斥资7400万搭建108条AI流水线，银行智能体正式迈入规模化量产时代

银行业AI智能体的实施路径，正经历从孤立实验到体系化工程构建的根本转变。

九月上旬，浙商银行一项涵盖Agent底层硬件与软件的采购项目公布中标结果，报价逼近6500万元，刷新了今年已公开的金融机构Agent类采购纪录；

加上此前已签约的财富管理Agent与供应链Agent项目，该行在Agent领域的累计公开采购总额已突破7400万元。

这一趋势并非个案。上海银行、浦发银行、恒丰银行等机构近期同样完成了大规模采购，聚焦于Agent工作站搭建、创建平台构建及运行时监控等关键环节。

银行在Agent上的资金投入显著攀升，且资金重心正加速下沉至底层工程能力建设。

与此同时，在服贸会与外滩论坛等行业盛会上，银行管理层越来越多地将议题聚焦于Agent的规模化开发、上线后效能度量及长效治理机制；

部分金融科技企业更是将Agent平台冠以"超级工厂"之名，试图将开发、部署、评估与运维整合进统一的技术框架之中。

资本配置方向与行业话语的重心，共同揭示了一个清晰信号：银行的核心诉求已从部署若干分散的智能体，升级为打造一套可持续产出、调度与管控Agent的底层能力体系。

**资本涌向基建层**

在实际业务场景中，Agent需要联动知识库、外部工具及内部业务系统来完成任务执行；

而这一模式移植到银行业时面临一个独特约束——银行不仅要对输出质量进行校验，还必须对任务执行的每一步施加管控。

某股份制银行的数据架构师在接受枢纽采访时指出，并非所有业务场景都适合直接交由Agent处理；

比如意图识别、合同关键条款提取等"输入非标、输出确定"的任务较易落地，但信贷审批、资产配置建议等涉及多重决策链路的复杂场景，需要将模型嵌入现有工作流程，由规则引擎、权限体系和人工介入节点协同把控。

这一特性也重塑了银行科技项目的传统研发与交付范式。

过往的科技项目遵循"业务提需求、技术做开发"的分工逻辑；

而Agent一旦投产，业务规则、标准作业程序乃至经验性判断都需要被翻译成模型可解析、可执行的指令逻辑，业务侧人员必须深度卷入测试迭代与参数调优。

前述架构师坦言，在Agent金融场景的开发模式下，业务专家需深度参与知识与规则的梳理沉淀，技术人员则负责将这些领域经验转化为可运行的流程与工具组件，双方的协作关系早已超越了传统的"需求-交付"模式，演变为联合开发与持续迭代的紧密耦合。

而当Agent从单点试点迈入规模化复制阶段，原先由各独立项目分别承担的开发、测试与运维工作，便催生了标准化的迫切需求。

近期采购市场的变化已有所体现。

据枢纽整理的数据，今年上半年金融行业大模型相关中标项目共计406个，同比增幅达110%，其中银行机构无论在项目数量还是总金额维度均占据近半壁江山；

自去年下半年起，Agent类应用项目数量明显攀升，银行AI建设的重心逐步从模型部署与算力扩容，向更具实操性的应用层面迁移。

在此背景下，浙商银行那笔近6500万元的Agent基础软硬件项目，已横跨算力资源、知识工程、模型服务及Agent运行时等多个层次，建设范畴拓展至支撑后续Agent开发与运行的整体基础环境；

同期，浦发银行采购Agent创建平台，核心目标指向Agent的批量生成与集中管控；

恒丰银行则单独立项建设Agent运行观测能力，将投资触角延伸至上线后的实时监控领域。

上述几类项目分别锚定Agent生产链条的不同节点，表明银行的投入焦点正从具体应用场景，进一步向开发与运行基础设施纵深推进。

类似的结构性变化，亦映射在科技部门的职能定位与人才需求上。

一位金融科技公司从业者向枢纽透露，伴随Agent数量的快速膨胀，银行科技团队需要提供统一的开发与运行底座，并统筹解决资源调度、多Agent协同及治理合规等问题。

枢纽还注意到，近期宁波银行相关招聘岗位中出现了Agent工作流编排与技术框架研发方向；

平安银行则专门招募AI Agent评测工程师，职责涵盖工具调用链路、多轮推理质量以及安全与性能维度的综合评估。

从岗位结构来看，Agent步入规模化建设期后，银行对工程能力的诉求已全面覆盖工作流设计、工具集成、效果评测及运行管控等全链路环节。

财富管理、信贷业务、客户服务等领域仍依据各自的知识体系、流程规范与风控红线独立开发，但其开发方法论、验证手段与运行管理模式，正逐步收敛为一套相对统一的标准；

当Agent进入规模化建设轨道，这套生产方法论本身，也将成为银行AI战略投入的新基石。

**流程重构与再分配**

Agent深入银行核心业务后，真正的难点在于如何将既有的工作流程进行重新解构与分配。

信贷业务是最具代表性的场景。

今年以来，苏州银行陆续推进了文档智能识别、尽职调查辅助、AI辅助审批、放款复核及贷后管理等多个项目；

上海银行同样在对公信贷的营销获客、尽调分析及贷后跟踪等环节部署了Agent能力。

这些项目散布于一笔授信生命周期的不同节点：

资料读取、结构化数据提取、财务报表分析等任务标准化程度较高，更适合交由自动化处理；而越靠近风险评估与审批决策环节，对从业经验与专业判断的依赖就越强；

一组财务比率是否存在异常、哪些疑点需要进一步穿透核实、相同的指标在不同经济周期下应作何解读，往往不存在唯一正确答案，大量关键判断深植于资深信贷人员在长年实践中积累的隐性知识之中。

当前，也有金融科技企业在尝试将此类经验性判断进一步细化、固化，并重新植入信贷审批链路。

神州信息AI创新中心总经理晋梅介绍，该公司推出的CreditMind方案会对历史尽调报告、审批批注及贷款后续表现数据进行系统性重组，从中萃取资深信贷员在进行风险研判时所运用的思维逻辑与经验法则，并将其应用于新一轮审批任务。

在新版授信流程中，系统首先完成客户资料的解析与基础面分析，随后调用历史案例库与专家经验模块补充风险提示，最终将决策权交还审批人员；

此类探索的核心价值，在于将以往高度依附于个体经验的部分判断能力，转化为Agent可调用的标准化技能单元，再将其重新编织进审批流程。

当然，能够被有效固化的主要是那些逻辑较为清晰的判断规则，而那些深度绑定特定客户画像、行业动态及长期直觉经验的判断，仍然必须由人来完成。

在这一分工架构下，Agent融入信贷流程意味着将原有工作切分为更精细的颗粒度：标准化信息处理交由机器、可提炼的经验转化为可复用技能、关键风险裁决保留给人工。

值得关注的是，这种精细化拆分正在向更广泛的业务域扩散。

浦发银行披露的数据显示，今年上半年该行已拥有超过440个AI应用，其中220个Agent完成了工程化部署，同步上线了108条AI流水线，数字化劳动力所承载的工作量折合超过2500个人年。

相较于单纯的Agent数量，"AI流水线"这一概念更能体现流程层面的深层变革：不同的AI能力依据业务时序被重新编排组合，机器连续承接其中的若干环节，而在需要主观判断、权限授权和责任归属的关键节点处，再将控制权交还人工。

浦发银行首席人工智能科学家郑波将金融AI真正投产的三个标志总结为：嵌入核心业务流程、承接原本由人执行的关键任务、并在客户体验、运营效率或风险管控方面产生实质性改善。

对银行而言，Agent深入业务核心的程度，日益取决于流程能够被拆解到多细的粒度。

哪些环节可以稳定地委托给机器、哪些经验具备被封装为技能的潜力、哪些判断必须坚守人工底线——这些边界的清晰度，将直接决定Agent能否真正扎根于核心业务。

**投产之后的长尾挑战**

Agent融入业务流程后，银行的管理视野不再局限于一套系统能否保持正常运转，还需持续关注其业务成效能否长期达标、投入产出比是否合理、以及在出现偏差时整个流程能否顺畅兜底。

首要课题是持续的校准与纠偏。

Agent通过上线前的验收测试，并不意味着其后续表现能一劳永逸地保持稳定；

业务规则在更新、知识库在扩充、客户的表达方式在演变，实际运行中还会不断涌现新的反例与边缘情况，银行需要持续甄别问题的根源究竟在于知识盲区、流程设计缺陷还是模型本身的局限，进而做出有针对性的修正。

来自一家金融科技公司的王军（化名）向枢纽指出，传统软件上线后主要围绕"运维"展开工作，而Agent则需要持续的"运营"；

这种运营关注的不仅是系统是否处于可用状态，更包括输出是否契合业务预期、问题瓶颈出在哪个环节、下一步应当如何优化迭代。

这使得Agent投产后的评价体系变得愈发关键。

郑波在谈及其对未来数年金融AI竞争格局的判断时，将生产力、价值运营能力与组织进化能力列为三大核心变量；

浙商银行董事长陈海强