继DeepSeek爆火之后，近日Manus横空出世，让AI技术革命又向前跨越一步。本文通过对Manus的特点进行分析，探讨AI智能体（Agent）对商业银行业务底层逻辑的影响及拥抱AI智能体的关键路径，同时分析商业银行需解决的关键难题，以期对商业银行有所启示。

一、Manus的应用特点与优势

Manus是由中国团队Mnoica.im研发的世界首款通用型AI智能体，它突破了传统AI“问答机”模式，能够实现从需求理解到成果交付的全流程闭环，具有多模型协同架构、云端虚拟机环境等技术特点。对比目前市场上应用较广泛的主流产品，Manus在执行能力、泛化能力和灵活性等方面具有明显优势。

Manus的主要价值在于将AI能力转变为生产力工具，尝试解决AI大爆发时代“空有内力，不会招式”的痛点问题，在场景应用中更贴近终端用户需求，因而也更具备商业化的潜力。

二、Manus重构商业银行核心业务逻辑

（一）从“人力密集型”转向“智能密集型”

Manus的“全链路自主执行”能力使商业银行能够实现7×24小时无人值守作业。例如在投资分析场景中，系统能自动调用API获取数据、编写Python代码交叉验证、生成近百页的可视化报告，全程无需人工干预。某金融机构的Manus内测显示，其处理200份财报的效率是人工的18倍。这种转变使人机协作模式发生根本性变革，商业银行能够将人力资源从基础性、重复性劳动中解放出来，转向更高价值的风险决策和客户关系管理。

（二）技术架构实现“认知协同”突破

Manus应用将采用三层技术架构重构银行系统。在语义解析层，系统能够实现跨语言指令解析，中文指令理解准确率达98.7%，支持复杂金融术语的识别；在任务建模层，动态工作流引擎将自然语言指令转化为DAG（有向无环图），自动拆解银行复杂任务为可执行流程；在执行监控层，强化学习驱动的异常检测系统实时监控语义偏离度，偏离值超过0.15就会自动触发校准，确保任务按预定目标推进。

（三）风险管理能力实现质的飞跃

Manus依托动态网络和实时数据流处理技术，实现非结构化数据提取准确率达到92.4%，能够帮助商业银行构建动态化风险评估网络，提升风险识别的准确率。Manus构建“规划-执行-验证”三模块协作机制，确保了每笔交易都经过交叉检验。

（四）组织机构面临结构性调整

随着AI自主执行能力增强，需要建立人与AI协作的新机制。知识生产流程将逐步从“经验驱动”转向“数据驱动”，决策依据从主观判断升级为可验证的算法模型，“AI副行长”的新型协作机制或将加速来临。而随着基础性、重复性劳动被AI智能体承担，商业银行的初级岗位需求全面下降，催生“AI指令工程师”“数字流程架构师”等一批新职业，商业银行的组织架构和人才结构将发生重大变革。

三、商业银行拥抱AI智能体的关键路径

（一）启动技术架构革新

智能技术大爆发驱动商业银行必须作出变革，快速拥抱新技术应用才能取得竞争的先发优势。商业银行可以建立“双速IT”开发模式，即在保留传统IT架构维持业务稳定基础上，建立敏态IT能力，将AI 智能体技术嵌入核心流程，通过持续探索、试错、优化和完善，逐步推进与业务的深度融合。当然，商业银行在这一过程中需要强化风险意识，可采用同态加密技术平衡好价值探索与数据安全。

（二）推进组织能力转型

以Manus为代表的AI智能体重构了人机协作的范式，AI不再是辅助人决策的工具，而是可以读懂需求且闭环执行任务的“高级助理”。因此，商业银行需逐步从“流程执行者”向“生态构建者”转变，依托智能体的“工具链拼接”特性建立开放API平台，整合第三方服务，构建“金融+产业”生态圈。商业银行在将人力资源从重复性工作中释放出来的同时，需要培养复合型人才，重点提升对AI协作流程的把控能力，让智能体在人的“指导”下安全高效地执行运营任务。

（三）探索商业模式创新

麦肯锡预测，到2026年，AI或将替代60%的初级风控岗位；中信证券也预测，到2027年，全球40%的银行将部署AI智能体系统。商业银行可探索“AI+场景”的新业务模式，提升业务发展的拓展广度与深度。如基于Manus的产业链图谱能力，综合评估企业的资信，为供应链企业提供动态授信服务；或利用Manus开发“数字分身”产品，基于银行客户的特征需求，帮助高净值客户管理资产配置。

四、商业银行应用AI智能体需解决的难题

（一）打牢大模型基座是AI智能体应用的基础

Manus让AI可以调用外部工具，连接数据和操作，其作用发挥离不开基座AI大模型这个“大脑”，执行任务的效果仍主要取决于底层AI的思考能力水平。当AI大模型存在幻觉问题时，无法中途干预，将导致错误一路延续。因此，商业银行需要打磨好AI大模型，确保大模型安全、可靠、稳健运行，Manus等AI智能体才能真正被放心地投产应用。

（二）拓展AI智能体能力边界是通用化的前提

当前AI智能体发展尚处于起步阶段，更擅长结构化任务，面对高度创造性工作仍需人类主导。金融业务本身复杂度较高，相应的任务路径节点多，端到端完成的成功率会随节点增加而下降。AI智能体要实现在商业银行的通用化应用，还需要解决两个难题，一是如何根据用户的不同请求找到任务执行路径，二是智能体所具备的工具池要足够丰富。这就要求商业银行要通过持续探索找准多样化、复杂化业务的关键节点，明确任务执行路径，接入多源AI工具提升交互理解与规划能力。

（三）解决技术透明度和可解释性不足是关键

AI智能体在金融业务的闭环应用中，其决策过程缺乏透明度，特别是在高风险金融场景中，责任归属很难界定。用户无法直接查看模型权重调整逻辑，可能存在“过度拟合历史数据”的隐患。这可能需要AI智能体承诺开源推理模块，并支持第三方审计，同时商业银行也要引入可解释工具，将AI决策逻辑转化为人类可理解的因果关系链。

（四）化解反身性陷阱和系统性风险是底线

金融市场因素复杂，不确定因素越多，在市场趋势中从众的人就越多。根据反身性理论，若大量投资者采用相似AI策略，可能导致“模型共振”及由此引发的盛衰现象产生，从而引发系统性风险。这就要求必须推行AI智能体的私域化部署，结合商业银行自有数据训练个性化模型，同时设定策略多样化阈值，限制单一策略在投资组合中的占比，严格守住风险。

五、未来展望

Manus的火爆出圈并非偶然，它的诞生迎合了智能科技时代人们“解放双手”的需要。尽管当下平台还存在一些问题，距离通用化AI智能体仍有一些难题需解决，但其重要意义不容置喙，让我国AI技术在全球竞争中又向前迈出关键一步。商业银行应紧随AI智能体技术发展趋势，平衡好创新与风险，通过探索“人机共生”模式，逐步向AI智能体应用平稳过渡，不断提升金融服务的质量效益和国际化竞争水平。

（文章系作者投稿，文中内容不代表中国电子银行网观点和立场）

责任编辑：王煊