bingdada网商银行推出百灵2.0 AI Agent，面向4200万小微商家提供个性化金融服务。通过后台八大AI工作台支撑，复杂信贷需求办理时间从3天缩短至10分钟，AI负责执行分析、人负责判断决策，实现普惠金融从「获得资金」到「获得能力」的升级。
小微企业融资难，难在什么地方？表面看是额度不够、速度不快，但更深层的矛盾在于：传统金融产品的设计逻辑是「以产品为中心」，而小微经营者的真实需求是「以经营场景为中心」。
一位餐饮店主想开第二家店，他需要的不是一笔标准化的信用贷款，而是一套与开店节奏匹配的资金方案——什么时候用钱、用多少、怎么还，都应该跟着生意走。但过去，他只能在一个个标准化产品之间来回切换，拼凑出一个勉强够用的方案。
这种错配正在被AI Agent打破。在2026年外滩大会上，网商银行披露了其AI银行的最新落地进展：前台面向4200万小微商家开放了百灵2.0，后台则建起了八大AI工作台，覆盖风控、人审、营销、产研等核心生产环节。
这不是一次简单的「智能客服升级」，而是一场从服务入口到决策引擎的系统性重构。
王老板经营第一家餐饮门店两年，看中了一处65平方米的沿街铺面，准备开第二家。他找到百灵时，只说了一句：「想把额度提一提。」
没有上下文，没有具体说明。传统流程下，这句话大概率会被翻译成一次漫长的提额申请——填表、审批、等待结果。
但百灵的做法不同。它结合王老板此前的经营和信贷记录，通过多轮对话逐步追问：新店位置、面积、开业时间、资金用途、自有资金比例。一句模糊的「提额」，被还原成了清晰的真实意图：为第二家店筹备开店资金。
随着对话推进，百灵梳理出新店整体投入约60万元：品牌、装修和设备约45万，房租、首批备货和经营周转约15万。王老板自筹20万，资金缺口约40万。
结果很快出来：可用额度由15万提升至40万，可按开店进度分笔支用，前6期先息后本。全程只花了10分钟。
这个案例的意义不在于「10分钟放款」——互联网金融早已把速度卷到了极致。真正的突破在于：方案是围绕具体经营场景定制的，而非从标准化产品库中挑选的。
不过，前台终究只是一个发消息的入口。如果没有后台风控、审批、营销和产研等基础设施的支撑，它充其量只是个高级智能客服，交付不了实际结果。
网商银行几乎把AI铺满了全流程，一口气建了八大AI工作台。本次外滩大会重点披露了其中四个，它们分别对应风控、人审、营销和产研四个核心环节。
传统量化风控擅长从大样本中找共性规律，通过行业、区域、负债、征信等标签判断风险。但小微企业方差极大，同一个标签背后可能是完全不同的生意状态。
一家企业外部负债增加，可能意味着经营恶化，也可能是在开店、备货、扩大生产；征信查询次数多，可能反映资金紧张，也可能只是处于集中扩张期。如果只看群体的静态标签，经营正常的小微客户很容易遭遇「误伤」。
千里眼的核心能力，是发挥AI千人千面的分析能力，把分析单位的颗粒度从「客群」细化到「客户」。
内测阶段有一个典型案例：苏州一位连锁摄影商家申请资金支持，但系统里挂着两个风险标签——评级较差、负债较高。按传统逻辑，申请会被直接拦截。但千里眼沿着决策链往回看，发现这位商家两年内已将同一门生意开到了6座城市、9家门店，月营收稳定在70多万元。负债确实不低，但那是高歌猛进的表现。
在策略专家逐项验证证据、确认风险边界后，原来冷冰冰的「拒绝」变成了一套与经营节奏匹配的方案：30万元额度，定价和期限根据生意情况重新测算。
复杂信贷个案往往涉及历史风险、家庭关系、担保、行业变化和经营转型等多重信息。仅靠标准规则，很难判断这些信号代表的是仍在持续的风险，还是已经翻篇的历史问题。
定海针的做法是：AI先读取和整理客户材料，把分散信息还原成一条完整事实链，再列出支持结论的证据、仍需核实的问题和风险点，最后向人审专家汇报。专家效率因此获得飞跃式提升。
更有意思的是，专家也会反过来帮助AI。在一次内部测试中，经营存储设备线上销售的吴女士准备扩大采购，通过百灵申请提额。几秒钟内，定海针就把她的经营、融资、履约及保证人信息浓缩成一页简报，并给出初步建议：不予提额。理由有三点：保证人存在逾期、同业支持较弱、近期多次申贷。
但人类审批专家没有盲从AI的建议。逐项深入追问后，专家发现了三处被忽略的实际情况：保证人虽逾期但正在按重组计划正常还款；电商企业本来就是轻资产经营，同业支持弱不等于生意不好；近期多次申贷是因为存储设备涨价，企业需要提前扩大采购。随后，定海针根据这些新事实重新推理，吴女士最终成功获批180万元额度。
这个二审环节与知识库完全打通，专家的标注会自动回流至系统。下次再遇到类似情况，定海针就能判得更准。
小微客户的需求往往爆发得极快。极端天气、市场波动、集中备货、经营淡旺季……任何因素都可能在短时间内引发资金需求的剧变。而银行传统的响应流程——人工提取数据、分析目标人群、讨论方案、制作内容、配置审核——一次跨部门联动可能耗费数天。
今年7月，台风过境广西。南宁武鸣的沃柑种植户老谭，二十亩果园泡水，果子被暴雨打落一地。他没有打电话，也没有跑网点，只是在百灵里说了一句：「我受灾了。」
宝莲灯瞬间开启红色预警模式。它迅速交叉验证百灵对话、卫星遥感、经营流水及区域事件等多维数据，推理后发现：受灾的不止老谭，一批种养殖户及其上游的农资经销商、下游的冷链物流商也都被波及。紧接着，宝莲灯结合过往灾情处置经验与当地产业规律，生成了针对性的延期还款、免息等服务方案。
从老谭开口，到数万名产业链上下游客户收到解决方案，只用了1小时。
网商银行在外滩大会上提到，内部AI Coding的占比已提升一倍。但需要澄清一个误解：这并非外界常说的「随手生成」式Vibe Coding。银行的研发流程相当严格，代码同样要遵守金融合规要求，经过规范化的评审、测试与审核。
效果也比较直观：如今他们有15%的业务修改需求由AI完成。
但网商银行分享了一个有些反直觉的结论：光是代码写得快，并不够。AI Coding固然能提升单个程序员的写码速度，但一款产品从需求提出到最终上线，中间还有很多步骤：需求澄清、交互设计、系统分析、编码、测试、合规审核。Coding Agent让代码产出效率大幅提升，但其他环节如果跟不上，产品经理、设计师、研发和测试之间依然要反复传递和解释上下文，省下的时间又耗在了无休止的会议对齐中。
筋斗云要做的，就是让AI打通各部门，建立高质量上下文。需求阶段，AI直接生成可交互的高保真原型页面，产品、设计、研发所有人都能在同一个页面上操作、讨论。研发阶段，需求被进一步转化为高质量的系统分析，精细到涉及哪些数据、模块、接口及测试范围。确认无误后，开启子代理并行推进，并同步安排自动化评测。
「农小宝」的天气预警功能就是这么来的。筋斗云在分析海量气象数据和用户行为后，发现农户查询天气预警的动作高频发生，但现有产品入口藏得太深。产品经理拍板后，直接让AI现场生成原型，原型与真实业务场景高度吻合。紧接着进入正式开发阶段，2天便形成了可供客户验证的版本。而在过去，这个流程至少得一个月起步。
银行是天生的「不容错」行业。一笔错误授信可能变成坏账，一次合规疏漏可能引来监管关注。那他们是怎么敢让AI进核心业务的？
网商银行给出的答案是：Agent First。设计任何一项工作时，优先考虑让Agent来做。先问这件事里哪些环节可以交给Agent，能交的就交给Agent；再明确人在哪些节点做判断、权限边界在哪里、最终责任由谁承担。
这并非要把AI排在人前面，本质是重新划分分工：Agent负责执行、探索、分析和试算，人负责定义目标、设定标准、判断结果、纠正偏差并最终承担责任。
围绕这一逻辑，网商银行搭建了技术底座，包括Harness工程、评测体系、知识库和人机共生机制。其中评测环节尤其值得关注——很多个人开发者容易忽略这一点，但在真实生产场景里，「光能用」远远不够，质量要从90%打磨到99.9%，靠的正是「定义问题→Agent执行→评测→纠正回流」的闭环。
在海外，AI进入金融核心系统的节奏相对谨慎。摩根大通、高盛等机构更多将AI用于内部研究、代码辅助和客户服务辅助，直接参与信贷审批的案例仍然有限。这背后既有监管框架的约束，也有传统银行系统转移成本极高的现实。
国内的情况则呈现出另一条路径。网商银行、微众银行等互联网银行天然具备数字化底座，AI Agent的落地阻力相对较小。与此同时，百度文心一言、阿里通义千问、DeepSeek、智谱GLM等大模型能力的快速迭代，也为金融Agent提供了更丰富的技术选项。
值得注意的是，国内AI金融Agent的探索并非孤立事件。从更宏观的视角看，这与中国在移动支付、数字信贷领域的长期积累密切相关——当底层数据和业务流程已经高度数字化时，AI Agent的接入成本会显著降低。
2025年外滩大会，网商银行首次提出AI时代的「新310」：0延时交互、360度感知用户、1对1专家服务。一年后，答案不再只是PPT上的愿景。百灵2.0面向4200万小微商家提供服务，复杂需求办理从3天缩短至10分钟。
普惠金融的第一阶段，是让更多小微经营者获得资金。进入智能化阶段，新命题是：让他们也能获得过去主要服务于大型企业的专业能力。
当一个小微客户提出需求时，整套银行系统是真的在围绕这个客户实时运转，而不是甩一个标准化产品就走人。用户只需要在聊天框发句消息，就和过去跟银行柜员对话一样。但带来的效率提升是成百上千倍的。
这可能是未来一年AI落地最重要的方向：各行各业，都需要一个属于自己的AI Agent。
百灵2.0是网商银行面向小微商家推出的AI普惠金融服务Agent，已面向4200万小微商家开放。它能够通过多轮对话理解经营者的真实融资需求，并结合经营数据、行业规律和商圈情况，生成个性化的信贷方案，而非简单推销标准化产品。
网商银行采用「Agent First」原则，但并非让AI替代人。Agent负责执行、探索、分析和试算，人负责定义目标、设定标准、判断结果、纠正偏差并最终承担责任。同时通过Harness工程、评测体系和知识库建设，确保AI工作过程可追溯、可干预、可纠正。
通过百灵2.0等AI Agent入口，小微经营者可以用自然语言描述资金需求，系统会自动结合经营记录、行业数据和商圈情况，生成匹配的融资方案。全程无需填写复杂表格，复杂需求办理时间可从3天缩短至10分钟。
不能完全替代。网商银行的实践显示，AI Coding可提升代码产出效率，但需求澄清、交互设计、系统分析、测试和合规审核等环节仍需人工参与。AI的价值在于打通各部门上下文，减少反复沟通对齐的时间损耗。
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