近日，农业银行正式发布《中国农业银行“人工智能+”创新实施纲要》（以下简称《纲要》），《纲要》系统性描绘了人工智能与银行业务深度融合的智慧银行建设方法、策略和路径，科学布局了重点工作任务。

统筹部署“AI+”实施工作 积极推进智慧银行建设

《纲要》按照“两条路径、八大领域、六个方面、三个阶段”的总体策略，指导性部署农业银行智慧银行“AI+”全面建设与深度应用。

两条路径：依托“AI+”重点项目与典型场景，合理布局应用决策式与生成式AI。

八大领域：聚焦信贷、风控、渠道、运营、投顾、营销、运维、办公，全面实现智慧银行高质量业务发展。

六个方面：通过场景化牵引，围绕业务、数据、技术、模型、安全和生态，体系化构建深层次、宽领域、多场景的AI全域应用能力。

三个阶段：以2025年底、2027年中、2029年底为时间节点逐步推进落地，基本建成农业银行应用人工智能的体系框架和应用范式，形成确定性的AI应用能力。

科学布局七大重点任务 体系化构建“AI+”应用范式

场景应用牵引，打造八大智慧领域。聚焦“提质、增效、降本、控风险”等提升方向，充分利用AI的数据规律洞察、决策分析支持、内容生成辅助等能力，体系化打造信贷、风控、渠道、运营、投顾、营销、运维、办公八大智慧领域。

夯实业务基础，做好AI场景准入与业务运营。按照“风险可控、成本集约、价值显著”的准入原则，审慎开展“AI+”场景准入。重新审视业务规则和组织机制，建立“机器处理+人工辅助”的人机协同业务模式。

打造数据闭环，实施高质量数据与知识工程。实施数据工程，积累高质量的数据资产，构建支持“冷启动、热循环”的数据闭环。实施知识工程，为大规模深层次应用AI奠定基础。

完善技术体系，建立适配AI应用的IT架构。全力支持、深入应用国产化AI软硬件产品，构建适配AI+应用的AI算力集群和高速可靠的网络基础设施。基于DataOps和MLOps体系，建设数据+模型驱动的新型IT架构。

深化模型管理，建立模型全生命周期管理体系。推进从简单模型向模型组合升级，在各领域建立若干组合型的精品模型，并实现模型多策略部署。建设一站式的模型开发、管理、运行和监控平台，形成模型应用全生命周期管理能力。

做好安全防护，建立人工智能安全应用能力。建立AI应用的基础设施安全、模型安全、数据安全和应用运营安全体系，确保“数据不出域、模型不联网”，做到模型上线与监控同部署。

加强开放合作，建设人工智能服务生态。基于农业银行智慧银行建设，推动金融业AI深度应用，助力国产AI技术产品和生态走向成熟，促进我国人工智能产业转型升级。

落实《纲要》指引 做好数字金融大文章

农业银行将按照《纲要》，以更强的责任担当、更大的决心力度推动智慧银行建设取得实效。到2025年底，实现全行“AI+”规模化应用，构建完备的AI应用能力体系；到2027年中，基本建成八大智慧领域，实现全行“AI+”广泛应用，AI创新实践同业领先；到2029年底，实现全行“AI+”应用广度深度的大拓展，助力银行业智能化及国内AI产业达到国际领先水平。