2026年，银行业保险业人工智能建设的要求进一步清晰：金融机构作为技术使用方和金融服务提供方，需要落实主体责任，按照业务影响和风险程度实施分类分级管理，并把安全、透明、可信赖贯穿开发、部署和运营全过程。
这会直接改变金融智能体项目的建设方式。客服、知识检索、审计辅助、信贷预审、反洗钱和理赔审核不能使用同一套自动化边界；越接近客户权益、资金和正式结论，越需要严格的数据控制、独立验证、人工确认和审计留痕。
金融智能体应建立四张清单
- 应用清单：明确场景、业务主人、影响对象与风险等级；
- 模型清单：记录模型来源、版本、评测、限制和退出条件；
- 数据清单：明确字段、用途、授权、出域和保存期限；
- 工具清单：区分只读、建议、确认后执行和禁止调用。
审计和合规不能留到上线之后
金融AI项目应在POC阶段就准备异常样本、越权样本和客户权益相关测试，形成可复现的验证报告。上线后持续监测性能、漂移、投诉、误报漏报、人工修改和业务结果，并保留回滚与退出机制。
ZGT金融与AI审计产品保持原有核心能力不变，继续围绕制度知识、合同与凭证理解、风险线索、证据链、人工复核和全链路留痕服务金融客户；更新重点是把分类分级和全生命周期治理进一步写入实施与验收。
信息来源
本文依据国家金融监督管理总局发布的《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》整理。