AI 代理在新加坡银行中变革贷款审批和客户服务
AI代理在新加坡及更广范围内简化银行业务
据《海峡时报》报道，全球金融服务机构以及新加坡的机构正越来越多地部署人工智能 (AI) 代理，以加快贷款审批并缩短客户入职（onboarding）时间。与需要持续提示的传统生成式AI工具不同，AI代理能够在最少的人类干预下做出决策、执行复杂任务并管理工作流程。
AI代理与传统AI的区别
在金融应用中，传统AI与“代理式AI（agentic AI）”之间的差异十分显著。《海峡时报》的专家表示，传统AI可能会解释客户何时符合贷款条件，而代理式AI则可以评估客户、确定其资格，并在数小时内而不是数天内批准贷款。
长期以来，手工录入数据和大量依赖纸质的流程一直拖慢贷款审批。UiPath这家全球软件公司负责南亚业务的区域副总裁Deb Deep Sengupta表示：“银行现在使用AI代理来处理文档，并在将材料交给人类员工之前先进行初步风险分析。”
贷款审批应用
据Sengupta称，总部位于美国的Lake Michigan Credit Union部署了AI代理来处理数据收集和文件例外情况，使贷款周期时间减少了10天。文件例外情况是指贷款申请中存在缺失、错误或过期信息，从而导致无法按照标准指引获得批准。
面向抵押贷款、汽车贷款和中小企业贷款的智能信贷承保（underwriting）是另一个应用领域。McKinsey & Company旗下AI部门QuantumBlack的合伙人兼数据科学家Dr Paul Beaumont表示：“AI代理能够自动汇总并分析来自多种来源的申请人数据。”
Dr Beaumont指出，德国的德意志银行使用代理式AI以实现更快的贷款审批，同时通过纳入替代数据来源来增强风险评估。
Salesforce ASEAN（亚太区）解决方案副总裁兼首席技术官Gavin Barfield补充说：“贷款发现（loan discovery）——识别并评估与客户财务状况相匹配的贷款产品的过程——可以借助AI代理实现自动化，从而让人类贷款专员把精力放在为借款人提供建议以及建立值得信赖的关系上。”
客户服务与保险应用
客户服务是另一个可部署AI代理的重要领域。Priscilla Chong（Amazon Web Services 新加坡）董事总经理表示：“保险公司已部署代理式AI用于客户互动，加速理赔处理。”
总部位于新加坡的insurtech（保险科技）公司Bolttech使用代理式AI来驱动一种先进的“语音到语音”（speech-to-speech）聊天机器人：它能够处理客户的保单问题、处理常规理赔，并以接近即时的响应时间回应咨询。
保险公司Singlife在10月与Salesforce合作，推出一款AI代理，以通过为咨询提供更快且更准确的回应来提升客户服务效率。该部署借助Salesforce的Agentforce平台，从Singlife的产品手册、培训指南以及其他资料中获取信息——这些信息是客户服务高管过去通常需要手动去查找的。Singlife也在探索将代理式AI扩展到其理财顾问代表。
新加坡银行（The Bank of Singapore）在10月推出了一款代理式AI工具，用于生成“财富来源（source-of-wealth）”报告，其中会详细说明一个人或机构的总资产以及其来源。该工具将生成时间从通常的10天缩短到最短仅一小时，使客户经理能够花更多时间与客户互动并审阅其投资组合。
欺诈检测与合规
AI代理能够提供更强的欺诈检测与响应能力。据Dr Beaumont称，代理可以实时监控交易流水、识别异常模式，并立即冻结被攻破的账户，从而显著减少金融损失并保护客户。
最具影响力的应用之一，是能够在几秒内清除数十万条告警——Dr Beaumont指出，这项工作如果由人工分析师完成，每条告警可能需要30到90分钟。
AI代理也在自动化“了解你的客户（know-your-customer）”(KYC)流程，并增强反洗钱流程。Sengupta解释说：“AI代理可以通过自动化身份验证、匹配实体数据以及收集所需文件来处理客户尽职调查。”
未来发展与“人类在环（Human-in-the-Loop）”模式
专家认为，未来的潜在应用包括在几乎不需要人类干预的情况下进行自主市场分析与交易，以及充当特定角色的代理，为客户经理和银行分析师提供助理服务。Dr Beaumont表示：“银行正在开发全新的产品，而这些产品目前市场上还不存在。”
尽管AI能力不断增强，人类判断仍然至关重要。Sengupta强调：“在实践中，金融服务机构遵循一种模式：AI负责打基础，人类验证结论，然后AI再完成工作流程。”
与客户建立融洽关系从根本上仍是一项人类工作，尤其是在财富管理和金融咨询方面。Chong说：“客户关系建立在信任、同理心以及对个人处境的深入理解之上——这些品质是AI无法复制的。”
复杂且高风险的决策将继续由人类承担；即便AI提供基于数据的建议，Dr Beaumont表示，人类仍可以运用更细致的判断与伦理考量。
