新疆昌吉玛纳斯县被誉为“中国棉乡”和“酿酒葡萄之乡”，其中，棉花产业的资金周转有着“短、频、急”的鲜明烙印，而酿酒葡萄产业投入大、周期长。一急一慢之间，正是该县产业金融最真实的痛点。

　　破解上述融资难题的，并非某款信贷产品，而是工商银行（601398.SH）落地运行的智能体矩阵“智贷通”，通过深度整合多维数据信息，精准测算融资需求，跑通了一条科技助农的新路。

　　日前，国家网信办、国家发展改革委、工信部联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》（以下简称《实施意见》），明确要求研发金融风控智能体，提升信贷审批、交易监控、账户安全等环节Kaiyun官网中国的风险识别能力，推动AI智能体在金融核心风控领域从试点探索走向制度化应用。《实施意见》的出台，被业内人士解读为金融风控智能体驶入“快车道”的重要信号——此前令机构裹足不前的政策模糊空间，正在被清晰的行为边界和责任界定所取代。

　　面对棉花产业资金需求，昌吉玛纳斯支行依托总行搭建的新一代融资全流程智能体矩阵“智贷通”，创新打造了“棉花产业专属服务模型”。这套系统不再仅依赖信贷员的人工经验，而是深度整合企业近三年收购、仓储物流数据，并智能关联棉花期货价格、气候预测等外部信息，结合行内贷款管理办法及行业投融资分析，精准测算轧花厂合理融资需求。通过模型驱动，该支行成功为县域内两家核心轧花厂提供高效信贷支持，缩短融资服务时效，确保棉农“棉出手、钱到手”，解了企业的燃眉之急。

　　如果说棉花产业的痛点在于“急”，那么酿酒葡萄产业面临的则是“熬”。就酿酒葡萄产业而言，酒庄通常需要3—5年方能实现盈利，传统信贷模式难以适应其“慢回报”的特性。昌吉玛纳斯支行以“智贷通”为数字化基座，积极联动县域农业单位，共同构建“葡萄产业数字地图”，全面整合葡萄园地块信息、种植品种、酒庄分布等关键数据，并为当地一家精品酒庄量身定制“成长周期陪伴式”融资方案，有效缓解了酒庄长期发展的资金压力，成为产业全周期健康发展的坚实后盾。

　　工商银行2025年年报中提到，2025年，该行创新建设新一代融资全流程智能体矩阵“智贷通”，构建“多维信息融合+深度推理”客户信用风险评估体系，服务公司客户营销、尽调、审查、审批和存续期管理全流程。

　　然而，能够像这样率先迈出一步的机构，在整个行业中仍然属于少数。在此次《实施意见》出台之前，更多银行在面对风控智能体的部署时，普遍抱持观望态度。

　　中金金融认证中心有限公司（CFCA）智能创新中心助理总经理李闯分析称，横向对比来看，得益于对科技的高投入，金融行业智能体应用数量领先于零售、制造和医疗等行业，是落地的先锋。但由于极度注重安全信任，业务侧重效率提升，在部署高自主性智能体方面反而落后于零售和制造业，相对前沿高科技、互联网企业有一定的滞后性。

　　上海金融与发展实验室主任曾刚告诉《中国经营报》记者，《实施意见》出台之前，部署风控智能体面临的最大障碍之一恰恰是政策模糊——监管边界不清、容错空间不明，导致机构宁可观望也不愿贸然投入。

　　IDC（国际数据公司）中国金融行业研究经理思二勋认为，《实施意见》出台后，政策由“原则性引导”转向“规则化约束+鼓励创新并行”，对银行部署智能体的节奏产生了明显的结构性影响，整体表现为从“试点观望”转向“有序加速、分层推进”。

　　思二勋详细分析称，在部署节奏上，《实施意见》明确了数据安全、模型可控与责任边界等关键要求，消除了此前银行在合规上的不确定性，原本处于观望或小范围验证阶段的机构，开始加快从概念验证向生产级应用转化，尤其是在贷前审批、运营辅助等低风险场景，银行更倾向于快速复制与规模化推广。

　　在推进路径上，思二勋指出，“分级分类治理”的政策导向促使银行采取更清晰的分阶段策略，优先在可解释性强的环节落地，待满足审计与风控要求后，再逐步向贷中决策与贷后管理延伸。

　　对此，易观千帆金融行业咨询专家陈毛川给出具体分析，通常情况下，贷前审批不涉及复杂动态博弈、可解释性强、合规门槛低，ROI最明确、价值易量化，业务场景流程、数据字段标准化程度高；贷中监控具备强实时性、高敏感性，要求实时拦截不法行为；而贷后管理依赖长期行为数据与外部舆情，模型准确率低、效果周期长。正是这些差异，决定了银行会优先在贷前环节发力。

　　在技术层面，思二勋指出，政策对智能体“可审计、可追溯、可验证”的强调，倒逼银行同步推进模型管理、数据治理与审计日志体系等基础能力建设。而在风险偏好层面，最为深刻的变化在于，风控与合规部门开始从“谨慎制约”转向“参与共建”，推动智能体从科技部门主导的创新项目，转变为全行层面的系统性工程。

　　曾刚亦认为，《实施意见》将“安全可控、规范有序”列为首要原则，同时要求完善异常检测与合规审计功能。这意味着，合规门槛的确在提升，尤其是对数据治理、模型可解释性、人机决策边界的要求更加明确。

　　“《实施意见》规定完善智能体异常检测、合规审计功能等，意味着金融机构在智能体应用过程中要充分考虑合规要求，更加重视智能体的可解释性和全流程留痕，能生成结构化决策链路、符合伦理审查且具备完善审计日志的智能体方案更适合银行的应用场景。”陈毛川补充道。

　　当政策通道逐步打开，一个现实的技术命题摆在了各家银行面前：风控智能体究竟需要怎样的系统环境和数据基础，才能真正“跑起来”？

　　“银行核心系统大多构建于十数年前，以集中式主机架构为主，数据分散在多个孤岛之中，接口标准不统一，实时性也严重不足。”曾刚说。

　　李闯进一步分析称，遗留系统经过十数年打磨，具备极高的事务一致性保障和成熟的边界控制能力，为防范金融系统性风险提供了坚实底座。但高度灵活自主的智能体与传统核心银行系统严苛的串行审批逻辑、静态调用链路格格不入。他直言：“核心难度在于遗留系统的‘确定性’与智能体的‘概率性’之间存在剧烈的信任冲突。智能体具备多步自主推理和调用外部工具的能力，这种非人类实体的行为不可预测，极易引发工具滥用、越权操作，甚至导致风险在核心系统中级联传播。”

　　在采访中，业内人士普遍认为，要让智能体从“接进去”到“跑得稳”，银行须同时在系统架构、数据治理、流程线上化与模型治理，以及底层的信任机制四个维度发力。

　　系统架构解耦与接口标准化，是智能体接入的第一道关卡。思二勋指出，智能体的核心能力依赖实时或高频的数据交互与API（应用程序编程接口）调用，而遗留架构多为单体系统，内部逻辑高度耦合、缺乏标准化API，改造难度极大。银行需要从架构层面将授信计算、风控评分、审批、合同生成、放款执行等核心能力拆解为独立的微服务模块，并通过流程解耦，允许将智能体作为一个服务节点动态插入，且支持规则触发，否则智能体将处处受制。同时，引入标准化通信协议为多智能体协同奠基。当多个智能体需要协同工作时，银行应考虑采用模型上下文协议（MCP）之类更先进的交互标准，提升系统的可扩展性与适应性。

　　“目前，部分国有大行、头部股份行已提前启动核心系统分布式改造，已具备接入基础，而多数中小银行仍卡在这一步。”陈毛川如是说。

　　其二是数据治理。“风控智能体的判断高度依赖数据资产，但现实是，多数银行的交易数据、客户数据、外部征信数据分属不同系统，格式不统一、口径不一致、历史数据清洗程度低，这正是智能体在实际运行中频繁‘跑偏’的根本原因。”曾刚强调，在接入智能体之前，构建统一的数据中台或特征工程平台是前提。

　　其三是流程线上化与模型治理，尤其是模型可解释性与人工复核机制的嵌入。曾刚表示，监管要求风控决策必须可解释、可追溯，纯黑箱模型无法通过合规审查。银行需要在智能体的决策链路中设计人机协同节点，明确哪些环节可以自动执行，哪些必须由人工介入复核，这既是合规要求，也是防范模型系统性失效的安全阀。

　　其四是底层信任机制的重构。李闯补充道，要让智能体真正“跑起来”，银行必须完成底层信任机制的重构。在这一过程中，银行应关注并参考正在推进的智能体互联、身份管理、智能体发现、智能体评估等国家标准和行业标准研制方向。“具体而言，信任重构需要依托强大的第三方力量，参考国家标准，比如在身份与能力信任方面，为每个智能体颁发数字身份证书，通过第三方检测评估机构形成能力评估报告、认证凭证或可验证资质声明。在智能体互联发现与交互阶段实现合法的身份鉴权与能力资质互认。在评估与隔离方面，在智能体接入遗留生产环境前，依据智能体评测标准，在沙箱环境中进行多步骤逻辑与工具调用安全检测，确保其行为的合规性与可解释性。”