2026年银行和金融机构如何利用人工智能进行决策

对于金融行业的领导者而言，生成式人工智能的实验阶段已经结束，2026年的重点是…… 运营一体化早期应用主要集中在内容生成和独立工作流程的效率上，而当前的需求是将这些能力工业化。目标是创建这样的系统： 人工智能代理不仅辅助人类操作员，而且还在严格的治理框架内积极运行流程。。

这种转型带来了特定的架构和文化挑战。它要求从分散的工具转向能够同时管理数据信号、决策逻辑和执行层的协同系统。

📊 金融机构整合智能体人工智能工作流程

金融服务领域人工智能规模化发展的主要瓶颈不再是模型的可用性或创新应用——而是 协调由于遗留系统、合规审批和数据孤岛之间的摩擦，市场营销和客户体验团队经常难以将决策转化为行动。

Saachin Bhatt，联合创始人兼首席运营官 桥并指出当前工具与未来需求之间的区别： “助手能帮助你更快地写作。副驾驶能帮助团队更快地前进。代理人负责运行流程。”

对于企业架构师而言，这意味着构建巴特所说的…… “瞬间引擎”该运营模式通过五个不同的阶段来实现：

🔹信号： 检测客户旅程中的实时事件。

🔹 决定： 确定合适的算法响应。

🔹 消息： 生成符合品牌参数的传播内容。

🔹 路由： 自动分诊以确定是否需要人工审批。

🔹 行动与学习： 部署和反馈回路集成。

大多数组织都拥有这种架构的组成部分，但缺乏集成，无法将其整合为一个统一的系统。技术目标是： 减少阻碍客户互动的摩擦这涉及到创建数据管道，使数据能够从信号检测无缝流向执行，在保持安全性的同时最大限度地减少延迟。

🔐 治理即基础设施

在银行业和保险业等高风险环境中， 速度不能以牺牲控制力为代价。信任仍然是最重要的商业资产。因此，公司治理必须被视为一项技术性功能，而不是官僚主义的障碍。

将人工智能融入金融决策需要预先编码到系统中的“护栏”。这确保了人工智能代理在自主执行任务的同时，始终在预定义的风险参数范围内运行。

Farhad Divecha，集团首席执行官 Accuracast这表明，创意优化必须成为一个持续循环的过程，数据驱动的洞察不断激发创新。然而，这个循环需要严格的质量保证流程，以确保产出绝不损害品牌完整性。

对于技术团队而言，这意味着合规处理方式的转变。不再是最终检查， 监管要求必须融入到快速工程和模型微调阶段中。。

“合法权益固然有趣，但这也是很多公司可能犯错的地方。” 劳埃德银行集团前市场总监乔纳森·鲍耶观察到，像《消费者权益保护法》这样的法规有助于强制推行以结果为导向的方法。

技术领导者必须与风险团队合作，确保人工智能驱动的活动符合品牌价值。这包括 透明度协议客户应该知道自己何时在与人工智能交互，系统必须提供清晰的升级路径，以便联系到人工操作员。

🎯 约束的数据架构

个性化引擎中常见的故障模式是 过度参与虽然具备向客户发送消息的技术能力，但往往缺乏判断发送频率是否合适的逻辑。有效的个性化依赖于预判——知道何时保持沉默与知道何时开口说话同样重要。。

乔纳森·鲍耶指出，个性化已经发展到预测阶段。 “如今，消费者希望品牌知道何时不该与他们沟通，而不是何时该与他们沟通。”

这需要一个能够实时交叉引用跨多个渠道（包括分支机构、应用程序和呼叫中心）客户信息的数据架构。如果客户正处于财务困境，营销算法推送贷款产品会造成脱节，从而削弱信任。系统必须能够检测到负面信号并抑制标准的促销流程。

“最破坏信任的事情莫过于你从一个渠道转到另一个渠道，然后不得不重新回答同样的问题。” 鲍耶说，解决这个问题需要 统一数据存储 这样，机构的“记忆”就可以在交互点上被每个主体（无论是数字主体还是人类主体）访问。

🔍 生成式搜索和搜索引擎优化的兴起

在人工智能时代，金融产品的发现层面正在发生变化。传统的搜索引擎优化（SEO）侧重于为自有网站引流。而现在，…… 人工智能生成的答案 这意味着品牌可见性现在发生在网站之外，在LLM或AI搜索工具的界面中。

“数字公关和站外SEO再次成为关注焦点，因为人工智能生成的答案并不局限于直接从公司网站提取的内容。” 迪韦查说道。

对于首席信息官和首席数据官来说，这将改变信息的结构和发布方式。 技术搜索引擎优化必须不断发展 确保输入到大型语言模型中的数据准确且合规。

能够自信地在更广泛的生态系统中传播高质量信息的组织，可以在不牺牲控制权的情况下扩大影响力。这一领域通常被称为 “生成式引擎优化”（GEO）需要制定技术策略，以确保第三方人工智能代理能够正确推荐和引用该品牌。

⚙️ 结构化敏捷

人们普遍误解敏捷性等同于缺乏结构。在受监管的行业中， 事实恰恰相反。。

敏捷方法论需要严格的框架才能安全运行。——Ingrid Sierra，品牌与市场总监 那是解释道： “人们常常将敏捷和混乱混淆。称某件事为‘敏捷’并不意味着所有事情都可以随意发挥、缺乏条理。”

对于技术领导力而言，这意味着 将可预测的工作系统化，从而创造实验能力它包括创建安全的沙箱，团队可以在其中测试新的 AI 代理或数据模型，而不会危及生产环境的稳定性。

敏捷始于思维模式，需要员工勇于尝试。然而，这种尝试必须是经过深思熟虑的，需要从一开始就让技术、市场和法务团队通力合作。

这 “合规设计” 这种方法可以加快迭代速度，因为在编写代码之前就已经确定了安全参数。

🚀人工智能在金融领域的下一步发展方向是什么？

展望未来，金融生态系统很可能会出现直接互动。 代表消费者行事的AI代理和代表机构行事的代理。。

Melanie Lazarus，生态系统参与总监 开放银行警告： “我们正在进入一个人工智能代理相互交互的世界，这将改变同意、身份验证和授权的基础。”

在如今这种代理间直接交互的现实情况下，科技领导者必须开始构建保护客户的框架。这需要新的身份验证和API安全协议，以确保代表客户的自动化财务顾问能够安全地与银行的基础设施进行交互。

2026年的任务是 将人工智能的潜力转化为可靠的损益驱动因素。这就要求领导者将重点放在基础设施建设而非炒作上，并且必须优先考虑以下几点：

✓ 统一数据流： 确保所有通道的信号都输入到中央决策引擎，以实现上下文感知操作。

✓ 硬编码治理： 将合规规则嵌入人工智能工作流程中，以实现安全的自动化。

✓ 智能体编排： 超越聊天机器人，迈向能够执行端到端流程的智能代理。

✓ 生成式优化： 对公共数据进行结构化处理，使其易于外部人工智能搜索引擎读取和优先排序。

成功与否取决于这些技术要素与人为监管的结合程度。 最终获胜的组织将是那些利用人工智能自动化来增强而非取代判断力的组织，而判断力在金融服务等行业尤为重要。