银行业历来是建立在信任、精准以及在正确时机采取正确行动能力之上的行业。但如今许多银行所依赖的系统却是为另一个时代设计的——那时数据可以等待每周一次的报告，流程需人工审核，变革节奏以季度而非小时来衡量。

那个时代正在终结。

银行业 Autonomous Enterprise 描述了一种从根本上变革金融机构运营方式的新模式：AI 助手和智能体可实时协调复杂流程，员工专注于战略决策，业务作为一个相互关联、灵活自适应的系统运行，而非彼此割裂的功能集合。

为何银行业需要一种新的运营模式

如今，银行业领导者正面临多重压力的叠加，而传统运营模式本就难以应对。监管要求持续演变。客户期望在各行业数字化优先体验的影响下不断上升。与此同时，银行在推动财务、风险和运营职能转型的同时，还面临着日益激烈的人才竞争。

这一机遇的规模十分可观。麦肯锡估计，生成式 AI 每年可为银行业创造 2000 亿至 3400 亿美元的价值，相当于行业运营利润的 9% 至 15%，主要通过提升生产效率和流程变革实现。

劳动力方面的挑战进一步凸显了采用新方法的必要性。根据世界经济论坛《2025 年未来就业报告》，63% 的雇主将技能差距视为企业转型的主要障碍，这凸显了增强专业能力并加速决策的技术的重要性。

传统的自动化技术已帮助减少了单个流程中的摩擦。然而，仅靠自动化无法有效应对多个业务事件同时发生的情况，例如监管异常、运营问题和客户请求。要解决这些挑战，需要一种更加紧密协同的模式，使洞察、行动与治理在企业范围内协同运作。

什么让企业实现自主？

Autonomous Enterprise 远不止是高级自动化。

传统自动化仅在单一工作流中执行预设任务。而 Autonomous Enterprise 则融合了跨领域协调、实时情境推理以及嵌入式治理，帮助组织作为一个互联的整体进行响应，而非各自为政的功能孤岛。

它以实时方式运行

当环境发生变化时——无论是合规信号、客户互动还是金融事件——AI 助手和智能体都能评估上下文，并在相关系统中自动发起行动。这减少了对人工协调、多次交接或延迟报告周期的依赖。

它协调端到端流程

Autonomous Enterprise 并不只是简单地自动化孤立的任务，而是协调跨职能和组织边界的各项活动。

例如，借助 AI 辅助的流程可以协助在多个业务单元之间有序安排实体层面的财务结算工作，实时监控完成状态，识别瓶颈，并将需要人工干预的异常情况及时上报。员工则可专注于那些需要判断力、专业知识和利益相关方协作的关键决策。

麦肯锡估计，生成式 AI 约 75% 的价值潜力来自客户运营、内容创作、软件工程和知识型工作，凸显了其在重塑银行业务核心的大量信息密集型流程方面的巨大机遇。

它通过设计实现治理

每项 AI 操作都必须可审计、可追溯并且可控。

Autonomous Enterprise 并非在部署后才引入治理机制，而是从一开始就通过 SAP 内置的 AI 治理功能实现全流程治理。这有助于企业在保持速度的同时，兼顾透明度、问责制和合规性，并持续建立对 AI 辅助决策的信任。

Autonomous Enterprise 如何改变银行业务运营

Autonomous Enterprise 通过共享的智能层，将财务、风险、客户互动、劳动力管理、采购及运营流程紧密连接起来。

在金融与风险管理领域，AI 助手能够协助统筹财务结算工作、支持管理层报告、加快监管报告工作流，并提升对组织绩效的透明度。过去需要多个团队和系统协同配合的任务，正日益转变为更加连贯且持续的流程。

银行仍在大力投资于由 AI 驱动的转型。波士顿咨询集团（BCG）报告显示，许多金融机构预计每年将约 2% 的收入投入 AI 项目，使 AI 成为该行业最重要的战略技术优先事项之一。

在客户及运营流程方面，AI 可支持客户开户、KYC（了解你的客户）流程、争议管理、服务请求处理、人力资源流程、供应商治理以及合规工作流。其目标不仅是实现活动自动化，更是通过共享的业务背景，在不同部门之间协调行动。

这些能力的背后，是一个统一的 AI 平台，它整合了企业数据、业务流程上下文和治理机制，确保各项操作真正植根于银行的实际运作方式。

SAP Joule：为银行团队打造统一的体验

Autonomous Enterprise 的核心是 SAP Joule——SAP 的 AI 交互层，它通过统一的用户体验，将人员、数据、工作流和业务流程紧密连接起来。

银行从业人员经常需要在多个系统之间协作，才能完成单一业务流程，无论是支持监管报告、调查运营问题，还是分析财务表现。Joule 可将信息、洞察和操作整合到一个统一平台，减少用户在不同孤立应用间切换的繁琐操作。

对于财务领导者而言，SAP Analytics Cloud [分析云] 的自然语言查询功能等能力，有助于实时掌握财务与运营绩效情况。团队能够更快速地探索关键指标、识别趋势并获取业务洞察，从而支持更快捷、更明智的决策。

Joule 作为人与业务流程之间的交互层，通过单一工作空间帮助用户获取洞察、启动工作流，并协调企业范围内的各项活动。

专为银行业监管现实而构建

对银行业而言，Autonomous Enterprise 的特别意义并不在于将通用 AI 应用于金融服务，而在于业务流程背景、行业需求与治理机制的有机结合。

银行所处的环境由监管监督、复杂的组织架构、风险管理要求以及繁重的报告义务所定义。随着 AI 能力日益成熟，金融机构将越来越多地寻求能够在这些约束条件下运行，并同时保持透明性、可审计性和可控性的助手与智能体。

机遇在于，在维持银行业所需治理标准的同时，实现财务、风险、合规、报告及运营流程之间更紧密的协同执行。

实现的可能性

当银行作为 Autonomous Enterprise 运作时，关注点将从手动收集信息转向基于信息采取行动。

财务团队将减少用于编制报告的时间，而更多专注于解读业务表现；风险团队可将重点更多放在战略分析上，而非数据准备；面向客户的员工则能更专注于客户关系与咨询服务，而非行政事务。

行业势头持续增强。麦肯锡报告显示，三分之二的银行高级数字与分析负责人认为，生成式 AI 能将从根本上改变银行的经营方式，反映出人们日益增长的信心：AI 正从实验阶段迈向企业级全面转型。

银行业 Autonomous Enterprise 的愿景已不再遥远。包括 AI 助手、企业业务数据、嵌入式治理和业务流程智能在内的基础能力现已可用。对于希望变得更加敏捷、韧性和高效的企业而言，Autonomous Enterprise 提供了一套实现这些目标的框架。

由人设定方向，AI 协助协调工作，企业则作为一个整体向前推进。