文章核心观点 - 银行业AI应用正从基础场景转向系统性嵌入核心业务流程，但大模型缺乏与银行底层数据和业务系统高效、安全对接的能力，制约了AI价值的深度释放 [2][3] - 模型上下文协议（MCP）是破解上述行业痛点的关键技术，其与AI智能体协同的方案成为实现银行业务决策自主化的全新路径 [3][4] AI智能体领航：驱动决策自主化 - AI智能体正从交互问答或单点流程自动化工具，进化为可自主完成复杂业务流程、解决实际业务痛点的数字员工，驱动银行业务模式从流程自动化向决策自主化演进 [4] - AI智能体的核心逻辑是通过构建“感知—推理—行动—反思”的闭环机制实现自主任务执行 [5] - AI智能体规模化应用面临挑战：银行IT系统多为“竖井式”建设，系统间通信缺乏统一规范，需建立标准化、安全、可治理的统一连接层以确保操作全程可审计、可解释、可追溯 [6] MCP筑基：AI时代的统一数据链接底座 - MCP是Anthropic公司于2024年11月推出的开放标准协议，为大模型与外部数据、应用及服务的交互提供了一套安全且标准化的“通用语言”，被称为AI时代的“USB标准” [9] - MCP以JSON-RPC2.0为核心协议报文，支持标准输入/输出、服务器发送事件和基于HTTP的Streamable HTTP流式传输三种方式 [11] - MCP的核心价值包括：实现AI智能体与外部系统的标准化连接，降低定制集成复杂性；增强智能体的上下文感知和工具调用能力；支撑AI智能体完成复杂工作流；提供身份验证、权限控制等安全合规保障 [15] “AI智能体+MCP”协同工作流与分层架构 - 典型协同工作流步骤：需求识别、大模型决策、工具选定、执行请求、结果反馈 [13][18] - MCP架构包含三大核心组件：MCP宿主（用户交互入口）、MCP客户端（LLM与MCP服务器的通信中介）、MCP服务器（为LLM提供数据和工具服务的外部载体） [14] - 提出的“AI智能体+MCP”分层协同架构包含四层：企业人工智能场景建设层、企业级AI智能体平台层、MCP服务平台层、银行核心系统层，旨在支撑金融场景中AI智能体的自主执行与跨系统协同 [16][21] - 该架构具有四大核心优势：实现架构解耦与核心系统稳定性的双重保障；实现业务能力的高效共享与整合，打破“数据孤岛”；构建安全、可控、可治理的AI治理框架；加速业务敏捷性，创新模式从“系统开发”转变为“工具注册+智能体编排” [19][25] 海外实践：“AI智能体+MCP”的商业价值兑现 - 美国蚱蜢银行联合Narmi部署MCP服务，企业客户可通过Claude智能助手完成账户查询、支出分类及获取月度现金流健康度分析报告，MCP为Claude配置只读权限以规避资金操作风险 [23] - 伦敦证券交易所集团（LSEG）全面拥抱AI智能体与MCP技术，通过MCP连接器将高质量金融数据无缝集成至ChatGPT等智能体终端，并将数据与分析能力嵌入全球金融客户的业务工作流 [24] 市场前景、挑战与实施策略 - 多家国际权威调研机构预测，2025—2030年全球金融服务领域AI智能体市场规模复合年增长率将超过40% [26] - 技术规模化落地面临多重挑战：MCP标准体系有待成熟；96%的银行高管将合规列为首要挑战；数据跨境流动可能触碰GDPR等法规红线；高并发场景存在性能瓶颈；复杂任务工具调用效能有待提高；92%的银行高管指出人工智能复合型人才储备不足是关键制约因素 [27][29] - 领先金融机构采用“分阶段迭代、小步快跑”策略，优先落地低风险、高价值的试点项目，并通过成立跨职能AI治理委员会、坚持人机协同原则来构建全流程治理体系 [28] - 未来，AI智能体与MCP的协同将推动银行服务模式向自主决策、主动预判演进，“智能体银行”理念已引起广泛关注，AI智能体可能升级为代表客户执行复杂金融任务的“数字公民” [28]