華為喺 2026 智慧金融峰會提出「Agentic Banking」戰略

銀行數碼化之後，下一步係「Agentic」

過去十幾年，銀行業嘅科技轉型大多集中喺 網上銀行、手機 App、數碼服務渠道。華為喺峰會上提出，呢個階段其實只係「Digital Banking」。

佢哋認為下一步係 Agentic Banking——即係由 AI 系統負責處理複雜流程、分析數據、甚至參與決策，而唔只係做客服聊天機械人或者簡單自動化工具 。

換句話講，AI 將會由「前端功能」變成 銀行營運核心架構一部分。

華為嘅觀點係：

• AI 會逐步進入銀行核心系統
• 工作流程會由 AI 協助或自動執行
• 決策分析會高度依賴 AI 模型

公司甚至預測，未來金融業可能會出現一個分水嶺：真正 AI 銀行，同仍然停留喺傳統系統嘅銀行 。

升級四大數碼金融解決方案

峰會其中一個重點宣布係：升級四個主要數碼金融方案，核心設計包括：

• 混合 AI 架構（Hybrid AI Architecture）
• 開源模型生態

呢啲方案目標係 幫銀行將 AI 功能整合入現有系統，而唔需要推倒重建整個 IT 架構 。

混合 AI 架構通常會結合幾種部署方式，例如：

• 本地資料中心（On‑premises）
• 私有雲
• 公有雲

咁銀行就可以同時兼顧 性能、安全、監管要求。

背後支撐：華為 AI 算力平台

華為推動 Agentic Banking 嘅另一個關鍵，其實係 AI 計算基礎設施。

公司嘅 Atlas AI computing platform 係整個 AI 技術棧嘅核心，負責提供訓練同運行 AI 模型所需嘅算力 。

而喺大型部署方面，華為亦推出咗 SuperPoD AI 集群系統。呢類系統可以將大量 AI 處理器連接成一個高性能計算環境，用嚟處理大型 AI 模型訓練同推理工作 。

對銀行嚟講，如果要建立真正嘅 AI 營運系統，就需要呢類 企業級 AI 算力基礎設施。

AI 可能重新定義銀行運作

華為喺峰會上嘅訊息其實反映咗金融科技界一個愈來愈明顯嘅趨勢：AI 正逐漸變成金融基礎設施。

如果 Agentic Banking 變成主流，AI 可能會參與以下領域：

• 風險管理與詐騙偵測
• 產品設計與金融服務創新
• 大規模金融數據分析
• 跨部門決策支援
• 複雜業務流程協調

換句話講，AI 未來可能唔只係幫銀行「提高效率」，而係 重新設計銀行點樣運作。

金融科技競爭進入新階段

HiFS 2026 其實反映咗一個更大趨勢：科技公司正嘗試成為 金融 AI 基礎設施供應商。

華為嘅策略係同時提供兩個層面：

• AI 軟件平台同金融解決方案
• 大規模 AI 計算基礎設施

如果銀行業真係走向 AI 主導嘅營運模式，未來金融科技競爭可能唔只係 App 或支付服務，而係 整個 AI 銀行架構。