近日，农行行长王志恒在2026年中期业绩发布会上并就“上半年深化AI应用、推进智慧银行建设，农行有哪些重要实践和亮点成效？下一步，深化智慧银行建设的发力重点是什么？”展开回答。

王志恒表示，今年以来，农行以智能体应用为抓手，以项目需求为牵引，持续完善“AI+”能力体系，推动AI规模化、普惠化应用，成效主要体现在以下四个方面：

一是数智化经营创新进一步加快。

以流程创新助力线上信贷扩面。引入图片质检、智能分析等功能，搭建以PAD为载体、AI技术为驱动的数智化办贷模式，助力线上信贷扩面上量。

以渠道创新推动客户服务升级。发布个人手机银行11.2版，持续丰富手机银行个性化服务，依托智能助手探索构建“会话即服务”交互形态。截至6月末，农行手机银行月活客户超2.82亿户，持续领跑同业。建设“农银睿达”企业金融服务平台，构建一体化对公线上服务体系，持续提升对客数字化经营能力。

二是风险防控智能化水平进一步提升。

信用风险方面，强化普惠领域风险监测能力，创新落地贷后情况跟踪和续贷帮扶两款AI风控智能体，推动普惠风控全流程智能化升级；加强风险资产处置AI赋能，优化不良贷款处置流程，提升处置质效。

操作风险方面，深化合规风险场景AI应用，覆盖制度审查、客户尽调、风险监测等关键环节，构建形成智能化应用链条，有效提升合规管理质效和风险研判能力。

三是基层减负赋能力度进一步加大。

推出自研智能体ABC-Claw，全面适配不同场景的技术要求与业务需求，目前已在绿色贷款标识识别、制造业贷款分类等场景应用。

打造企业级AI数字助手“一明”，研发“一明智慧大脑”，以广域意图识别能力，实现跨业务领域的多智能体协同调用、用户记忆多端共享等核心功能，自动串行处理客户营销、信贷办理、智能办公等复杂任务。

升级AI外呼能力，在信用卡业务场景上线智能外呼实时交易功能，协助客户解决交易受阻等问题。

四是AI基础支撑能力进一步增强。

推进高质量数据集建设，扩展非结构化数据应用，有效赋能业务经营。

打造企业级知识库，丰富智能化知识管理工具，加强知识结构化治理，探索智能体应用知识供给模式，持续释放知识服务效能。

升级模型矩阵，完成DeepSeek、Qwen等模型新版本引入部署，参数量级涵盖百亿、千亿和万亿。同时，加速沉淀AI能力。

农业银行始终将风险防控作为金融工作的永恒主题，坚持审慎稳健的经营策略，持续完善全面风险管理体系。

信用风险方面。

聚焦“控新增、降存量、强基础”，持续优化信贷结构，不断健全农业银行特色普惠零售风险防控体系，有力有序防范化解重点领域信用风险，强化科技赋能，不断提升前瞻防险、主动控险、精准化险能力，资产质量保持稳定。

市场风险方面。

完善市场风险制度体系，出台金融市场业务、同业业务风险管理年度政策，强化市场业务风控要求。跟踪研判市场变化，前瞻优化业务策略，强化风险管控，相关指标保持稳健。密切跟踪国际局势和市场变化，动态调整应对策略，确保风险可控。

科技风险方面。

稳步推进机房搬迁，不断增强区域级灾备能力，提升网络安全防护水平。积极应对外部风险冲击和新型风险挑战，信息系统保持平稳运行，分布式核心系统工作日日均交易量19.60亿笔，同比增长17%，主要业务时段服务可用率100%。

下一步，农行将进一步扩大智能体应用范围、提升智能体质效，切实统筹好发展和安全，推动智慧银行建设走向深入。

一是持续深化智能体应用。

稳步推动智能体在各类场景深化应用，建立常态化持续运营机制，实现智能体能力闭环迭代，有效提升经营管理的智能化水平。

二是不断强化AI基础支撑。

加强“农银智+”平台建设，打造适配智能体全生命周期应用的数据架构，持续跟踪大模型发展动态、迭代完善模型矩阵，统筹优化算力资源调配，构建安全、高效的AI科技支撑体系。

三是始终守牢安全底线。

对标监管要求，做好AI治理与风险管控。针对大模型快速迭代带来的技术风险，积极应对模型黑箱、模型幻觉等问题，加快推进“以AI对抗AI”等能力建设。持续加强场景分级分类管理，确保AI应用安全、可靠、可控。