文｜陈昭宇
编辑｜刘鹏
近日，波士顿咨询公司（BCG）发布新著《银行转型2035：迈向智能体银行的范式跃迁》，首此提出“智能体银行（Agent Bank）”概念，将其定义为Bank 4.0时代的核心范式，并规划了银行AI转型在未来的五至十年的演进路线图。
此外，据BCG对全球企业AI应用深度的调研数据，强AI投入与财务结果之间，存在日益清晰的关联。
“智能体银行”：下一个十年的顶层叙事
十年前，BCG出版了《银行转型2025》，彼时的关键词是"新常态"，三个核心词是存量深耕、增量创新、能力重塑。
“从2025年回头看，中国银行业确实沿着这条轨迹走了十年。”BCG董事总经理、全球资深合伙人何大勇在分享会现场表示，“如今再看未来十年，我们判断最核心的主线是‘智能化’。它不同于上一个十年的宏观经济转变，而是技术驱动商业模式的根本性跃迁。”
此前，腾讯财经在《1900亿砸向AI后，银行开始算账了》一文中，对20家A股主要上市银行在金融科技领域的投入进行了统计梳理。据2025年财报数据显示，15家披露金融科技投入的银行合计投入接近1900亿元。工商银行以285.88亿元领跑，建设银行、农业银行、中国银行紧随其后，仅四大行合计投入已超过千亿元。
在较高的投入规模背后，银行也开始算账：这些投入到底带来了什么收效？
工商银行在年报中披露，AI数字员工累计承担工作量达5.5万人年，按照人均综合用工成本粗略折算，理论上可释放约220亿元的人力成本空间，约相当于其当年金融科技投入的77%。
招商银行的披露则延伸到了场景层：AI赋能的在线风控平台2025年审批对公信贷规模接近6000亿元，同比增长44%；AI辅助贷后风险预警时间较传统人工提前42天；面向逾万名金葵花客户经理的智能助手，推动人均有效触客次数提升14%、客均交易规模提升20%。
然而，上述披露仍是行业少数。绝大多数银行的年报，依然停留在"上线多少场景、覆盖多少流程、建设多少智能体"的叙述层面，真正把AI产出量化到工时与业务增量的，寥寥无几。
何大勇表示，BCG在客户现场看到一个典型悖论：有的银行智能体投入了上百、上千甚至上万个，但业务端感受不到明显价值回报。他指出其根因有三层。
第一层是认知偏差。太多银行把AI当作“现有流程之上叠加对话机器人”，却没有以智能体为核心重构业务流和数据流。
第二层是数据孤岛与系统烟囱。银行传统IT系统不开放、数据质量参差、专家经验散落在人脑和各部门的Word/PDF里，使“工程化”而非“建模”成为最大瓶颈。
第三层是组织治理与人才断层。过去“业务提需求—科技开发—测试上线”的流水线模式已不适用，智能体银行需要的是业务、平台、数据、科技一盘棋的融合型组织，以及AI领航者、AI设计师、变革专家三类关键人才。
银行4.0: “意图即服务”，从Demo到资产
"如果说过去三代银行的演进解决的是渠道问题，那么智能体银行解决的是能力问题，而且是颠覆性的能力跃迁。"BCG董事总经理，全球合伙人谭彦在分享会上指出。
“客户未来不需要精准告诉银行‘我要办哪个业务’，而是可以模糊地表达：‘我的钱怎么还没到账’，‘最近的理财为什么亏了’，而银行通过智能体感知、理解并自主处理，把流程交付的终点从‘发出指令’推进到‘完成结果’。”她表示。
此外，对于近年来银行AI转型的痛点，BCG全球智库资深顾问孙中东认为，“这几年很多银行做AI试点，Demo很惊艳，一进核心业务就卡住。问题不在模型，问题在工程化。”
他将这一困境描述为：高价值的洞察散落在专家脑子里，业务落地却受困于表达驱动的笨拙执行，最终形成“最聪明的建议，配上最慢的响应”。
为此，BCG构建了一套以"CJR+V.R.F.+ADC"为核心的工程化方法论。
客户旅程重塑（CJR）是宏观层，负责还原一线现状、识别信息断点、定位数字化手段无法解决的场景；价值-风险-可行性框架（V.R.F.）是中观层，按照复杂度与风险两个维度，将场景划入四个象限，帮助中层决策者理性判断哪个环节该上智能体、上什么成熟度的智能体；智能体设计卡（ADC）是微观层，明确每个智能体的目标（Outcome）、能力（Capabilities）、触发机制（Trigger）和降级预案（Fallback），将战略意图转化为可执行的技术规格。
孙中东用一句话概括了三者的关系：“CJR指方向，V.R.F.做导航，ADC管落地。”
而判断是否真正实现了工程化，他给出了四项标准：可复制、可度量、可治理、可演化。“没有这四条就是Demo，有了才叫资产。”他表示。
AI降本增效不是裁员，而是放大优秀人才的能力
对于AI对银行组织形态的深层冲击，BCG认为人工智能的降本增效不是裁员，而是放大优秀人才的能力。
“人工智能的应用能够将知识、经验萃取出来并广泛应用，从而把人的时间放到更高价值的活动上。”何大勇表示。同时，这也是他们计划中第二本书的主题：将聚焦组织与人才变革，探讨银行整体智能化转型中“人”的命题。
谭彦将未来银行的组织形态描述为从“金字塔”向“松树型”的演变：基层岗位规模收缩，中层专业能力增强，高层聚焦战略决策与资源配置，整体人才密度持续提升。
腾讯财经在《1900亿砸向AI后，银行开始算账了》一文中也提到，据一位头部银行中后台管理人士透露，银行内部已参照“三分法”梳理岗位：高替代性工作约70%可被替代，中替代性约50%，低替代性约30%。
谭彦表示，银行需重点培育三类核心人才：制定AI战略的“AI领航者”、推动产品落地的“AI设计师”，以及主导流程再造的“变革专家”。在AI的加持下，员工的管理半径与效能将呈指数级扩大。
