華為在 HiFS 2026 提出「Agentic Banking」願景

從「數位銀行」走向「Agentic Banking」

華為在峰會上的核心觀點是：金融業正在進入數位轉型之後的新階段。

過去銀行的 AI 多集中在客服聊天機器人、數據分析或風控模型等單一場景；但華為認為，AI 正逐漸從實驗室與前端應用，進入銀行的核心營運系統，並可能改變整個產業結構 。

在「Agentic Banking」的概念下，銀行未來將更多依賴具備自主能力的 AI 系統（AI agents），它們不只是回答問題，而是能夠：

• 處理複雜的金融流程
• 協助多步驟決策
• 協調不同部門與系統
• 自動完成業務工作流

華為認為，能夠更快將 AI 深度整合進營運架構的銀行，將在競爭中取得優勢 。

升級四大數位金融解決方案

在 HiFS 2026 上，華為宣布 升級四大數位金融解決方案，核心特色包括：

• 採用 混合式 AI 架構（Hybrid AI Architecture）
• 支援 開源模型生態系
• 能與既有銀行 IT 系統整合

這些升級的目標並不是讓銀行「全部重建系統」，而是讓 AI 能夠 嵌入既有企業架構，逐步擴展到更多金融業務場景 。

混合式 AI 架構通常結合多種模型與部署方式，例如：

• 本地資料中心（on‑premises）
• 私有雲
• 公有雲

這樣銀行能在 效能、安全性與監管合規之間取得平衡，特別是在金融業高度監管的環境下。

AI 算力：Atlas 與 SuperPoD 的角色

支撐這項策略的，是華為正在推動的大規模 AI 計算基礎設施。

其中 Atlas AI 計算平台 是華為 AI 技術堆疊的重要組成，為各類 AI 模型提供訓練與推理所需的算力 。該平台基於華為 Ascend 系列晶片，並支援裝置、邊緣與雲端的分層部署。

華為也推出大型 AI 計算叢集系統 SuperPoD。這類系統可以把大量 AI 處理器互連成一個高效能運算環境，以支援大型模型訓練與推理等高強度 AI 工作負載 。

雖然 HiFS 2026 的焦點主要在金融解決方案，但 Atlas 與 SuperPoD 這類基礎設施被視為支撐企業級 AI 應用（包括銀行業）的底層能力。

為什麼華為認為 AI 將重塑銀行

華為將 AI 的影響類比為過去十多年金融科技的兩大變革——行動支付與數位平台化。

不同的是，這一波 AI 轉型不只是新增服務，而是可能改變銀行的整體運作方式，例如：

• 內部營運與流程自動化
• 風險評估與詐欺偵測
• 新金融產品設計
• 即時資料分析與決策支援

華為甚至提出一個相當鮮明的觀點：未來銀行可能分成 兩種類型——AI 銀行與其他銀行 。

金融科技的一個更大趨勢

HiFS 2026 所呈現的，其實也是整個企業科技領域的一個更大轉變：AI 正從工具變成基礎設施。

對銀行而言，這意味著下一階段的轉型將不只是推出更多 App 或線上服務，而是讓 AI 系統在後台：

• 協調跨部門流程
• 分析大量金融數據
• 協助複雜決策

華為在峰會上的策略顯示，主要科技供應商正試圖同時提供 AI 軟體平台與算力基礎設施，以支援金融業邁向 AI 驅動的營運模式。

換句話說，「Agentic Banking」不只是新名詞，而是銀行數位化之後的下一場結構性轉型。