【本刊荐稿】中小银行应用AI智能体的策略与实践研究

进入2026年，银行业人工智能应用已从早期的“概念验证”与“效率工具”阶段，实质性迈入以大模型和智能体为核心的“价值创造引擎”阶段。这一进程在政策层面得到了强力牵引。2025年12月26日，国家金融监督管理总局发布《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》，明确鼓励金融机构充分发挥人工智能等新技术创新引领作用，加快发展“人工智能+金融”，并要求牢牢守住风险底线，有效管理算法模型风险。

然而，在这一轮技术浪潮中，银行业的“马太效应” 愈发凸显。大型国有银行凭借雄厚的资本与科技实力，在千卡算力集群建设、百亿级参数金融大模型自研及全场景赋能上取得显著先发优势。相比之下，中小银行（主要指城商行、农商行、农信社及村镇银行）作为服务民营企业、小微企业和“三农”的主力军，其科技投入与大型银行存在系统性差距。与此同时，行业整合加速，生存压力与转型焦虑交织，迫使中小银行必须找到新的业务增长点与降本增效工具。

2026年被业界视为银行业智能体规模化采购与落地的关键期。中小银行AI战略正从盲目跟风“囤算力”回归理性，转向重“场景落地”与“业务适配”。在这一背景下，如何立足自身能力禀赋与现实约束，稳妥、务实地推进大模型与智能体应用，既不被动观望错失窗口期，也不盲目投入陷入“价值陷阱”，成为中小银行亟须破解的战略课题。

中小银行科学制定AI推进策略，前提是客观研判自身 “家底”。中小银行在推进大模型应用时，面临着不可回避的现实约束，但也具备大型机构难以复制的差异化优势。

四重现实约束

算力与成本约束：大模型的预训练与微调需要海量计算资源，涉及昂贵的硬件投资与持续的能源消耗。对中小银行而言，动辄数千万的算力基建不仅是沉重的资本支出，其高昂的试错成本更是难以承受之重。一旦技术路径选择失误，前期投入将面临沉没风险。

数据与知识约束：高质量的领域数据是金融大模型的 “燃料”。中小银行在业务数据体量、客户规模、跨部门数据治理水平上普遍弱于大行，面向指令微调的高质量标注数据集尤为稀缺。此外，出于数据隐私与合规考量，私有数据无法直接输出至外部公有云，导致模型训练在数据规模与安全性之间难以平衡。

复合型人才约束：大模型的开发、部署与运维需要涵盖算法工程师、数据科学家、系统架构师及精通金融业务的复合型人才。地处非一线城市的中小银行，在高端AI人才的招募、薪酬匹配与留存上处于绝对劣势。

投入产出与路径辨识约束 ：部分中小机构对大模型存在“期望膨胀”，难以辨析市场上众多技术方案的优劣。若投入产出比无法准确量化、模型可解释性难以向监管和业务部门验证，将直接阻碍大模型项目的立项与推广。

三项天然优势

组织灵活，决策敏捷 ：中小银行决策链条相对较短，部门间壁垒较浅，有利于在局部业务场景中快速开展概念验证POC测试，实现敏捷迭代与小步快跑。

深耕区域，场景聚焦 ：中小银行长期扎根地方，在普惠金融、本地化生活服务、特定产业集群等领域拥有极高的客群黏性与场景密度，这为垂直领域小模型的精细化调优提供了丰富的业务语料。

后发优势，技术复用：当前开源大模型能力的实质性突破大幅降低了应用门槛。中小银行无须承担底层模型研发的巨大成本，可通过引入外部成熟的开源权重或大行科技输出，结合自身业务进行本地化微调，实现新技术“软着陆”。

基于上述禀赋与约束，中小银行AI战略应确立“价值导向、安全为先、生态协同、自主可控” 的总基调，并严格遵循以下基本原则。

聚焦主业、发挥特色，以价值为先

中小银行切忌追求技术架构的“大而全”，应将有限的科技资源精准投向能直接创造业务价值或显著降低运营成本的高优先级场景。战略规划需紧扣监管部门关于服务科技创新、小微企业、乡村振兴等重点领域的要求，避免形成“技术依赖”，走出一条基于本地化特色的差异化智能化之路。

轻量化部署，避免重复造轮子在技术路线上，坚定走轻量化、混合化道路。当前金融行业难以依赖单一通用大模型解决所有问题，中小银行应采取“大模型+小模型”协同的模式。在部署方式上，坚持“核心系统及敏感数据不出域”的底线，采用算力混合部署：本地处理敏感数据，按需调用外部或云端非敏感模型服务。

“以用带建”，先内后外，渐进推广

中小银行AI战略的落地不应一蹴而就，应采取“以用带建”的战术。在落地节奏上，坚持“由内而外、先易后难”：首先从内部员工的办公提效、代码辅助、知识检索切入，逐步拓展至对客的智能客服、智能营销，最后再审慎向风控授信等核心决策场景渗透。

正视技术局限，守住可靠性底线必须清醒认识到大模型本质上是 “概率智能”，其固有的幻觉现象与金融业严谨逻辑、零差错的要求存在底层冲突。因此，大模型应主要用于自然语言理解、流程串联与内容生成，而精准风控、反欺诈决策等高确定性任务，仍需交由成熟的传统专用AI 模型或规则引擎处理。

算力策略要弹性优先、集约协同与信创适配

算力是AI应用的基础，但中小银行绝不能盲目自建多芯算力集群。一是弹性算力为主，将算力获取方式从固定资产投资转向运营支出。通过算力租赁、云端调用或依托行业级金融算力共享平台，满足日常推理与轻量微调的需求。二是信创适配前置，在必须进行本地私有化部署的场景中，应优先采购已完成国产化适配的“大模型一体机” 软硬件集成方案。这类方案集成了国产算力、开源模型与基础工具链，具备低门槛、开箱即用的特点，为长期的自主可控预留了空间。三是参与行业共建，积极对接人民银行及金融监管总局统筹建设的国家级人工智能行业应用中试基地，借力公共基础设施降低单家银行的算力成本。

模型选型要开源底座、领域适配与RAG增强

中小银行不应自研基础大模型，主流实践是“引入国内成熟开源模型+领域适配”。一是轻量级微调，放弃成本高昂的增量预训练，转而采用参数高效微调技术，将通用大模型转化为“懂本行规章”的专业模型。二是用好RAG与知识图谱，RAG检索增强生成结合企业级知识库 /知识图谱相比于微调，是当前性价比最高、最成熟的投产路线。知识图谱提供精准的事实与强逻辑约束，大模型负责理解与拟人化生成，两者结合可大幅降低“幻觉”，实现合规判断、政策解读的可溯源与可审计。三是掌握核心主导权，在与第三方科技公司合作时，必须明确数据归属、模型可迁移性及知识资产的所有权，防范被单一供应商技术锁定。

2026年，AI智能体已成为中小银行科技采购的新热点。智能体在大模型基础上叠加了任务规划与工具调用能力，能够自动化执行复杂流程。中小银行应通过“双轮驱动”推进场景落地。

场景的选择要从内部提效向高价值业务延伸

内部运营与研发提效方面，应当优先落地代码生成助手、智能文档助手，如信贷报告辅助撰写、会议纪要生成等场景。这些场景容错率较高，能迅速让一线员工感受到AI带来的减负效果。在智能客服与营销辅助方面，基于开源模型打造智能座席助手，集成于企业微信或客服工作台，提供前情摘要、话术推荐与工单自动生成；在营销端，辅助生成个性化产品推介文案，提升触达效率。在信贷与风控辅助方面，在信贷审批环节，利用多模态大模型自动识别、比对信贷材料并进行初步合规校验，但最终决策权必须保留在审批员手中。

审慎应用AI智能体，防范“价值陷阱”

尽管AI智能体技术潜力巨大，但中小银行必须警惕商业价值不明确导致的“价值陷阱”。一是聚焦非核心场景，初期应将智能体限定在数据查询、知识检索、贷后信息收集等非核心、低风险场景。二是任务分解要与多智能体协同，避免构建全能型超级智能体，应将复杂业务拆解为多个标准化模块，由具有单一职能的小型智能体，如“合规校验智能体”“财务提取智能体”协作完成，以提升系统的稳定性与可控性。

提升工程化能力，搭建轻量统一的支撑平台

中小银行虽无力构建大行级别的复杂AI中台，但必须建设统一的轻量级应用支撑平台（Agent-Builder-Platform），实现模型接口的统一纳管、通用组件，如OCR、语音识别等的沉淀，并提供AB测试、灰度发布、全链路监控等运维管控能力，确保AI智能体能够无缝嵌入现有的信贷管理系统或手机银行APP中，避免业务人员在多系统间烦琐切换。

数据治理是AI应用可靠性的压舱石

中小银行更要完善数据治理机制流程，加强数据质量源头管控。数据质量直接决定了AI应用的成效与安全。一是实现内部数据标准化，打破部门“数据孤岛”，建立企业级数据资产管理体系，清洗并结构化历史沉淀的制度文档、业务单据与客服录音，构建高质量的本地语料库。二是参与行业语料共建，鉴于单家银行数据有限，中小银行应积极参与行业级金融公共语料库的建设与共享，以最小成本获取高质量、合规的训练数据，并引入标准化的金融AI 应用评测体系。

强化AI应用风险的全生命周期管理

安全可控是中小银行应用AI的基本底线，要强化AI应用风险的全生命周期管理。一是坚守数据与网络安全红线，严格落实敏感信息不入模、核心数据不出域。在输入输出端部署多层安全网关，拦截违法违规内容与恶意提示词注入。二是建立模型全生命周期管理，构建覆盖模型开发、验证、上线、监控和退出的全流程风险管理框架。持续监测模型性能衰减与算法偏见，确保算法透明度与可解释性。三是把坚持“人机交互”（Human-In-The-Loop）机制作为当前阶段金融AI应用最重要的安全阀。无论智能体具备多高的自主性，在信贷审批、资金划拨、合规认定等关键决策节点，都必须保留人工复核干预，确保业务流程的最终责任落实到具体人员。四是防范第三方外包风险，强化对合作科技公司、云服务商的资质审查与持续管理，在合同中清晰界定数据安全责任边界，防止外部风险向银行内部传导。

技术落地最终依赖组织与机制的深层重构。中小银行更应在新技术应用上倾斜配置资源投入，弥补数字化转型的短板。一是要确立“一把手工程”与跨部门协同：AI转型绝非单纯的IT部门任务，必须由一把手亲自挂帅。建议成立由业务主管与科技主管共同牵头的跨部门敏捷项目组，打破“科技懂技术不懂业务，业务懂场景不懂技术”的壁垒，实现业技融合。二是建立科学的投入产出评估机制，将ROI评估前置。每一个大模型或智能体项目立项前，必须清晰回答“解决什么痛点、创造多少可量化价值、替代多少工时”。通过小规模POC验证业务逻辑与经济效益后，再决定是否进行全行级推广，把每一分科技预算花在刀刃上。三是要务实培养复合型人才队伍，中小银行应当一方面积极引进领军AI人才，另一方面加强内部培养，通过降低工具使用门槛，如提供低代码或无代码智能体搭建工具，开展全员数字素养培训，将AI能力下沉至一线客户经理与运营人员。同时，探索将AI工具的活跃度与业务赋能成效纳入条线绩效考核，激发全行拥抱新技术的内生动力。

综上所述，中小银行推进AI大模型与智能体应用，既不能因“落后焦虑”而盲目烧钱冒进，也不能因资源受限而故步自封。总行层面必须保持战略定力，把握技术普惠带来的历史窗口期，扬长避短、量力而行。战略上聚焦主业、价值为先；算力上弹性租赁、信创适配；模型上开源底座、轻量协同；数据上夯实治理、借力共建 ；场景上先内后外、严控ROI ；风险上坚持“人机交互”、责任到人。唯有将前沿AI技术与自身的金融专业能力、区域特色场景深度融合，中小银行才能在激烈的行业洗牌中重塑核心竞争力，走出一条技术务实、应用扎实、安全可信的数智化转型之路。

（作者为青海银行互联网金融部总经理）