中经记者 郝亚娟 杨井鑫 上海 北京报道
第五届全球数字贸易博览会（以下简称“”）于2026年9月23日至27日在浙江杭州举办。《中国经营报》记者注意到，AI大模型、智能体正在加快进入金融机构实际业务场景，并从内部运营提效逐步延伸至跨境结算、信贷尽调、研究交易和企业风险管理等领域。
受访人士指出，随着AI在金融业务中的应用持续深化，金融机构面临的不只是技术能力和业务效率的提升问题，模型风险、数据安全、外包管理以及治理体系建设的重要性也在同步上升。如何在扩大应用范围的同时建立覆盖开发、部署、运行和退出的机制，成为金融机构推进AI应用过程中亟须解决的重要课题。
AI加速嵌入金融业务场景
”让尽调工作效率提升50%。
在“智能机具+智能体”发展方向的指引下，聚焦厅堂建设与交互体验，构建新一代轻便型机具，并围绕操作系统、硬件外设、安全管控及三方生态等打造完整的技术路线，在拓展网点服务的时间、空间的同时，通过一体化终端与数据智能深度融合，构建起全新的厅堂格局。
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健全模型风险管理体系
随着AI加快进入金融核心业务流程，相关监管制度也在持续完善。
今年6月，国家金融监督管理总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》（金发〔2026〕8号），将AI治理与安全写入监管文件。
9月，国家金融监督管理总局上海监管局印发《推动上海银行业保险业人工智能应用的若干措施》提到，要求金融机构完善人工智能应用治理架构，将其纳入数智化转型战略规划，加快人工智能人才培养，构建产教融合的培育生态。在合规管理上，要求完善数据合规体系，按照有关规定对面向公众服务的生成式人工智能模型进行备案或登记，建立高风险应用场景准入控制机制，防止技术滥用和数字形式主义。加强外包风险管理，健全模型风险管理体系，提高模型可解释性，践行人工智能向善理念，筑牢安全应用根基，有效防范人工智能幻觉、黑箱、大模型安全漏洞等新技术风险。
总体而言，天府立言金融研究院院长曾刚表示，目前行业总体仍处于“场景验证向规模化复制”过渡阶段，多数智能体集中于内部助手、客服辅助、信贷材料处理等低至中风险环节。需要关注的是，多智能体协同是否能打通营销、授信、贷后等链条，以及银行能否建立统一的模型治理、身份权限、数据目录和价值核算体系。“真正的分水岭不是上线多少智能体，而是能否在安全合规前提下重构端到端运营效率。”曾刚说。（编辑：张漫游 审核：何莎莎 校对：燕郁霞）