作 者 | 百融云創(chuàng)研究院 陳敏

來 源 | 九卦金融圈

豆包手機技術預覽版一經亮相便引發(fā)行業(yè)熱議，工程機上線即售罄、二手價飆升的熱度背后，其核心價值并非單純的功能創(chuàng)新，而是AI對設備交互邏輯的底層重構。

這一變革思路，恰好為當下銀行APP的AI Native轉型提供了關鍵啟示：當AI從輔助工具升級為核心能力，銀行APP無需陷入“拆舊建新”的激進誤區(qū)，而是要以務實路徑實現智能價值的精準釋放，平衡安全合規(guī)與體驗升級的雙重需求。

AI Native的核心邏輯絕不是功能疊加，而是以智能為核心重構服務流程與交互體驗，這一本質對手機與銀行APP轉型均適用。但銀行業(yè)重安全、重合規(guī)、重存量用戶沉淀的特性，決定了其轉型不能照搬消費電子行業(yè)的激進模式，需在借鑒創(chuàng)新邏輯的基礎上，走出適配金融場景的專屬路徑。

本文結合豆包手機的技術內核與全球AI原生銀行實踐，拆解銀行APP落地AI Native的核心邏輯與實操方向，為行業(yè)轉型提供務實參考。

讀懂豆包手機邏輯

AI Native的核心是重構，而非疊加

豆包手機之所以能攪動行業(yè)，核心在于打破了傳統(tǒng)AI手機“舊框架加新功能”的淺層模式，以GUI Agent技術實現AI對設備操作的深度介入——無需依賴APP開放接口，即可跨平臺識別屏幕內容、模擬人類操作邏輯，完成多場景復雜任務，從“人主導、AI輔助”升級為“AI適配人、主動解需求”，這正是AI Native的核心特質。

對比銀行APP的智能轉型歷程，早期數字化階段多以“功能疊加式AI”為主，在傳統(tǒng)業(yè)務流程外圍嵌入智能客服、語音轉賬、個性化推薦等模塊，本質仍是“傳統(tǒng)業(yè)務線上化”的延伸，用戶需適配APP的菜單邏輯與操作流程，AI僅承擔輔助角色，未從根本上優(yōu)化服務效率與體驗。

而AI Native的核心訴求，是讓銀行APP從“用戶適配系統(tǒng)”轉向“系統(tǒng)適配用戶”，以AI為核心引擎，重構交互模式與業(yè)務流程，讓智能滲透到服務全環(huán)節(jié)，實現需求響應更精準、服務流程更高效、價值釋放更充分。

需明確的是，銀行APP與消費電子設備的轉型邊界差異顯著：手機可通過激進試錯探索創(chuàng)新路徑，而銀行APP承載海量資金交易、敏感用戶數據，且受嚴格監(jiān)管約束，轉型必須堅守安全底線，在存量系統(tǒng)基礎上精準注入AI能力，而非盲目推倒重來。

銀行APP的AI Native

三大核心認知糾偏

當前行業(yè)對銀行APP AI Native轉型存在部分認知偏差，結合全球首家AI原生銀行Ryt Bank實踐與國內銀行業(yè)轉型現狀，需明確三大核心認知，避免轉型走偏：

AI Native是流程重構，而非功能疊加

傳統(tǒng)銀行AI應用多遵循“先有業(yè)務，再嵌AI”的邏輯，將AI作為“外掛式工具”嵌入現有流程，未改變業(yè)務核心鏈路，智能價值難以充分釋放。而AI Native的核心是“以AI能力為基礎，適配業(yè)務場景”，讓AI主導流程設計，簡化冗余環(huán)節(jié)，實現服務效率與體驗的雙重升級。

馬來西亞Ryt Bank的實踐具備一定參考意義，其未沿用傳統(tǒng)銀行“系統(tǒng)加AI”的模式，而是以自研大模型ILMU為核心，搭建多智能體AI系統(tǒng)替代傳統(tǒng)核心信息系統(tǒng)，用戶通過自然語言、圖片等多模態(tài)方式提交需求，AI可精準識別意圖、提取關鍵信息，直接完成支付、轉賬等操作，將傳統(tǒng)多步驟復雜流程簡化為“需求提交—AI處理—確認執(zhí)行”的極簡鏈路。

對國內銀行而言，這種重構并非顛覆現有業(yè)務，而是聚焦核心場景優(yōu)化：如用戶查詢信用卡高消費原因，傳統(tǒng)APP需多頁面跳轉操作，AI Native模式下，用戶直接提交需求，AI即可自動調取賬單數據、拆解消費結構、標注異常項，直接輸出清晰結論，讓AI替用戶承擔流程梳理、數據分析的繁瑣工作，實現“復雜留給系統(tǒng)，簡單留給用戶”。

AI Native是人機協(xié)同，而非無人工干預

部分觀點認為AI Native即“AI全覆蓋、替代人工”，這與銀行業(yè)務特性完全相悖。金融業(yè)務重安全、重合規(guī)，高風險場景必須保留人工介入空間，AI無法替代人工的決策責任與合規(guī)把控能力。

豆包手機在支付等敏感操作中仍需用戶確認，Ryt Bank也明確設置“human in the loop”機制，核心交易場景AI幻覺率控制在0.5%以下，高風險交易需用戶最終確認，同時通過無狀態(tài)審計架構保障合規(guī)，本質都是平衡智能與安全的務實選擇。

銀行APP的AI Native，核心是實現“人機優(yōu)勢互補”：讓AI承接海量數據處理、重復流程執(zhí)行、精準意圖識別等標準化工作，如日常咨詢、賬單解讀、基礎合規(guī)審核等，提升服務效率、減少人為誤差；人工則聚焦大額交易確認、異常風險排查、復雜業(yè)務審批、特殊用戶服務等高風險、高復雜度場景，形成“AI前置預處理+人工精準介入”的協(xié)同模式，既釋放AI價值，又守住金融安全底線。

AI Native是存量升級，而非拆舊建新

現有銀行APP系統(tǒng)沉淀了大量用戶數據、成熟業(yè)務邏輯與合規(guī)流程，盲目拆舊建新不僅需投入巨額資金、耗費大量時間，還可能引發(fā)業(yè)務中斷、用戶流失、合規(guī)風險等問題，得不償失。

豆包手機通過與硬件廠商合作，將AI助手深度嵌入現有操作系統(tǒng)實現智能升級，而非推倒生態(tài)重來，這一思路對銀行極具借鑒價值。

銀行APP的AI Native轉型，更適合走“存量系統(tǒng)升級+增量場景創(chuàng)新”的混合路線：無需拆除現有核心系統(tǒng)，而是依托模塊化設計思路，在現有架構上搭建AI基座，通過智能體模塊對接存量業(yè)務，既保留原有系統(tǒng)的安全合規(guī)優(yōu)勢，又精準注入AI原生能力，實現“舊系統(tǒng)價值最大化、新能力高效落地”的平衡，降低轉型成本與風險。

銀行APP落地AI Native

三步走務實路徑

結合行業(yè)實踐與技術邏輯，銀行APP落地AI Native無需激進推進，可按“搭基座、優(yōu)交互、拓場景”三步穩(wěn)步實施，兼顧安全性、可行性與性價比：

第一步：搭建適配性AI基座，筑牢轉型基礎

AI基座是AI Native落地的核心支撐，銀行需結合自身規(guī)模與資源，選擇適配的建設路徑，核心原則為“安全可控、適配存量、降本高效”。

頭部銀行可采用“自研+開源微調”模式，基于成熟開源大模型，結合金融場景數據做本地化微調，打造專屬金融大模型，保障核心數據安全與技術可控，同時對接現有核心系統(tǒng)，避免重復建設；中小銀行可引入成熟第三方AI服務，結合業(yè)務需求定制優(yōu)化，重點保障數據本地化存儲符合監(jiān)管要求，快速落地核心AI能力，降低技術門檻與成本。

無論何種路徑，AI基座需滿足三大核心要求：一是安全合規(guī)，設置前置護欄智能體，攔截惡意指令與不合規(guī)操作；二是模塊化設計，便于后續(xù)靈活對接各類業(yè)務場景，支撐能力拓展；三是適配存量系統(tǒng)，可與現有核心系統(tǒng)、數據平臺無縫銜接，不影響原有業(yè)務正常運轉。

第二步：重構核心交互邏輯，優(yōu)化用戶體驗

AI Native最直觀的價值體現在交互體驗升級，核心是將傳統(tǒng)“菜單式交互”升級為AI原生“對話式交互”，讓用戶無需適配系統(tǒng)流程，通過自然語言即可高效解決金融需求�？蓞⒖糝yt Bank“護欄—意圖—行動—確認”四步流程，搭建多智能體交互體系，對接存量業(yè)務模塊實現體驗優(yōu)化：

護欄智能體：攔截惡意請求與合規(guī)風險，守住安全第一道防線；

意圖智能體：精準識別用戶多模態(tài)需求，快速映射對應業(yè)務場景；

執(zhí)行智能體：對接存量業(yè)務系統(tǒng)，自動提取關鍵信息、完成流程執(zhí)行；

確認智能體：高風險操作生成結構化摘要供用戶確認，留存操作記錄保障合規(guī)。

這種交互重構無需改動核心業(yè)務系統(tǒng)，僅在用戶端與存量系統(tǒng)間增加AI適配層，即可實現“自然語言需求—系統(tǒng)指令轉化—清晰結果反饋”的極簡鏈路，大幅降低用戶操作成本，提升服務效率。

第三步：聚焦高價值場景，釋放AI增量價值

AI Native的終極價值在于拓展服務邊界、挖掘業(yè)務增量，需結合銀行優(yōu)勢，從高價值場景切入，循序漸進拓展，避免貪多求全。

首先深耕金融核心場景，如將智能客服升級為AI原生客服，承接業(yè)務咨詢與基礎辦理；信貸場景中通過AI精準分析用戶資質、監(jiān)控風險；催收場景中AI分類處理逾期案例，提升運營效率；

其次對接外部生態(tài)場景，通過開放API將AI原生能力嵌入出行、繳費、電商等高頻生活場景，讓金融服務融入日常，提升用戶粘性；最后探索創(chuàng)新場景，如依托多模態(tài)能力適配特殊用戶群體，提升金融普惠性，或用AI優(yōu)化內部合規(guī)審核、制度解讀等流程，實現前后臺價值全覆蓋。

場景拓展需遵循“低風險、高價值、先試點再推廣”原則，優(yōu)先落地智能客服、賬單解讀等基礎場景，驗證效果后再拓展至信貸、理財等核心場景，逐步探索生態(tài)創(chuàng)新，降低轉型風險。

轉型關鍵保障

守住底線，平衡價值

銀行APP AI Native轉型需堅守三大核心保障，確保轉型穩(wěn)步推進、價值落地：

嚴守安全合規(guī)底線，筑牢金融根基

數據安全與合規(guī)是銀行業(yè)務的生命線，轉型過程中需重點把控三點：一是數據安全可控，無論自研還是采購AI服務，均需保障用戶數據本地化存儲，杜絕數據泄露；二是AI決策可追溯，核心業(yè)務場景需留存AI決策依據，便于監(jiān)管核查與問題追溯，避免“黑箱操作”；三是多層風險防控，設置前置攔截、事中確認、事后審計全流程機制，嚴控AI幻覺風險，確保核心交易安全合規(guī)。

平衡成本與效果，避免盲目投入

AI轉型并非“燒錢競賽”，需結合自身實際合理規(guī)劃投入：頭部銀行可適度加大自研投入，打造長期競爭力；中小銀行聚焦核心場景，優(yōu)先采購成熟方案，降低轉型成本，通過AI提升客服效率、降低風控損失等可量化指標，確保轉型ROI清晰可見，避免重復建設與無效投入。

適配用戶習慣，避免體驗斷層

銀行APP存量用戶群體多元，尤其是中老年用戶對傳統(tǒng)操作流程已形成習慣，轉型需采用“漸進式推廣”策略：保留傳統(tǒng)菜單操作入口，同步上線AI交互功能，讓用戶自主選擇；新增功能配套簡易引導，降低使用門檻；結合用戶反饋持續(xù)優(yōu)化AI識別精度與交互話術，適配不同群體需求，避免體驗斷層導致用戶流失。

結語

AI Native是銀行智能轉型的新起點

從豆包手機引發(fā)的AI重構熱潮，到全球AI原生銀行的實踐落地，清晰印證了AI從輔助角色升級為核心引擎的行業(yè)趨勢，銀行業(yè)作為數字化轉型的關鍵領域，無法置身事外。對銀行從業(yè)者而言，AI Native并非需要盲目跟風的概念，更非推倒重來的激進革命，而是立足行業(yè)特性，以AI重構服務邏輯、優(yōu)化人機協(xié)同、釋放業(yè)務價值的精準升級路徑。

銀行APP的AI Native轉型，核心是回歸“以用戶為中心”的本質，在堅守安全合規(guī)底線的基礎上，依托存量系統(tǒng)升級注入AI能力，實現用戶體驗優(yōu)化、運營效率提升、業(yè)務價值拓展的多重目標。頭部銀行可依托技術優(yōu)勢打造差異化競爭力，中小銀行可通過精準選型、聚焦核心場景實現低成本升級，無需陷入“一刀切”的轉型誤區(qū)。

當前AI技術仍在快速迭代，銀行智能轉型沒有標準答案，但固守傳統(tǒng)必然落后，激進試錯暗藏風險。唯有立足自身實際，走務實、精準、穩(wěn)步的轉型路線，將AI真正融入業(yè)務核心，才能在智能時代守住用戶信任、站穩(wěn)市場優(yōu)勢。

AI Native不是銀行轉型的終點，而是邁向更智能、更高效、更普惠金融服務的新起點，未來更多場景價值與創(chuàng)新可能，仍需行業(yè)共同探索與踐行。