近日，农行上海市分行披露了其智能体技术在信贷业务领域的落地实践，覆盖知识支撑、报告生成及风险审查等环节。在对公信贷业务，上海市分行构建多个信贷领域智能体，实现了信贷调查报告的升级，预计每年可替代客户经理工作量约8.1万小时。

此前信息显示，农行已做好规模化AI应用的准备，打造了“农银智+”平台，支持嵌入式、助手式、智能体三类AI应用形态。目前，智能体正从“对话式AI”向“自主型AI”演进，包括农行在内的多家银行已启动相应的布局。

智能体融入信贷业务流程，报告撰写效率提升50%以上

据悉，农行上海市分行打造信贷智能知识伙伴，通过构建专家级知识库体系，融合信审规则、监管政策、行业分析等多维度数据资源，形成信贷智能知识中枢。在知识库构建层面，该系统对行内信贷管理制度与监管政策文件进行结构化处理，建立包含产业政策解读、行业风险特征、授信准入标准的知识图谱，为客户经理提供知识检索和业务辅助支持，以提升信息获取效率。

针对对公信贷调查报告撰写效率低的问题，上海市分行依托大模型在文本理解与推理方面的优势，结合多源数据，构建了多个信贷领域智能体。这些智能体可辅助客户经理生成信贷报告，通过自适应任务规划，将报告编写任务拆解为写作规划、素材提炼、报告生成等子任务。通过多智能体协同架构，系统可自动拆解客户需求，智能匹配行业模板与授信要素，实现从数据采集到报告成文的端到端自动化处理。在数据整合方面，该系统应用多模态技术，智能提取结构化与非结构化数据中的信息，结合行内信审规则与专家经验库，实现报告内容的智能生成。

数据显示，该系统可将完整报告撰写效率提升50%以上，预计每年可替代辖内客户经理工作量约8.1万小时，为客户经理减负的同时提升信审流转效率。

此外，在普惠贷款领域，上海市分行基于智能体与多模态大模型技术打造智能化审查系统，系统通过解析文本、图像、表格等多模态数据，结合结构化项目信息进行语义关联分析，自动执行多维度一致性比对与逻辑校验，不仅能智能识别材料缺失、信息矛盾、数据偏差等异常情况，还能自动生成结构化审查结果报告，提升审查效率与准确性。

智能体与多模态大模型的协同应用，使智能化审查系统实现备案材料的自动化识别、提取和审核，审批效率提高60%以上，降低了人工操作失误率。

智能体正从“对话式AI”向“自主型AI”演进

面对日益增长、日趋复杂的AI应用需求，农行已为其规模化应用做好算力储备。

该行打造了“农银智+”平台，建成参数多样、能力丰富的模型矩阵，精细化匹配业务场景需要，并通过模型蒸馏、微调等手段，充分利用GPU资源。同时，还建成支持多类型GPU组合的算力云平台，保障AI算力弹性、韧性和可持续供给。

基于平台能力，农行以嵌入式、助手式、智能体AI等方式赋能全行业务经营、风险管理和客户服务。

在2025年业绩发布会上，农行行长王志恒透露，过去一年AI赋能减负力度进一步加大。其中，智能客服领域已上线知识随行、智能填单等AI应用功能，将一线座席通话平均时长由207秒降至176秒，提升了服务效率。

王志恒表示，下一阶段该行将以智能体应用为抓手、项目需求为牵引，持续完善“AI+”能力体系，推动AI规模化普惠化应用。

值得注意的是，智能体应用正迎来技术上的跃迁。据《智探AI应用》了解，当前，智能体正从“对话式AI”向“自主型AI”演进。此前爆火的开源项目OpenClaw（龙虾智能体）便属于自主型AI，其特点是在用户下达指令后，能够基于任务规划与工具调用完成相应操作。

受限于金融业严格的安全合规要求，初期多数银行机构对该类智能体的落地普遍持观望态度。不过，这一观望态度很快被打破。

3月22日，农行推出农行版“龙虾（ABC-Claw）”，成为国内第一家布局该类智能体的银行。该行董事长谷澍表示，该智能体可帮助客户经理自动加工绿色项目数据、交叉验证多维信息和智能生成尽调报告，让办贷流程更便捷、高效、安全。

随后邮储银行、江苏银行、北京银行也相继跟进布局：邮储银行推出的金融“龙虾PSBC-Claw”生态体系，具备分钟级全天候情报精准获取、智能化分析及多渠道实时推送能力，可实现7×24小时全自动值守，执行全流程监测任务；江苏银行在大模型平台集成的OpenClaw智能体，可实时帮助数据人员全自动梳理信息、自主设计数据指标，并智能生成与部署代码；北京银行虽然没有直接部署龙虾智能体，但其在沙箱环境引入自主执行的多智能体调度Agent，实现了自主规划和长流程的任务执行。