外部行业实践 ·
网商银行落地全流程AI Agent方案 为小微群体提供个性化普惠金融服务
2026外滩大会上，网商银行对外公开了AI技术在全业务链路的落地成果。面向用户侧，该行推出适配小微经营场景的智能交互金融Agent，目前已有大量小微商家可使用该服务，用户仅通过对话就能获得和自身经营节奏匹配的信贷、票据、财税等金融服务。内部运营侧，该行打造多套AI工作台，完成了风控、人工审批、营销、产品研发等核心环节的智能化改造。整套方案采用人机协同落地逻辑，搭配专属技术底座与合规评测体系，在符合
仅供行业学习与场景参考，不代表优秘交付、客户关系或效果承诺。
面临的问题
过往小微金融服务大多采用标准化产品逻辑，很难贴合不同小微经营者的实际经营节奏，用户如果需要适配自身业务的定制化金融方案，往往需要在多个服务入口跳转，提交多份不同材料，整个流程耗时长、操作复杂。传统量化风控模式主要依托客群静态标签判断风险，而小微企业个体经营差异极大，相同标签背后可能对应完全不同的经营状态，很容易误判处于扩张阶段的优质客户的实际情况。复杂信贷申请案例的风险研判需要依赖从业经验丰富的人工审批专家，但这类专家供给有限，且个人从业经验很难被完整沉淀、稳定复用，导致整体审批效率难以提升。此外，银行传统应对突发需求的跨部门联动流程冗长，无法及时响应极端天气、行业波动等场景下的批量用户需求；传统产品研发流程涉及需求澄清、设计、开发、测试等多个环节，不同部门之间的上下文传递对齐成本高，需求落地周期长，无法快速回应用户的高频隐性需求。同时金融行业属于强监管、不容错领域，AI技术落地到核心生产
AI 落地做法
网商银行采用以Agent为核心的人机协同落地逻辑，明确划分人和AI的工作边界，AI负责执行、探索、分析、试算类事务性工作，人类员工负责定义业务目标、设定评判标准、判断输出结果、纠正AI偏差并承担最终责任，在保障业务整体可控的前提下最大化释放AI的效率优势。同时该行搭建了三大技术支撑体系：一是专属架构治理工程，从架构层面针对事实依据、模型输出、操作权限、工具调用和操作结果做分层治理，实现AI工作过程全链路可查，确保出现异常时可以及时中止、人工接管、恢复业务和问题追溯；二是搭建符合金融行业要求的可量化AI评测体系，通过“问题定义-Agent执行-效果评测-纠正回流”的闭环迭代打磨AI能力，将服务质量提升至符合金融业务要求的标准；三是构建统一的AI知识库，把散落在员工经验、业务文档、系统数据中的业务知识、历史规则、用户数据做统一抽取编译，转化为AI可识别的上下文信息，为各环节的AI决策提供可靠的信息支撑。此外，在用户侧上线统一的智能金融Agent作为小微客户的服务入口，内部运营侧部署多套AI工作台覆盖风控、人审、营销、产研等核心生产环节，实现全业务流程的智能化改造。
实施路径
- 用户侧上线普惠金融智能Agent作为小微客户的统一服务入口，通过多轮对话识别用户的模糊需求，结合用户历史经营、信贷数据还原真实业务场景，自动生成匹配用户经营节奏的个性化金融方案
- 内部部署智能风控工作台，将风控分析的颗粒度从客群维度细化到单个客户维度，结合用户实际经营动态做风险判断，避免传统静态标签对扩张期优质客户的误判
- 内部部署智能人审辅助工作台，预先完成客户材料读取、信息整理与事实链还原，向人审专家输出证据清单、待核实问题与初步建议，人审标注的决策结果自动回流系统迭代AI能力
- 内部部署突发需求智能响应工作台，通过交叉验证用户对话、卫星遥感、经营流水、区域事件等多源数据，快速识别批量客户突发需求，自动生成适配的差异化服务方案
- 内部部署智能产研工作台，需求阶段自动生成可交互高保真原型对齐跨部门共识，研发阶段输出高精度系统分析并调度子代理并行推进任务，配套自动化评测压缩产研周期
- 采用以Agent为核心的人机协同落地逻辑，明确AI负责执行、探索、分析、试算，人类负责定义目标、设定标准、判断结果、承担最终责任的分工边界
来源：量子位（本站改写摘要，成效数据均取自原文）
项目背景
此前小微普惠金融的发展重点是扩大服务覆盖范围，大多为小微经营者提供标准化的融资类产品，很难满足小微群体多样化、个性化的经营类金融需求，普惠金融服务的专业度还有较大提升空间。同时银行业的业务流程惯性强、合规要求极高，AI技术落地到核心生产环节的阻力大、门槛高，此前很少有银行实现AI在全业务流程的深度应用。网商银行基于自身服务小微经营群体的业务定位，探索AI技术在银行核心生产环节的落地路径，推动普惠金融从“可获得”向“专业化、个性化”的方向升级。 本案例依据「量子位」公开发布的信息整理，原文：https://www.qbitai.com/2026/09/487631.html
业务问题
过往小微金融服务大多采用标准化产品逻辑，很难贴合不同小微经营者的实际经营节奏，用户如果需要适配自身业务的定制化金融方案，往往需要在多个服务入口跳转，提交多份不同材料，整个流程耗时长、操作复杂。传统量化风控模式主要依托客群静态标签判断风险，而小微企业个体经营差异极大，相同标签背后可能对应完全不同的经营状态，很容易误判处于扩张阶段的优质客户的实际情况。复杂信贷申请案例的风险研判需要依赖从业经验丰富的人工审批专家，但这类专家供给有限，且个人从业经验很难被完整沉淀、稳定复用，导致整体审批效率难以提升。此外，银行传统应对突发需求的跨部门联动流程冗长，无法及时响应极端天气、行业波动等场景下的批量用户需求；传统产品研发流程涉及需求澄清、设计、开发、测试等多个环节，不同部门之间的上下文传递对齐成本高，需求落地周期长，无法快速回应用户的高频隐性需求。同时金融行业属于强监管、不容错领域，AI技术落地到核心生产
实践方案
网商银行采用以Agent为核心的人机协同落地逻辑，明确划分人和AI的工作边界，AI负责执行、探索、分析、试算类事务性工作，人类员工负责定义业务目标、设定评判标准、判断输出结果、纠正AI偏差并承担最终责任，在保障业务整体可控的前提下最大化释放AI的效率优势。同时该行搭建了三大技术支撑体系：一是专属架构治理工程，从架构层面针对事实依据、模型输出、操作权限、工具调用和操作结果做分层治理，实现AI工作过程全链路可查，确保出现异常时可以及时中止、人工接管、恢复业务和问题追溯；二是搭建符合金融行业要求的可量化AI评测体系，通过“问题定义-Agent执行-效果评测-纠正回流”的闭环迭代打磨AI能力，将服务质量提升至符合金融业务要求的标准；三是构建统一的AI知识库，把散落在员工经验、业务文档、系统数据中的业务知识、历史规则、用户数据做统一抽取编译，转化为AI可识别的上下文信息，为各环节的AI决策提供可靠的信息支撑。此外，在用户侧上线统一的智能金融Agent作为小微客户的服务入口，内部运营侧部署多套AI工作台覆盖风控、人审、营销、产研等核心生产环节，实现全业务流程的智能化改造。