面对AI浪潮，银行业如何从数字化迈向智能化？农业银行给出了系统性答案。其“一蓝图一地图一平台”战略，从顶层设计、技术底座到业务应用，全面阐述了智慧银行的构建路径，为行业提供了从技术到业务的完整实践参考，旨在以科技提升金融服务的质效与普惠性。
智能速览
农行发布同业首份《‘人工智能+’创新实施纲要》，明确了“2863”总体策略。
构建全行统一的“农银智+”平台，支撑三类AI应用形态，实现技术共享。
夯实技术底座，统一技术架构、优化数据供给并强化模型全生命周期管理。
在普惠贷款场景，应用AI实现“现场+远程”风险调查，提升作业效率。
推出AI数字员工“一明”，通过智能问答、陪练等功能为一线客户经理减负增效。
精华内容
智慧银行的建设并非空中楼阁，而是需要从顶层战略到技术根基，再到具体业务场景的系统化工程。农业银行的探索，清晰地勾勒出了这一实践路径。
顶层设计蓝图
农业银行在同业首家发布《“人工智能+”创新实施纲要》，提出了“2863”总体策略。该策略布局了决策式与生成式AI两条路径，聚焦信贷、风控等八大业务领域，并围绕业务、数据等六个方面构建AI全域能力。纲要设定了2025年底、2027年中、2029年底三个时间节点，旨在基本建成AI应用的体系框架。为指引实践，农行还编制了《AI能力地图》，自底向上梳理全行AI能力，并打造了全行共建共享的“农银智+”平台，以支撑多样化的“AI+”应用创新。
夯实技术底座
智慧银行建设离不开坚实的科技支撑。在技术层面，农行构建了统一的异构算力资源池和“模型—云平台—算力芯片”全栈效率提升模式，保障算力高效供给。在数据层面，通过全流程埋点采集数据，构建企业级数据应用体系，并建成存算分离架构数据湖，提升数据处理效率。在模型层面，建立了包含金融专业、通用及基础大模型的资产库，并强化模型全生命周期管理。安全方面则通过数据脱敏、内容质检及RAG技术应用，筑牢AI安全防线。
赋能业务发展
AI技术正深度融入农业银行的核心业务，以提升服务效率和风控能力。在普惠零售贷款的贷前调查场景，农行创新推出“现场+远程”风险集中作业模式。现场核查环节，应用多模态大模型对调查照片和资料进行AI质检、智能预审和系统填单，大幅提升客户经理的核查效能。在视频面谈环节，借助数字人、大模型和语音识别技术，实现作业流程简化、风险提示和工单自动总结，有效提升了集中作业人员的工作效率与准确性。
人机协同增效
为给基层员工减负增效，农业银行打造了营销领域的AI数字员工“一明”。该数字员工具备多种核心能力：一是智能问答，基于企业级知识库，支持客户经理随时查询业务知识；二是智能陪练，AI可扮演客户进行对话，帮助客户经理在模拟场景中提升营销话术与技能；三是营销文案生成，能基于客户画像和资金线索，一键生成个性化营销文案。这些功能为客户经理提供了触手可及的智能辅助，显著提升了营销质效。
农业银行的智慧银行建设实践，为金融业AI落地提供了体系化的方法论和清晰的路线图。随着技术不断演进，AI将更深度地重塑金融业态，未来如何在确保安全可控的前提下，持续挖掘AI的应用潜力，将是行业共同面对的课题。
