融服务从“政策引导”走向“实践落地”。 ◼中国人民银行发布的《金融科技发展规划(2022-2025年)》目前正处于收官阶段，规划搭建了金融数智化的四梁八柱；并先后发布《人工智能算法金融应用评价规范》、《金融领域科技伦理指引》与《人工智能算法金融应用信息披露指南》，规定了一系列人工智能算法在金融领域应用的科技伦理与算法治理的硬约束。 ◼国家金融监督管理总局（下称“金管总局”）在2024年发布的《关于银行业保险业做好金融“五篇大文章”的指导意见》要求银行机构在风险可控的前提下，积极应用人工智能等技术优化金融服务流程，并明确了时间表与路线图。◼金管总局对AI带来的新型风险保持高度警惕