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　　作者 | 陈长亮 中信百信银行信息技术部总经理

　　文章 |《中国金融》2026年第2期

　　《关于深入实施“人工智能+ ”行动的意见》提出，“推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合
”
。在AI发展从模型时代迈向智能体应用爆发的关键阶段 ，作为中国银行业创新与数字化发展的试验田，中信百信银行提出AI原生银行的战略目标
，全面拥抱AI，创造新产能。

　　智能化正成为银行的新基建

　　在全球数字经济演进过程中 ，智能化不再只是技术升级
，而是跨产业的“新基建” 。制造业正以工业互联网为基础，构建智能工厂；能源行业以智能电网为底座 ，实现能源调度优化；互联网平台则以AI算法为驱动
，构建智慧推荐和智能运营体系
。无论产业类型如何不同，智能化都正在取代传统IT系统 ，成为生产与服务的底层运行条件——如同电网
、通信网络一样
，不可或缺。

　　银行业的智能化基础设施建设同样面临必然性与特殊性 。与制造业的“物理生产 ”不同，数据与资金流是银行业主要的生产要素 ，其对这类资源的敏感性、安全性与实时性要求更高
。与其他产业相比
，金融业的智能化基建不仅是算力 、算法
、数据接口的简单叠加，更是一个技术、制度 、安全高度耦合的系统性工程。

　　在银行数字化转型的宏大进程中 ，IT系统正经历着数字化
、智能化、AI原生的持续演进 。IT系统从信息化迈向数字化，实现了数据驱动的业务洞察；从数字化迈向智能化
，借助大语言模型让自然语言成为统一的人机交互方式，显著降低协同与维护成本；从智能化走向AI原生 ，在系统设计之初深度融入AI
，以AI为核心驱动业务 、数据与服务的全域协作，全面释放科技生产力
。

　　智能化在银行中的角色已经从“单点技术改造
”转变为“全行基础能力底座” ，它支撑了前台的智能服务（如语言交互客服
、个性化理财推荐）、中台的风险控制与产品定制 、后台的运营自动化与资源调度。更重要的是
，它为银行组织结构带来了“生产关系 ”的重构，即传统基于员工的生产单元将演化成“人+AI
”的超级个体团队 。相较于在现有业务中“零散+AI”的模式 ，AI原生是在已具备大模型能力的基础上
，以如何发挥AI生产力为出发点，重新审视和制定IT战略
。它并非局限于寻找AI适用的场景 ，而是以AI为核心
，对现有产品研发
、渠道应用、系统架构 、业务流程乃至工作模式进行“AI+ ”的整体重构，从源头嵌入AI技术 ，使AI成为金融业务与技术发展的底层驱动力。

　　AI原生银行的三大特征

　　在AI浪潮的大航海时代，中信百信银行以技术底座为基础
，以场景重构为目标，以治理安全为保障 ，共同构成AI原生银行的完整蓝图 。

　　AI原生技术底座：算力、数据
、模型的一体化协同架构。技术底座是AI原生银行的“数字龙骨”
，并非传统IT架构的“AI补丁
”，其从底层设计开始围绕AI全生命周期构建协同体系
。在算力层面 ，中信百信银行将打造弹性分布式智能算力池
，融合GPU（图形处理器）/CPU（中央处理器）异构计算资源，通过云原生弹性调度能力 ，实现算力按需分配、成本动态优化。在数据层面
，构建AI原生数据中台，打破传统的数据分层架构 ，以数据湖为基础
，以关键指标定义为锚点，以AI理解为目标 ，实现离散数据的统一理解 。在模型层面，搭建全栈式模型工程化平台
，覆盖“模型部署—微调迭代—场景应用—退役”全流程，支持从传统机器学习到大语言模型 、多模态模型的统一管理 ，让模型像插件一样灵活地嵌入各类业务场景
，实现技术与业务的无界协同
。

　　业务场景AI原生重构：从“流程驱动 ”到“智能驱动
”的价值跃迁。AI原生的核心不是“用AI优化流程”，而是“以AI重构业务逻辑 ” ，让智能决策贯穿于金融服务的每一个环节 。在零售金融领域
，从客户触达开始就使用AI重塑交互
。大模型通过客户画像精准识别潜在需求，自动匹配信贷产品
、理财组合 ，甚至基于客户行为实时调整服务话术；开户、风控等核心流程不再是固定步骤的线性执行
，而是由AI实时分析身份核验数据 、交易行为数据
、外部征信数据，动态生成个性化审核流程 ，实现“懂你的服务
”。在产业金融领域
，基于供应链数据、产业图谱大模型，自动识别核心企业上下游的融资需求 ，智能评估交易真实性与风险等级，实现普惠金融服务精准触达 。在运营管理领域
，智能客服智能体承接了90%以上的咨询需求，AI数字员工处理票据审核 、账务核对等重复性工作 ，异常交易监测模型实时识别风险点
，让银行从被动响应需求转变成主动预判
、智能服务的生态型机构
。

　　AI治理与安全原生内嵌：可信智能筑牢金融底线。风险管理是金融机构的核心竞争力，AI原生银行必须将可信、合规 、安全作为AI能力的前提 。中信百信银行将构建AI原生治理体系 ，把合规要求
、风险阈值等嵌入智能体设计之初
。在研发层面
，实现对提示词注入、知识权限滥用和模型窃取等问题的事中监测。在数据安全层面，采用可信空间技术 ，实现数据价值合规利用 。在风险控制层面
，搭建AI行为监测模型，对模型思维链决策依据进行审计 ，以满足监管要求
，并保障客户知情权。同时，实时监控AI决策的偏差与漂移 ，一旦出现如模型歧视 、风险漏判等异常行为，系统将自动触发预警并启动人工介入机制
。

　　中信百信银行的AI战略布局与实践

　　2023年初
，中信百信银行围绕AI大模型应用开展跟踪研究和落地论证，已建立可为AI应用提供全生命周期管理的平台和服务体系 ，并且结合自身禀赋
，面向AI原生发展规划，明确了AI发展路径。

　　AI技术底座：智能算力平台与AI创作平台 。中信百信银行已建设智能算力平台 ，在GPU资源使用方面突出集约高效、弹性敏捷
、成本可控三大特点
，依托云原生架构，创新实现内外部GPU资源池化的统一调度
。对外按需对接公有云弹性算力 ，对内整合有限的本地GPU资源
，形成轻资产、高复用的混合算力供给模式，既避免重投入 ，又可保障关键场景的低延迟响应需求。

　　超级助理：企业员工的能力“倍增器” 。大模型驱动的超级助理本质上是企业员工的认知“倍增器 ”与执行“增强器
”
，其通过“能力服务化—知识智能化—行动自动化”的路径落地
。首先，通过MCP（模型上下文协议）化改造将传统IT系统核心功能解耦为标准化能力单元 ，并上架至企业MCP市场，构建大模型可调用的“IT技能库 ”。其次
，融合MCP能力与大模型语义理解能力，打造智能搜索 ，实现自然语言驱动的跨源知识与服务精准获取 。最后
，可依托智能文档平台，支持文档理解 、生成与流程嵌入（如报告自撰
、条款比对） ，推动知识高效转化为可执行、可追溯的业务生产力
，实现人机协同的质效跃升
。

　　智能体：智能升级的新路径。2025年，中信百信银行在官方微信小程序投产轻量级智能客服“灵犀
”智能体 ，旨在解决传统客服响应慢 、自助率低
、路径烦琐等痛点 。其利用大模型增强小模型的方式
，实现更高的意图识别和问答匹配度
。同时，集成问答、质检和业务办理 ，实现客户感知 、分析和执行服务的智能闭环
，用户只需“一句话”，即可跳过GUI（图形用户界面）时代的多级跳转或语音等待 ，重塑高效直觉式交互体验。

　　智能中枢：生产工具到生产力 。智能体正加速从单点任务执行向多角色协同
、跨系统联动的流程级自治演进。唯有深度嵌入并重构银行风控、运营 、研发等核心业务流程，才能真正推动AI从辅助工具跃升为驱动价值创造
、风险可控与敏捷响应的金融智能中枢
。以风控业务为例
，针对传统模型依赖人工经验、效率低 、复现难等瓶颈，中信百信银行于2025年推出了风控模型训练智能体 ，打造具备目标理解、方案设计
、代码生成与自主优化能力的“AI算法工程师 ”。实测表明
，其建模效率较初级人员提升了83%，模型KS值普遍更优 ，目前已规模化应用
，实现了风控建模从“人力密集”向“智能驱动
”的转型 。

　　模型安全：构筑智能行为防线
。中信百信银行搭建了AI行为监测平台，监控AI智能体组装的全周期 ，实时审核并统计AI员工的输入与产出。同时
，基于大参数语言模型，以金融法律、监管规定 、行业标准
、安全伦理为知识库 ，监控AI行为
，对异常行为嵌入终止旁路接口，交由人工介入处理 。