（来源：京北方）
作者｜沙丘智库研究团队
人工智能技术的迭代演进，正深刻重构金融行业的服务模式、业务逻辑与竞争格局，而大模型作为生成式AI的核心载体，自2023年以来，历经三年探索、试点与沉淀，已从“概念狂欢”逐步走向“价值落地”，成为中国银行业数字化转型的核心驱动力与关键突破口。
进入2026年，银行业大模型应用迎来新的发展机遇：
政策层面，监管机构明确“积极稳妥、安全有序推进金融AI应用”的核心导向，逐步完善大模型合规监管框架，为行业发展划定红线、指明方向；
技术层面，大模型的轻量化部署、多模态融合、可解释性提升等关键技术取得突破性进展，大小模型协同架构成为主流，降低了银行应用门槛；
业务层面，客户需求的个性化、多元化，以及银行对精细化管理、风险防控升级的迫切需求，推动大模型从“工具级应用”向“系统级重构”转型，成为银行优化客户体验、提升核心竞争力的重要抓手。
为全面、客观、系统地呈现当前中国银行业大模型应用的真实格局，复盘行业发展经验与教训，基于对银行业大模型应用的持续跟踪与调研，沙丘智库发布《2026年中国银行业大模型应用跟踪报告》。
在报告中，我们全面分析了当前银行业大模型&智能体的建设进展，总结落地难点，并为企业提出相应的解决方案；同时，深入研究了国内外19个银行业大模型&智能体典型实践案例，为银行业提供参考。
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银行业大模型应用进展
银行业建设大模型，并不是为了简单的利用新技术替代原有流程，而是以提升员工生产力、改善客户体验、降低运营成本为核心目标，同时强化运营韧性与风险抵御能力，最终实现业务价值与数字化能力的双重升级。
沙丘智库调研数据显示，大模型在银行业的采纳格局正在发生根本性变化。2026 年，已有超过半数（53.5%）的银行在采用大模型，相比 2025 年的 39.0% 提升显著，大模型在核心场景的成效已被充分验证，银行从 “谨慎试水” 转向 “全面铺开”；从2025年到2026年，“计划采用” 和 “考虑采用” 的占比分别下降 4.1 和 6.7 个百分点，暂无采用计划的银行占比仅为2.4%，表明银行内部决策链条更顺畅，项目推进更果断，行业正式迈入大模型驱动的数字化转型深化期。
大模型在为银行带来显著收益的同时，也存在诸多需要重视的风险，包括准确性问题/大模型幻觉、系统性偏见、隐私与安全风险、法律与伦理风险、信息泄露风险等。
其中，模型幻觉是当前大模型的固有特性，现有技术手段无法完全消除，企业必须围绕模型开发和运营的全生命周期采取有效的风险缓解措施，将风险控制在企业可容忍的范围内。对此，沙丘智库提出企业缓解大模型幻觉风险的八大策略（详见《大模型幻觉风险缓解策略研究报告》）：
第一，明确应用范围，推进模块化设计。优先为模型划定清晰的功能边界，而非开发通用产品；通过拆解模块化任务，降低模型运行负荷，减少幻觉问题的发生。
第二，打造高质量上下文，避免“垃圾进，垃圾出”。为模型提供相关且准确的上下文信息，包括高质量数据、指导准则、规章制度、操作指令及定义明确的工具；同时对上下文进行语义建模，确保其可复用、可计算。
第三，充分利用模型的多样性与专业能力。充分挖掘模型的推理与自我反思能力，在适用场景下选用领域专用模型，或搭配传统AI技术协同落地。
第四，建立定制化评估框架。摒弃 “一刀切” 的评估指标，根据解决方案的具体应用范围，设计适配的定制化评估体系，保障评估的针对性与有效性。
第五，树立以用户为中心的理念，降低运营风险。针对不同岗位开展专属培训，制定清晰的模型使用规范；将用户反馈视为正式的优化需求，以此持续提升应用的输出准确性。
第六，完善安全护栏，保障系统完整性。结合企业自身的风险容忍度，搭建独立的防护机制，及时拦截模型的不实输出，维护企业核心利益。
第七，分步落地应用，控制风险影响范围。通过内部试用，提前发现并解决边缘场景问题；秉持 “慢即是快” 的原则，确保系统在全面上线前实现稳定运行。
第八，持续迭代优化，推动数据飞轮。将AI系统视作动态迭代的产品，持续监控数据、模型及关键绩效指标的偏移情况，并据此及时调整上下文信息与模型参数，实现优化闭环。
02
银行业智能体建设进展
大模型技术的不断进步加速了推理模型的研发，推动智能体向更高的自主性和智能化发展。智能体可完成复杂的业务任务，为银行实现复杂工作流的自动化开辟了新可能；
沙丘智库调研数据显示，2025-2026 年银行业智能体采纳进程加快，正在采用智能体的银行占比从 25.0% 升至 32.3%，观望群体明显下降，超九成银行已进入采用或规划阶段，标志着智能体技术正从概念阶段走向实际业务落地，成为银行业数字化转型的新重点。
在应用层面，银行业智能体正从客服、办公、营销等单点场景，逐步渗透至信贷、风控、财富管理等前中后台全业务链条；越来越多的智能体也从基于大模型的 “问答式辅助工具”，升级为能够独立执行全流程业务操作的数字员工，成为银行数字化运营与智能化服务的核心载体。
对企业而言，智能体不是万能的。对于稳定、可预测的工作流，传统自动化工具已经足够应对，过度使用智能体会增加系统的脆弱性；而当智能体被选择性地用于合适的场景时，则有利于提高适应性、减轻人力成本、提高决策质量。
企业应考虑如下三个维度，区分稳定工作流和动态工作流，将稳定工作流交给传统自动化工具，动态工作流交给智能体：
· 可变性：评估流程在结构和具体实例中偏离常规模式的频率，以及需要判断的程度。特别关注“案例型”流程，即每个实例都可能有不同的路径（例如，信贷审批或服务问题解决），这些流程在结构重新设计之前需要特别关注；
· 战略重要性：评估流程对企业实现业务目标、为客户创造价值的重要性，应结合流程所交付的产品、服务或信息进行评估；
· 运营影响：评估流程重新设计后在有效性、效率、适应性、风险、可持续性等方面的变化。
在报告中，沙丘智库提出了将智能体成功融入工作流的“五步走”方法论，旨在为银行业智能体落地提供参考。
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报告目录
第一部分 银行业大模型&智能体应用进展
1.银行业大模型落地现状
1.1 “十五五”时期银行业核心任务
1.2 银行业IT预算变化与投入方向
1.3 银行业大模型建设目标
1.4 银行业大模型采纳情况
1.5 银行业大模型应用场景
1.6 大模型在银行业的独特优势
1.7 银行业大模型应用风险
1.8 降低大模型幻觉的八种策略
2.银行业智能体建设指南
2.1 银行业智能体采纳情况
2.2 银行业智能体典型应用场景
2.3 银行业智能体应用挑战
2.4 银行业智能体防护机制
2.5 银行业智能体落地指南
2.6 银行业智能体的未来：数字员工
第二部分 银行业大模型&智能体典型案例
国内篇：
案例1：工商银行财富助手智能体
案例2：平安银行数字营销一体化平台
案例3：招商银行大模型应用落地模式
案例4：交通银行智能运维大模型实践
案例5：微众银行大模型应用实践
案例6：光大银行 “问数” 工具建设
案例7：湖州银行基于大模型的信贷报告生成实践
案例8：招商银行编码智能体实践
案例9：工商银行测试智能体实践
案例10：厦门国际银行数字员工建设实践
国外篇：
案例11：富国银行Agentic AI重新处理历史贷款文件
案例12：花旗银行Devin智能体赋能开发者
案例13：瑞银集团Agent赋能数据科学家
案例14：布拉德斯科多智能体贷款解决方案
案例15：澳大利亚联邦银行软件工程Agent
案例16：加拿大丰业银行Agent自动完成客户洞察报告
案例17：美国公民银行自动化编排Agent
案例18：丹麦银行信贷申请 Agent
案例19：新加坡银行Agentic AI工具自动生成财富来源报告
