读懂｜银行智能体省下的时间卡在周四的信贷委员会

麦肯锡 11 月 10 日的银行业年报说智能体让任务快了约六成，银行却收不回来。我们认为卡住它的是审批流程，控 token 只能省零头。

银行给智能体算账，最贵的那一项已经不在模型账单上，而在等人签字的环节。麦肯锡 11 月 10 日发布的《2026 全球银行业年报》里有一个画面：一份信贷纪要，智能体几分钟就写完了，却还要等每周四才开一次的委员会。

我们的判断很直接，银行智能体的回报卡在审批流程上，不先拆掉串行审批，再精细地控 token 也只能省下零头。

快了六成的任务，收不回的一小时

据麦肯锡年报，旗下 QuantumBlack 在金融与专业服务公司里对 7 套已投产的智能体系统做了基准测试，任务耗时平均缩短约 60%。

同一段话紧接着说，银行实际拿到的远少于此，因为省下来的只是每个人一天里的一两个小时，「没有哪家银行能把一份工作的零头变成钱」。

年报给的另外两组数也指向同一处：

任务被加速了，流程没有。这是年报自己的结论，也是这篇稿子的立论基础。

成本那一侧同样在涨。据路透 11 月 10 日报道，这份年报估计银行花在 token 上的钱很容易达到人工总成本的 20%。控制 AI 开销的责任，已经转到一些银行称为「AI FinOps」的新团队手里。

年报作者之一、麦肯锡高级合伙人 Vik Sohoni 接受路透采访时说，按问题难度分派模型的做法在智能体上失灵了。原因是智能体彼此对话，token 很快就叠上去。

但把力气全花在 token 上是找错了地方。麦肯锡 QuantumBlack 8 月的一篇分析拆过银行客服智能体的可变运行成本：token 只占 20% 到 25%，人工监督占 70% 到 75%。在银行开户流程里，它预计有 10% 到 20% 的运行要交给风控和业务专家复核。

这两个 20% 分母不同，一个是人工总成本，一个是单个智能体的可变成本，不能放在一起比，但方向一致：真正贵的是人在环节里等着、看着。

AI FinOps 团队能压的只是账单里较小的那一块，这是分析推断，依据是上面这组成本拆分。复核比例和审批节奏不变，智能体跑得越快，排队的单子越多。

这个反驳有分量：重做流程正是麦肯锡卖的服务，「周四的委员会」也是一个举例，不是某家银行的实测。我们接受前一半，信贷纪要那个画面不能当成数据用。

支撑判断的是 7 套投产系统的基准测试和那组成本拆分，它们出自麦肯锡自己的项目，没有银行单独披露过可以对照的数字。可就算把 60% 打个对折，「任务快、流程慢」的结论也不变，因为年报说的瓶颈在审批，不在提速幅度。

另一个反驳是，银行的人工复核有监管理由，不能拿掉。年报给的答案恰恰不是拿掉，而是换位置：由银行批准智能体可以在什么规则、限额和上报路径里行事。

之后银行监控它的全部动作，取代过去抽查几件、逐级签字的老办法。每个例外仍有一个具名的人负责。审批的人还在，只是不再排在每一份纪要后面。

据路透报道，眼下多数银行仍不让外部智能体在自己的系统里批准交易。麦肯锡调查的 4.6 万名零售银行客户里，用 AI 的人有 72% 愿意让银行智能体办一件金融事务，自主批准的金额上限定在 500 美元。

客户给的额度还小，外部智能体也还被挡在门外，这段空档该花在改审批顺序上，而不是挑更便宜的模型。

回到开头那份信贷纪要。它几分钟就写好了，接下来的几天，它躺在队列里，等一间会议室和几个签字的人。在周四的会改成随到随批之前，银行给智能体买的每一个 token，都只是在给一张等开会的纸提速。