导语：AI正从通用技术工具，走向推动产业转型、组织变革与服务升级的基础能力。

随着金融监管总局《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》等政策发布，金融AI的讨论重点，已经从“要不要应用”，转向“如何进入真实业务、形成长期能力”。

对于银行而言，建设AI也不只是接入一个大模型、增加一个对话窗口。真正进入业务后，AI不仅要理解用户意图，还要连接真实数据与系统、调用金融服务、遵循权限与风控要求，并确保操作全程可追溯。

因此，银行真正需要解决的，已经不只是选择什么模型，而是如何将通用模型转化为一套懂银行业务、会调用金融能力、能连接真实系统，并在安全边界内运行的专用AI体系。

这也是银行专用AI与通用AI之间真正的分界线。

从大模型到AI Agent，行业关注点正在改变2025年，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出推动人工智能与经济社会各行业广泛深度融合。文件提出，到2027年，新一代智能终端、智能体等应用普及率超过70%。这意味着，AI的发展重点正在从单纯提升模型能力，进一步走向与行业知识、业务流程和真实场景的结合。

在知识问答、内容生成和文档分析中，大模型主要解决的是“能不能理解”。但当AI Agent开始参与企业资金查询、付款跟踪、银企对账和异常排查时，问题就变成了：真实数据从哪里获取？应该调用哪项银行服务？当前用户具备哪些数据和操作权限？不同系统返回的数据如何统一？执行结果应该回到哪个业务系统？

模型越想把事情做完，就越离不开行业知识、业务能力和真实系统。

为什么银行不能直接照搬通用AI？与一般办公场景相比，银行业务对数据真实性、权限控制、执行准确性和过程追踪有更高要求。2025年发布的《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》，在推动“人工智能+金融”的同时，也强调提升人工智能技术的安全应用能力，有效管理算法模型风险。

这种特殊性主要体现在四个方面：

数据必须真实：账户余额、交易流水和付款状态不能由模型推测，必须来自银行及企业真实业务系统。

判断需要专业依据：支付结算、资金归集、银企对账等业务有明确的规则和处理逻辑。

操作必须经过授权：查询、付款、回单获取涉及身份认证、权限审批与风险控制。

过程必须可追溯：AI调用了哪些数据、使用了什么能力、依据什么规则得出结果，都需要留下记录。

因此，通用AI追求更广泛的理解与生成能力，银行专用AI更关注的是：如何在明确的业务和安全边界内，稳定、准确地参与金融任务。

银行专用AI，“专用”在哪里？银行专用AI，并不只是给通用大模型增加一些金融术语，也不意味着必须从头训练一个银行大模型。更重要的是，将模型与银行知识、金融能力、真实系统和安全机制组合起来，形成适合银行业务的完整AI运行体系。

一套能够进入真实业务的银行专用AI，至少需要具备四项核心能力：

核心能力

作用

专家库

让AI懂银行，将产品知识、业务规则和服务经验沉淀为可管理的能力

金融Skill

让AI会调用，封装账户、流水、付款、对账等能力

数据连接器

让AI接入真实业务，连接银行服务接口与企业系统

安全机制

让AI在边界内运行，确保每次调用有权限、有依据、有记录

可以简单概括为：专家库让AI懂银行，Skill让AI会调用，数据连接器让AI接入真实业务，安全机制则为每一次调用划定边界。

从能力框架到产品形态：行翼云Nexus如何承载银行专用AI银行专用AI不能只停留在概念和架构层面，还需要一套产品将行业知识、业务能力与真实系统组织起来。

在行翼云Nexus中，这些能力主要以专家、Skill和连接器三种形态进行沉淀和管理。

专家：承载不同领域的金融知识针对交易银行、风险合规、收付款结算、企业资金管理、票据业务及银行运营等不同领域，Nexus可以配置相应的专家能力。

专家主要负责提供专业知识、业务规则和分析依据，帮助AI理解当前问题属于什么业务领域、需要关注哪些风险，以及应当按照什么逻辑进行判断。

Skill：将业务经验转化为可调用能力只有知识，还不足以完成一项业务任务。Nexus通过Skill进一步承载银企数据映射、批量付款、资金归集、自动收款核销、电子回单解析和对账差异处理等具体能力。

每项Skill会明确自身的用途、使用条件、输入信息和返回结果，帮助AI Agent根据当前任务选择和组合相应能力。

连接器：进入真实业务系统行翼云Nexus内置数据连接器能力，已形成覆盖150余家银行的连接能力，并可对接银行服务接口、银企直连以及企业ERP、OA、财务系统等数据源。

当AI需要查询余额、获取流水或者跟踪付款状态时，最终仍要连接真实的银行及企业系统。

Nexus中的连接器负责对接不同银行服务、银企直连和企业业务系统，处理接口协议、认证方式、字段参数及返回结果等差异，为上层专家和Skill提供真实的数据与业务调用通道。

专家、Skill和连接器并不是三套相互独立的功能。

当企业提出一项金融任务时，Nexus根据业务上下文理解需求，调用相应的专家和Skill，再通过连接器获取数据或调用服务，并在权限、安全与审计机制约束下返回结果。

可以简单理解为：

专家提供专业依据，Skill定义业务能力，连接器完成真实系统调用，Nexus负责理解任务并组织三者协同。

这使银行专用AI不再只是一个回答问题的对话窗口，而是具备了进入真实业务、组织金融能力并推动任务继续执行的产品基础。

结语：从接入模型，到建设银行AI能力在“人工智能+”加速落地、数字金融持续深化的背景下，银行AI建设正在从模型接入走向真实业务。

真正值得长期沉淀的，不是某一个模型，而是银行的专家知识、金融Skill、系统连接与安全治理能力。

行翼云Nexus将专家、Skill与覆盖150余家银行的连接能力组织起来，帮助AI在明确的权限与安全边界内，理解金融问题、调用业务能力并连接真实系统。

银行需要的，不只是一个更聪明的模型，更是一套懂金融、连业务、守边界的专用AI。

下一篇，我们将继续介绍银行专业经验如何转化为AI可以理解和调用的业务能力。

行翼云 Nexus 助力每一家银行

都拥有属于自己的AI智能体构建平台

导语：AI正从通用技术工具，走向推动产业转型、组织变革与服务升级的基础能力。

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