专家视角 | 高峰:AI原生银行视角下,数据资产管理智能体的探索

■高 峰    中国银行业协会原首席信息官

当前，国家“数据要素X”与“人工智能+”两大战略深度融合，为金融业数字化转型注入了全新动能。当AI从辅助工具升级为核心生产力，当数据从业务资源转变为核心生产要素，我们必须回答一个根本问题：数据资产管理，如何成为AI原生银行的核心驱动力？

当前，大语言模型与智能体技术已进入金融行业规模化落地的关键期，为银行全场景智能化升级提供了全新可能。我们通过智能平台化架构设计，实现了技术与业务的深度协同：业务团队深度参与流程设计与行业知识库搭建，技术团队聚焦核心能力沉淀与平台化底座构建，形成了“成熟方案快速复用+个性化需求定制适配”的敏捷落地模式，目前已深度应用于展业赋能、运营提效、风险管理、智慧办公与研发等银行核心领域。

而这一切实践的背后，是银行AI正在经历一场根本性的范式革命——从“外挂工具”向“AI原生”的关键跨越。

传统的银行AI应用，本质上是现有业务流程与系统架构的“补充补丁”：AI只是单点嵌入特定环节，解决单一问题，不仅受限于原有架构的瓶颈，还普遍存在决策黑箱不可控、数据孤岛难打通、场景覆盖碎片化等痛点，很难形成体系化的数智能力。

而AI原生的核心，是打造一套以AI为核心驱动力的全新银行体系。它要求我们的智能体，必须是可信可控的、能够自主闭环运行的、可以跨域协同工作的，更要具备持续自我进化的能力。

这里有两个核心概念，是我们今天所有探讨的基础：

• AI原生银行：指将AI能力深度融入银行经营管理的全链路、全场景，让AI成为业务决策、流程运营、风险管控、客户服务的核心底层逻辑，而非附加的工具；

• 银行智能体：我们可以把它理解为具备专业金融能力的“数字员工”，能够基于业务目标自主规划、自主执行、自主优化，闭环完成复杂的金融任务。

明确了转型方向，我们必须先锚定清晰的标准：一个真正适配AI原生银行的智能体，究竟要具备哪些不可替代的核心特质？

第一，自主性与协同性的统一。

自主性，意味着智能体不再是“按指令执行的被动工具”，而是能像资深金融从业者一样，基于业务目标主动思考、拆解任务、规划路径，自主闭环完成复杂工作；而协同性，是突破单一场景瓶颈的关键——单个智能体的能力边界是有限的，只有实现多智能体之间、智能体与人之间、智能体与系统之间的无缝协同，像专业金融团队一样联动作战，才能解决跨部门、跨条线的复杂金融问题。

第二，可信性与原生性的底线。

可信性是金融业的生命线，更是银行智能体不可逾越的红线。智能体的每一次决策、每一步操作，都必须是透明可解释、全链路可追溯、完全符合监管要求的，绝不能出现“黑箱决策”；而原生性，是实现真正智能化的核心前提——AI不是业务流程的“附加品”，而是银行从底层架构、业务流程到组织模式的核心设计原则，从诞生之初就以AI为核心，而非事后的叠加改造。

第三，持续迭代的进化性。

一个优秀的智能体，绝不是一成不变的“标准化产品”，而是能像生命体一样，通过持续的环境感知、逻辑推理、动作执行、复盘反思，形成完整的自我学习、自我优化闭环。只有这样，它才能适配不断变化的宏观经济环境、监管政策要求与客户需求迭代，始终保持核心竞争力。

明确了目标与标准，核心问题就变成了：如何落地构建并持续优化这样的智能体？在这里，我们提出了一套覆盖全链路的“五维一体”系统框架。

所谓“五维一体”，就是技术架构、业务流程、可信治理、组织人才、生态价值五个维度的协同发力。我们始终认为，银行智能体的建设，绝不是单一技术的升级，也不是单一部门的任务，而是一套覆盖全行的系统性工程，五个维度环环相扣、缺一不可，必须协同推进，才能实现最优效果。

1.技术架构维度：筑牢AI原生的底层基座。

我们需要构建一套全新的AI原生技术架构，自上而下分为接入层、认知层、执行层与治理层四大模块：接入层打造统一的人机、机机交互入口，实现全渠道能力触达；认知层以大模型+金融行业知识库为核心，构建智能体的“专业大脑”；执行层打通银行核心业务系统，实现智能决策到业务动作的闭环落地；治理层贯穿全流程，为智能体提供全链路的安全管控与合规保障。这套四层架构，是所有智能体稳定、安全、高效运行的核心基础。

2.业务流程维度：渐进式实现智能化重构。

业务流程的智能化升级，不是一蹴而就的颠覆式改造，而是一套循序渐进的科学路径：我们可以先从“智能叠加”起步，在现有流程中嵌入智能能力，快速实现单点提效，拿到业务结果；再逐步过渡到“原生设计”，以AI为核心重新设计业务流程，实现端到端的智能闭环；最终完成“流程重构”，打破原有条线壁垒，让智能体成为业务流程的核心驱动力，实现全链路的效率升级与模式创新。

3.可信治理维度：守住金融智能的合规红线。

安全合规是银行经营的底线，更是智能体落地的前提。我们必须构建“技术+管理”双轮驱动的可信治理体系：在技术层面，通过算法对齐、因果推理、水印追溯等技术手段，确保智能体的行为安全可控、决策可解释、操作可追溯；在管理层面，建立覆盖智能体“设计-开发-上线-运营-下线”全生命周期的治理制度，实现全流程严格管控，确保智能体始终在安全合规的轨道上运行。

4.组织人才维度：适配AI原生的全行变革。

技术与流程的变革，必然要求组织与人才的配套升级。银行必须打破传统的部门壁垒，建立适配AI原生模式的组织架构，打造全新的人机协同工作模式；同时要系统性培养既懂金融业务、又懂AI技术的复合型人才队伍，配套改革考核激励机制，让全行上下都能适配AI原生的新工作模式，真正让技术落地到业务中。

5.生态价值维度：构建开放共赢的成长体系。

银行智能体的发展，绝不能闭门造车。我们必须构建一个开放共赢的生态系统：通过与科技公司、科研院校、同业机构、产业伙伴的深度合作，共同推动核心技术的突破与业务场景的创新；同时，所有的优化与创新，都必须始终围绕业务价值展开，以价值创造为核心导向，最终实现商业模式的创新与可持续发展。

前面我们讲了AI原生银行的转型方向、智能体的核心标准与建设框架，而今天我们要重点探讨的数据资产管理智能体，正是把这一切落地的核心底盘，是AI原生银行不可或缺的核心基础设施。

什么是数据资产管理智能体？我们可以把它定义为数据资产的“专属智能管家”，是面向数据全生命周期、可自主执行复杂数据管理任务的专用智能体。它的核心价值，就是解决AI原生银行最核心的两个问题：高质量的数据燃料从哪里来？数据要素的价值如何合规释放？具体来看，它有三大不可替代的核心能力。

第一，全自动化的数据治理，为AI原生银行输送高质量“数字燃料”。

传统银行的数据治理，普遍面临“数据散、标准乱、质量差、成本高”的痛点，大多依赖人工梳理、被动响应，往往是“运动式治理”，难以持续。而数据资产管理智能体，实现了从被动到主动、从人工到全自动的升级：它可以自动发现散落在全行各个系统中的数据，智能清洗修复数据错误，自动完成数据标引与血缘关系映射，构建实时更新的全行数据地图；同时能够7×24小时持续监控数据质量，第一时间预警并修复问题，确保流入AI模型的数据始终可靠、高质量，为AI原生银行的稳定运行提供源源不断的“数字燃料”。

第二，全链路智能化的数据资产运营，让数据要素价值真正可落地、可变现。

数据只有流通起来，才能真正成为资产。数据资产管理智能体，不仅能“管好”数据，更能“运营好”数据资产：它可以基于AI算法，结合业务场景对数据资产进行精准价值评估，让数据的价值看得见、摸得着；能够智能匹配数据供需双方，打破部门间的信息孤岛，推动数据在安全合规的前提下高效共享与流通；我们还通过它建立了自动化的数据定价与收益核算机制，让数据资产真正成为可以创造商业价值的生产要素，实现数据价值的合规变现；同时，它还能提供数据资产全生命周期的管理视图，确保数据从产生到销毁的每一个环节都可控、可追溯。

第三，全流程主动式的数据安全与合规，筑牢AI原生银行的安全底线。

数据安全是金融行业的生命线，尤其是在当前严格的监管环境下，数据合规是所有创新的前提。数据资产管理智能体，实现了从传统“事后审计、被动防御”到“事前预警、事中管控、事后追溯”的全流程主动合规升级：它能够实时监控全行的数据访问行为，主动识别异常操作与潜在风险；自动对敏感数据进行分级分类、脱敏加密，确保数据全生命周期安全；能够严格对齐《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规与金融监管要求，确保所有数据的使用与共享都完全合规；同时还能自动生成详细的安全审计与合规报告，让数据管理全流程可追溯、可审计，为AI原生银行的创新发展守住安全底线。

数据资产管理智能体，是AI原生银行不可或缺的核心基础设施，更是AI原生银行实现自主运行、智能决策、持续进化的核心支撑。二者之间，是相互支撑、共生共长、双向促进的进化关系——没有高质量的数据资产管理智能体，AI原生银行就是无源之水、无本之木；而AI原生银行的发展，又会反过来推动数据资产管理智能体的持续升级与进化。

展望未来，随着大模型与智能体技术的持续突破，数据资产管理智能体必将变得更加智能、更加自主、更加安全。它将与AI原生银行深度融合，最终共同构建一个能够自我学习、自我优化、持续进化的智能金融生态系统，为客户带来更高效、更安全、更个性化的金融服务，为实体经济注入更强劲的金融动能。

来源：微信公众号“金融科技研究”