9月9日，由国务院批准、商务部与北京市人民政府共同主办的2026年中国国际服务贸易交易会（服贸会）在北京首钢园启幕。作为服贸会金融服务专题极具行业影响力的品牌活动，第八届中国金融科技交流会同期举行，主题聚焦"科技赋能——金融业数字化创新与应用"。

这场行业盛会汇聚监管机构领导、国际银行业联合会负责人及银行、证券、保险与头部金融科技企业核心高管，围绕金融大模型落地、数据要素市场化、金融机构数智底座建设、全链路智能风控等前沿议题深度交流。神州信息首席咨询专家孙中东受邀出席，以《全球AI落地范式和中国方案》为题发表主题演讲。

本文从三个层面讨论当前人工智能落地：一是全球AI整体进展，尤其是银行业的实践；二是全球监管框架，特别是国家金融监督管理总局2026年6月发布的《金发8号文》；三是有效应对落地挑战的中国方案。核心判断是：AI已进入银行最不能出错的业务主线，落地成败不取决于模型演示，而取决于部署能力、语义对齐与运行时治理。

全球图景：领先银行已在核心业务上开展AI重塑

领先银行不再把人工智能停留在边缘场景或助手层，而是直接进入信贷裁决、反洗钱等最不能出错的核心系统，推进现代化重塑。对公信贷、零售信贷、交易银行等前台核心业务，以及开发、数据治理、核心系统现代化等中后台赛道，均已出现系统性的AI改造。因AI介入，核心现代化相关能力约可提升25%至50%。

头部机构的应用面已经铺开。约30%的银行实现了事务性工作替代；但多数机构目前仍以助手型应用为主，事务性替代尚不充分。行业正在从“做助手”转向“重新设计核心业务”。这些场景不是外围试点，而是银行的命门。

以审单业务为例，智能体需要贯通单据识别、对《跟单信用证统一惯例》（UCP）规则的感知以及合规条款落地，在业务主线上完成重塑，而不是在主线之外叠加一个对话窗口。问题的本质已从“能不能接一个大模型”转为“如何把核心作业链条按智能体方式重新设计”。

全球监管：责任、分级、检查点、追溯与运行时治理

近两年全球不同国家或地区的监管机构已连续发布多项关键文件，包括欧盟《人工智能法案》，新加坡《AI智能体治理框架》及其后发布的《运行时金融智能体安全保障框架》（目前全球针对金融智能体较为前沿的管理框架），以及国家金融监督管理总局于2026年6月发布的《金发8号文》。这些文件为人工智能从演示推向核心业务治理提供关键指引和框架。

梳理上述文件，监管路径可归纳为五条原则：

谁使用谁负责。出现问题不能简单归咎于大模型或合作伙伴，责任由使用者承担。

风险分级。治理强度随业务风险等级变化，高风险场景对应更强约束。

人工检查点不可省略，高风险业务尤甚。人机协同中的关键闸门不能被自动化“吃掉”。

全链路可追溯。大模型本身缺乏充分可解释性，银行若在核心业务中使用大模型，必须补齐可审计、可回溯的证据链。这也是后文强调本体的监管背景。

治理从事后前移到运行时。人工智能一旦在核心链路出错，事后处置往往代价巨大，因此必须把控制点前移。国际大型银行已在加紧建设治理型能力。

两大缺口与中国方案的三大支柱

全球企业人工智能试点中，能够产生可衡量绩效影响的大约只有5%，其余95%未能覆盖投入。多数试点停留在演示，一旦进入真实部署便失败。瓶颈通常不在模型能力，而在部署。由此形成两大缺口。

第一是FDE（Forward Deployed Engineer，前线部署工程师）能力。这一模式由Palantir率先体系化，要求FDE同时懂业务、懂人工智能、懂数据、懂机构自身语义。这类复合型人才极度稀缺，一家区域性银行全行往往只能选出数人。2026年6月前后，Anthropic、OpenAI、Accenture、AWS、Google等已密集布局FDE相关能力。现有供给多面向一般行业；金融叠加业务与合规复杂度后，人才更难获得。

第二是语境与语义层。问题不只是传统数据治理，而是如何让大模型读懂银行业务。Databricks、微软、Snowflake、Palantir等数据与平台厂商都在加厚语义层，使模型能够理解字段、规则与业务含义，而不仅仅是读取表格。

针对上述缺口，中国方案以三大支柱补位：客户旅程重塑、智能体、本体论。前一支柱用于缓解FDE缺失，后两支柱分别形成生产力和治理约束。

客户旅程重塑：弥补FDE缺口的方法工具

客户旅程重塑不同于一般流程优化。它本就是数字化时期提升银行能力的有效方法。人工智能到来之后，关键在于识别痛点，找到模型与智能体真正能够发挥作用的切入点。全球银行业也在使用类似方法。

当前难点在于：业务人员不完全懂科技与人工智能，科技人员不完全懂业务。这一轮落地首先是业务问题，其次才是技术问题。客户旅程重塑提供一套共同语言和方法，使业务与科技组成联合战队，把“在哪用、怎么用、用到什么深度”说清楚，从而部分对冲前线部署人才不足。

智能体：先定关系与岗位，再落实监管与工程

设计智能体之前，需要先明确两点。一是VRF，即人与人工智能的关系定位。关系不清，后续治理难度和适用边界都会失控。二是ADC，相当于把智能体写成数字员工的岗位说明书，明确职责、权限、输入输出与协作方式。

两条加强路径必须并行：治理须满足《金发8号文》等监管要求；智能体工程应跟上环境工程（Harness）等最新赛道。模型与基础工程能力仍主要来自大厂，应用机构的关键是用对、管住，而不是另起一套底层能力。

本体论：约束幻觉、完成语义对齐、支撑可解释

本体近年在多行业升温，我们不必简单对标某一家公司，而应看原理能够解决什么问题。对银行而言，本体是给机器使用的内部业务世界模型，使其可解释、可追溯，并在大模型发挥作用时对其幻觉加以制约。它并不直接消除模型内部的幻觉机制，而是在核心业务链路中用公理、定义和规则，把输出约束在可接受边界之内。

语义对齐的含义是：银行内部大量定义与规则，大模型事先并不知道。若要在贷款裁决等核心业务上使用大模型，必须有机制使其理解本行做法，而不是只理解公开语料中的一般金融常识。

举例而言，17岁创业者申请500万元贷款，流水过亿。若仅看表面材料，智能体可能倾向通过；但银行内部有一条公理——须年满18岁方可发放该类贷款——于是被拦截。年龄门槛只是海量公理中的一条，本体的价值，就是把这些公理组织成机器可执行、人可审计的业务世界，从而同时响应监管对可追溯的强制要求，并降低核心场景中的语义漂移。

结语

客户旅程重塑、智能体与本体三位一体，构成一套面向核心业务的人工智能落地方法论：用旅程方法弥补复合型人才缺口，用智能体形成生产力，用本体满足监管对可解释、可追溯与运行时约束的要求，并缓解语义不对齐带来的幻觉风险。全球竞争不应仅仅集中在模型能力，银行能否把人工智能真正落地，更关键的是部署、语义与治理能否同时到位。

沿着这条路径，神州信息以战略陪跑、技术共建、落地交付陪伴银行AI转型。从顶层设计与路径规划，到旅程梳理、智能体设计与本体建模，再到试点、迭代、推广的端到端流程重塑。以"AI for Process"沉淀行业可复制的范式，把中国方案做成广大金融机构的转型路径。未来已来，神州信息愿与广大合作伙伴一起，重新定义智能体时代的银行。