繼DeepSeek爆火之后，近日Manus橫空出世，讓AI技術革命又向前跨越一步。本文通過對Manus的特點進行分析，探討AI智能體（Agent）對商業銀行業務底層邏輯的影響及擁抱AI智能體的關鍵路徑，同時分析商業銀行需解決的關鍵難題，以期對商業銀行有所啟示。

一、Manus的應用特點與優勢

Manus是由中國團隊Mnoica.im研發的世界首款通用型AI智能體，它突破了傳統AI“問答機”模式，能夠實現從需求理解到成果交付的全流程閉環，具有多模型協同架構、云端虛擬機環境等技術特點。對比目前市場上應用較廣泛的主流產品，Manus在執行能力、泛化能力和靈活性等方面具有明顯優勢。

Manus的主要價值在于將AI能力轉變為生產力工具，嘗試解決AI大爆發時代“空有內力，不會招式”的痛點問題，在場景應用中更貼近終端用戶需求，因而也更具備商業化的潛力。

二、Manus重構商業銀行核心業務邏輯

（一）從“人力密集型”轉向“智能密集型”

Manus的“全鏈路自主執行”能力使商業銀行能夠實現7×24小時無人值守作業。例如在投資分析場景中，系統能自動調用API獲取數據、編寫Python代碼交叉驗證、生成近百頁的可視化報告，全程無需人工干預。某金融機構的Manus內測顯示，其處理200份財報的效率是人工的18倍。這種轉變使人機協作模式發生根本性變革，商業銀行能夠將人力資源從基礎性、重復性勞動中解放出來，轉向更高價值的風險決策和客戶關系管理。

（二）技術架構實現“認知協同”突破

Manus應用將采用三層技術架構重構銀行系統。在語義解析層，系統能夠實現跨語言指令解析，中文指令理解準確率達98.7%，支持復雜金融術語的識別；在任務建模層，動態工作流引擎將自然語言指令轉化為DAG（有向無環圖），自動拆解銀行復雜任務為可執行流程；在執行監控層，強化學習驅動的異常檢測系統實時監控語義偏離度，偏離值超過0.15就會自動觸發校準，確保任務按預定目標推進。

（三）風險管理能力實現質的飛躍

Manus依托動態網絡和實時數據流處理技術，實現非結構化數據提取準確率達到92.4%，能夠幫助商業銀行構建動態化風險評估網絡，提升風險識別的準確率。Manus構建“規劃-執行-驗證”三模塊協作機制，確保了每筆交易都經過交叉檢驗。

（四）組織機構面臨結構性調整

隨著AI自主執行能力增強，需要建立人與AI協作的新機制。知識生產流程將逐步從“經驗驅動”轉向“數據驅動”，決策依據從主觀判斷升級為可驗證的算法模型，“AI副行長”的新型協作機制或將加速來臨。而隨著基礎性、重復性勞動被AI智能體承擔，商業銀行的初級崗位需求全面下降，催生“AI指令工程師”“數字流程架構師”等一批新職業，商業銀行的組織架構和人才結構將發生重大變革。

三、商業銀行擁抱AI智能體的關鍵路徑

（一）啟動技術架構革新

智能技術大爆發驅動商業銀行必須作出變革，快速擁抱新技術應用才能取得競爭的先發優勢。商業銀行可以建立“雙速IT”開發模式，即在保留傳統IT架構維持業務穩定基礎上，建立敏態IT能力，將AI 智能體技術嵌入核心流程，通過持續探索、試錯、優化和完善，逐步推進與業務的深度融合。當然，商業銀行在這一過程中需要強化風險意識，可采用同態加密技術平衡好價值探索與數據安全。

（二）推進組織能力轉型

以Manus為代表的AI智能體重構了人機協作的范式，AI不再是輔助人決策的工具，而是可以讀懂需求且閉環執行任務的“高級助理”。因此，商業銀行需逐步從“流程執行者”向“生態構建者”轉變，依托智能體的“工具鏈拼接”特性建立開放API平臺，整合第三方服務，構建“金融+產業”生態圈。商業銀行在將人力資源從重復性工作中釋放出來的同時，需要培養復合型人才，重點提升對AI協作流程的把控能力，讓智能體在人的“指導”下安全高效地執行運營任務。

（三）探索商業模式創新

麥肯錫預測，到2026年，AI或將替代60%的初級風控崗位；中信證券也預測，到2027年，全球40%的銀行將部署AI智能體系統。商業銀行可探索“AI+場景”的新業務模式，提升業務發展的拓展廣度與深度。如基于Manus的產業鏈圖譜能力，綜合評估企業的資信，為供應鏈企業提供動態授信服務；或利用Manus開發“數字分身”產品，基于銀行客戶的特征需求，幫助高凈值客戶管理資產配置。

四、商業銀行應用AI智能體需解決的難題

（一）打牢大模型基座是AI智能體應用的基礎

Manus讓AI可以調用外部工具，連接數據和操作，其作用發揮離不開基座AI大模型這個“大腦”，執行任務的效果仍主要取決于底層AI的思考能力水平。當AI大模型存在幻覺問題時，無法中途干預，將導致錯誤一路延續。因此，商業銀行需要打磨好AI大模型，確保大模型安全、可靠、穩健運行，Manus等AI智能體才能真正被放心地投產應用。

（二）拓展AI智能體能力邊界是通用化的前提

當前AI智能體發展尚處于起步階段，更擅長結構化任務，面對高度創造性工作仍需人類主導。金融業務本身復雜度較高，相應的任務路徑節點多，端到端完成的成功率會隨節點增加而下降。AI智能體要實現在商業銀行的通用化應用，還需要解決兩個難題，一是如何根據用戶的不同請求找到任務執行路徑，二是智能體所具備的工具池要足夠豐富。這就要求商業銀行要通過持續探索找準多樣化、復雜化業務的關鍵節點，明確任務執行路徑，接入多源AI工具提升交互理解與規劃能力。

（三）解決技術透明度和可解釋性不足是關鍵

AI智能體在金融業務的閉環應用中，其決策過程缺乏透明度，特別是在高風險金融場景中，責任歸屬很難界定。用戶無法直接查看模型權重調整邏輯，可能存在“過度擬合歷史數據”的隱患。這可能需要AI智能體承諾開源推理模塊，并支持第三方審計，同時商業銀行也要引入可解釋工具，將AI決策邏輯轉化為人類可理解的因果關系鏈。

（四）化解反身性陷阱和系統性風險是底線

金融市場因素復雜，不確定因素越多，在市場趨勢中從眾的人就越多。根據反身性理論，若大量投資者采用相似AI策略，可能導致“模型共振”及由此引發的盛衰現象產生，從而引發系統性風險。這就要求必須推行AI智能體的私域化部署，結合商業銀行自有數據訓練個性化模型，同時設定策略多樣化閾值，限制單一策略在投資組合中的占比，嚴格守住風險。

五、未來展望

Manus的火爆出圈并非偶然，它的誕生迎合了智能科技時代人們“解放雙手”的需要。盡管當下平臺還存在一些問題，距離通用化AI智能體仍有一些難題需解決，但其重要意義不容置喙，讓我國AI技術在全球競爭中又向前邁出關鍵一步。商業銀行應緊隨AI智能體技術發展趨勢，平衡好創新與風險，通過探索“人機共生”模式，逐步向AI智能體應用平穩過渡，不斷提升金融服務的質量效益和國際化競爭水平。

（文章系作者投稿，文中內容不代表中國電子銀行網觀點和立場）

責任編輯：王煊