李跃恒盈策略
（平安银行股份有限公司杭州分行，浙江省杭州市，310016）
[摘要] 随着“开放银行”（Open Banking）模式在我国金融数字化进程中的深化应用，标准化API接口服务模式逐渐暴露出服务场景适配性不足、跨系统协同效率低下等问题，这制约了复杂商业生态下金融服务的进一步延伸。本文以平安银行数字化转型实践为研究载体，探讨商业银行如何通过AI智能体（AI Agent）技术融合区块链、央行数字货币等创新工具，构建"主动协同式"银行服务框架，实现从标准化产品输出向智能服务协同转型，从被动接口升级为主动化、场景化、智能化服务，对推动我国银行业在数字基础设施建设层面实现服务范式革新具有理论与实践双重价值。
[关键词]开放银行（Open Banking） 智能体(Agent) 数字化 区块链 数字货币
当大模型技术席卷各大行业之时，银行作为经济社会运行的基础设施及重要支柱，亦在激荡变革的洪流中寻找智能时代的战略方向。近些年来，“开放银行”（Open Banking）作为银行给企业及第三方合作伙伴提供个性化金融服务的概念已被大众熟知，平安银行作为“开放银行”的践行者，通过输出标准化接口（API）已为众多企业提供支付结算、票据、投融资等开放银行场景服务，成功推进了银行业务的数字化转型，提升了服务的便利性和敏捷性，降低了服务的门槛和成本。在杭州分行服务客户过程中，我们看到了很多企业在数字化、走出去等方面走在前列的经营探索，随着客户场景的多样化与复杂性日益增加，这种API服务模式开始面临发展瓶颈。尤其是在当前DeepSeek为代表的AI应用如火如荼开展时，众多业内人士都在关注同一个课题：如何借助智能体（Agent）以及其他创新方式如区块链、央行数字货币等，进一步激发银行产品及服务模式的创新活力，并为未来的银行业务打开更广阔的想象空间。
传统开放银行：被动式“接口工厂”的困境
“开放银行”在本质上是将银行产品服务进行模块化输出，通过标准化API把账户管理、支付结算、投融资等金融服务开放给客户及第三方合作伙伴。对于企业而言，这一做法带来了不少好处：可以在企业既有的业务或财务管理系统快速对接银行服务，最大化提升财务工作效率。然而，从企业的实操经验来看，“开放银行”的对接亦存在诸多痛点。
一是标准与兼容问题。各家银行的金融产品服务接口标准不尽相同，一个功能可能就需要对接多个API接口，且大型企业往往存在跨银行资金管理的诉求，对接多家银行意味着更高的实施成本。
二是身份识别与授权挑战。在监管态势趋严的背景下，各行在身份识别与验证、主体授权与意愿认定等环节的实施方式上存在差异，较难实现对操作人员身份与授权的持续动态管理，存在合规风险。
三是企业内部流程和信息断点。不少企业还处于数字化转型的初始阶段，生产经营、销售、财务、人事等环节没有横向打通，业财一体化还存在诸多壁垒，流程成本较高。
传统开放银行的被动API接口模式，难以满足这些新生的定制化、自动化需求。
Agent崛起：让金融服务跃升自我“进化”恒盈策略
在这样的背景下，Agent日渐受到瞩目。与其说它是一种新工具，倒不如称其为下一代的人机交互“接口”：它能在获得适当授权后，自动调度银行提供的各类API并执行完整资金等服务管理流程。形象地看，Agent 就像一位熟知财务与金融逻辑的“总管”，懂得如何兼顾成本、收益和效率，完成预设的财务和资金指令，并及时将执行结果反馈给企业客户。与此同时，MCP（Model Context Protocol 模型上下文协议）的兴起，也将从技术层面在即插即用支持多机构数据源、双向实时通信、非结构化任务处理等方面给予Agent服务更强的支撑。
为了持续优化Agent的智能调度能力，"Agent原生"API应用而生，这类API不仅支持标准化接口，还能动态适应多变的业务场景。通过实时数据反馈和机器学习模型优化，API可自动调整接口参数或扩展功能模块，与Agent形成协同进化。
这种从“被动调用”到“主动协同”的转变，不仅大幅简化企业端的操作流程，也将在本质上改变银行与客户间的业务互动形式。以最常见的结算业务处理为例，一家大型企业日常要处理多账户、多币种、多支付链路的清结算业务，过去需要依赖财务人员的经验、投入大量精力来协调不同系统按顺序执行指令，流程繁琐且效率低下。如今可以让Agent以“指令承包人”的身份进行任务自动调度处理。设想一下，企业只需要给出一个自然语言的任务描述，Agent便可在合规授权与适度风控边界内“化零为整”，将以往的业务经验判断和人工操作步骤，简化为智能调度指令序列并快速协同执行，这背后隐含的效率提升无疑十分可观。
跟随客户发展：为企业经营壮大提供全新解法
随着中国企业数字化经营水平不断提升、跨国经营日益普及，对银行的金融服务提出了更高的要求，如杭州的很多企业均有海外市场布局、义乌的商户也通过AI玩转了跨国生意。
一个简单场景：财务人员在操作跨境汇款时，常常面临中间行选择、风控敏感度、资金流转周期等诸多变数，稍有不慎就会出现交易退回或大额手续费扣除。而“带着大脑”的Agent能够通过整合多家银行的历史交易成功率、风险模型，能自如地选择最佳支付路径，减少试错成本。Agent与银行的财资管理平台、跨境资金管理平台结合，可以极大提升企业客户的操作便利性。
与此同时，区块链与数字货币也被视为可能的技术补充，完善企业多账户多币种长支付链条管理的安全性，在供应链、跨境等场景中提供较高的效率和透明度，尤其当 Agent 拥有区块链上的自动化合约工具，可以实现实时对账和追溯。不少银行也在尝试“区块链+传统金融服务”模式，期待在供应链贸易与跨境电商领域找到新的业务增长点。平安银行也在长期的供应链金融实践过程中，构建了“平安好链”等技术平台，将交易信息线上化、可视化，方便企业跟踪及统筹管理应收账款，并通过对发票、合同等贸易影像资料进行OCR识别、NLP分析，提升贸易背景真实性验证的效率和准确性。在数字货币运用方面，也不乏有境内银行通过数字货币桥帮助客户实现了跨境收款服务。
真正提供价值：谁需要“对话式金融”
前面讨论更多聚焦的企业客户，确实若仅以日常消费或转账的场景而论，个人用户似乎不太需要Agent的帮助，毕竟移动支付平台已相当成熟，用一句“帮我转账”替代点几下屏幕，意义并不明显。然而，个人用户在财富管理、多元化投资、信贷产品的选择及多机构产品组合等方面，依然存在巨大的潜在需求。Agent可以跨机构、跨品类地进行智能化搜索与比对，为个人用户匹配最优的资金配置、综合贷款或投资组合，甚至能够在得到授权后直接完成购买或网申操作。相比传统渠道的“依赖式”咨询和人工比价，Agent提供的是一种跨平台、实时化、个性化的“金融顾问”体验。
相比个人，对公业务往往涉及多主体、多账户、多场景的高频交易，涵盖贸易融资、供应链金融、现金管理、支付结算等各业务领域，即便银行通过API为企业带来了诸多金融服务接口和平台化对接的便利，企业仍需投入大量精力处理财务流程、风控授权以及合规审计等问题。Agent在此不仅能发挥“财务执行官”与“智能规划师”的双重作用，还能协同多家银行与第三方合作伙伴，为复杂的资金调度提供灵活高效的解决方案。对公业务领域的这种智能化升级，不仅有效降低企业的运营成本，也为银行从“工具型 API”转型为全面、有深度的“解决方案提供方”创造了绝佳机遇。
生态创造未来：深入对接产业链恒盈策略，主动研究场景化智能体
布莱特·金在bank4.0中畅想了未来银行服务的“无感知化”。当Agent开始普及，企业可轻松将各种银行服务融入内部的管理体系与业务流程中，这或许会进一步催化“银行脱媒”。但如果银行能借助自研或深度合作的Agent方案，将原先的被动接口升级为主动化、场景化、智能化的服务，例如根据企业交易与流动性特征及时并动态提出资金管理方案，那么银行在企业多Agent并存的情形下，地位反而能得到巩固。
更重要的是，Agent能够通过与企业内部系统的深度集成，实时感知企业的运营状态和资金需求，主动触发相应的金融服务。例如，当企业库存周转率下降时，Agent可自动推荐供应链融资方案；当跨境交易频率上升时，Agent可即时优化汇率风险管理策略。这种"服务找人"的模式，彻底颠覆了传统金融中"客户主动申请—银行被动响应"的交互逻辑，使金融服务无缝嵌入企业的核心价值链。
平安银行在实践“服务找人”的过程中，逐步构建Agent大模型智能体、Workflow 工作流、Plug-in 插件库、RAG 知识检索等核心模块，充分释放大模型的通用能力，并结合银行业务特点优化其语义理解、逻辑推理和多轮交互能力，使其更加契合金融服务场景。此外通过整合多个大语言模型，平安银行不仅打造了通用金融大模型，还针对不同业务场景进行优化训练，形成一系列场景化模型，并建立资源动态分配的算力平台及 ModelOps 体系，实现从模型开发到应用运维的全流程自动化。当前，该智能体系已逐渐应用于客户营销、生产运营、风险管控、研发及办公辅助等领域，落地200+应用场景，其中“大模型开放平台”入选 2024 银行业数字金融实践典型案例。
合规与安全：决定Agent是否能“长大成人”
银行业历来对风险与合规保持高度敏感。Agent介入后，所面临最基础的问题便是：企业给Agent的授权交易指令是否可以视作企业主体的决策，并在法律和监管框架下得到支持？例如，一旦发生误操作或越权交易，如何追溯并落实责任？在传统模式下，银行电子渠道通常会配发数字证书并采取多因子身份鉴权，而当这套机制平移到Agent上时，需要更严谨的身份管理与安全管控策略。
第二个影响Agent在金融行业应用发展的关键问题是数据安全。近年来随着社会公众对数据安全风险意识的提升，企业对于自身业务经营与内部管理的数据也十分敏感。即使是在“私有化部署”或“本地化 Agent”的环境下，如何让企业在享受大模型应用成果的同时，保障其数据的独立性与安全性，不失为当下银行与企业需要共同思考的一大难题。
第三个影响Agent大规模商业推广的关键问题是知识产权保护。特定领域Agent需要大量合法的训练数据进行模型微调、Agent开发应用也涉及多方主体，训练数据和生成内容均会牵涉到数据资产确权和知识产权认定。当前国内外对Agent尚无相关的法律法规和监管框架，银行和接入Agent的企业需明确各自的权责边界，在保障权利的前提下进行商业化应用。
可以想见，为了适配各类行业规范和监管要求，Agent的未来发展仍需面对一系列的合规与安全挑战。
扎根实体，共同进化
当前的大模型热潮中，不乏讨论其在金融场景落地的文章，但目前看更多停留在代替已有的人工操作，如协助客户经理、审批人员撰写、审阅信贷报告，代替客服人员完成部分客户沟通服务工作，这些更多是基于已有流程提升效率、降低成本。
我们认为，AI Agent的一种应用价值在于重构服务范式——从"人找服务"转向"服务找人"。通过深度理解客户需求，Agent可主动预判并响应企业的金融需求，例如在企业扩张期自动匹配跨境资金池方案，或在行业波动期动态调整授信额度。这种智能化跃迁不仅需要技术突破，更要求银行从底层逻辑上重塑服务流程，将自身定位从"金融产品提供商"升级为"客户经营伙伴"。
Agent的出现，为银行业提供了一条从“开放”走向“进化”的全新路径：企业不再逐个对接繁琐接口，而是通过Agent与银行的智能化服务进行多轮协同，动态准确执行复杂的财务管理、供应链管理和交易流程。更重要的是，Agent不仅提高了金融服务的便利性、可触达性，更可以通过智能方式提供基于各个产业链的个性化配置方案，这既是技术架构层面的革新，也是一场业务与商业模式的全面再造。
要想在这股变革浪潮中脱颖而出，银行需要在保障安全与合规的前提下，坚定对数字技术与银行服务场景的深入探索而非简单的部署一套大模型、坚定和客户AI+的经营战略同频共振而非为了数字化而数字化。对于整个市场而言，这种多元化的创新探索带来的不仅仅是效率的提高，更是一次对传统银行服务模式的深度解构与重塑。
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