当AI不再只是回答问题，而是自主规划、调用工具、执行多步任务时——银行业的“代理银行”时代正式开启。工银亚洲这份报告深入解析了智能代理AI、生成式AI、强化学习、联邦学习等前沿技术在银行业的前沿实践，揭示了从“被动感知”到“主动执行”的智能跃迁路径，以及智能代理将财富来源报告撰写从10天缩短至1小时的效率革命。

智能代理AI是当前最受关注的前沿方向。与传统问答式AI不同，智能代理具备自主规划、工具调用和多步推理能力——例如自动生成信贷文件、发起跨行支付、执行交易结算指令，并在关键节点请求人工复核。从行业布局看，在50家受跟踪银行中，仅有9家记录了处于生产或试点阶段的智能代理AI应用案例，整体仍处于极早期阶段，但被普遍视为继生成式AI后的下一个战略高地。
2026年初，欧洲银行业完成了首笔由AI代理端到端执行的实时支付交易。AI代理在预定义权限范围内，能够代表客户自主发起并执行支付、管理订阅账单、优化跨境结算路径。根据Fortune Business Insights预测，到2034年，AI代理在金融服务领域的市场规模将达57.1亿美元。

智能代理AI正在推动授信流程从“人工主导、AI辅助”向“AI主导、人工审核”的范式转变。在合规领域，传统KYC流程依赖规则型文档验证和静态风险评分，难以处理非结构化数据。AI智能代理正在将财富来源报告撰写、可疑活动报告整理等合规流程的效率提升一个数量级——典型案例中，财富来源报告撰写时间从10天缩至1小时。

检索增强生成技术通过连接外部知识库（监管政策库、产品手册、研究报告），有效解决了大模型知识陈旧与“幻觉”问题，使AI回答可溯源、可验证。多模态AI能够同时处理语音、图像、文本——识别支票影像、分析客户通话情绪、理解手写申请表——将感知维度从单一文本扩展到混合媒介。

强化学习为动态策略优化提供了新范式——在算法交易中，智能体通过与市场环境交互学习最优下单时机与拆单策略；在财富管理中，强化学习用于动态调整资产配置比例。联邦学习允许多家机构在不共享原始客户数据的前提下联合训练风控模型。可解释AI（LIME、SHAP）正从可选属性变为强制性要求，满足欧盟《人工智能法案》及各国监管对算法透明度的规定。