导读：银行业的数字化转型已经进入了下半场。如果说上半场是“将网点搬到手机上”，那么下半场的竞争焦点则是“让银行变得像人一样聪明”。西班牙顶级金融机构 CaixaBank（凯克萨银行）正通过深度融合
Generative AI（生成式 AI）、数据分析和人工监督体系，彻底颠覆传统的数字获客与服务体验。本文将为您深度拆解这个具有标杆意义的 AI 转型案例。
[来源：CaixaBank)]
金融行业的数字化转型，早已不仅仅是开发一个 App 或让客户能够随时随地进行转账那么简单了。在经历了多年的基础服务数字化普及之后，金融机构现在面临着一个极具野心的挑战：如何与数以千万计、期待即时响应和极简体验的用户，建立起一种更加个性化、敏捷且“懂我”的智能关系。
生成式人工智能（GenAI）的爆发，无疑为这场进化踩下了油门。过去十年，银行主要将传统的 Predictive AI（预测性 AI）用于自动化中后台流程或处理海量数据；而如今，新一代的对话式 AI 工具，彻底打开了客户与金融机构进行自然交互的大门。
在这一宏大背景下，拥有超过 1200 万数字用户的 CaixaBank，已将 AI 确立为其技术转型的核心引擎。这不仅是技术的自然演进，更是对用户期望升级的被动回应。
“今天的客户数字化程度极高、自主性极强，因此他们在与银行的互动中也变得更加挑剔。”CaixaBank 数字化转型与高级分析总监 Mariona Vicens 在接受采访时表示，“他们不仅重度依赖数字渠道，更渴望在任何时间、任何设备上，都能获得即时、极简且高度个性化的解决方案。”
尽管生成式 AI 在过去几年才火爆出圈，但 CaixaBank 强调，他们在这个赛道的布局要早得多。不过，现在的确迎来了一次质的飞跃：
“现在的 AI 更加侧重于基于对话式应用（Conversational Applications）来开发全新的业务模式。最直观的改变是，生成式 AI 让员工与客户之间的互动变得前所未有地自然、具备极强的上下文（Context）感知能力，并且极具实用价值。”CaixaBank 的技术高管解释道。
这场技术进化是 CaixaBank“2025-2027 战略计划”的核心组成部分。该计划锚定了四大目标：敏捷性、新服务、技术效率和技术韧性。在这四大目标中，“敏捷性”被视为最具颠覆性的变革引擎。
“敏捷性是回应那些渴望即时性和个性化服务的客户的根本能力；同时，它也决定了银行在极度动荡的市场环境中能否灵活转身。”内部人士指出。
此外，AI 的融入也在重塑银行内部的运转方式。目前，CaixaBank 已有超过 2,000 名员工常态化地使用基于 Salesforce 技术的 AI Agent（智能体）来自动处理琐碎任务、加速审批流程并优化客户服务。随着将生成式 AI 深度集成到日常办公软件中，生产力提升的飞轮正在全速运转。
[图片：CaixaBank 数字化转型与高级分析总监 Mariona Vicens]
AI 虽然推开了一扇重塑客户关系的大门，但也随之带来了监管、透明度和信任上的巨大挑战。对于 CaixaBank 而言，创新的终极奥义不仅仅是开发几个炫酷的应用场景（Use Cases），更在于建立一套极其严苛的治理模型（Governance Model），确保技术始终在“负责任”的轨道上运行。
为此，CaixaBank 设立了集团级别的“AI 办公室”，并颁布了硬核政策，强制规定了诸如透明度、可解释性（Explainability）、数据隐私、系统鲁棒性以及人工监督等铁律。
这套治理框架贯穿了 AI 的全生命周期：从前期的应用场景验证、部署前的结构化风险评估，到企业系统资产清单管理，再到后期的持续监控与故障响应。
“极其重大的决策，绝对不能完全外包给 AI。人类必须始终保持最终的监督权和拍板权。”Mariona Vicens 斩钉截铁地强调。
随着《欧盟人工智能法案》（AI Act）的正式生效，金融机构迎来了极其严苛的监管大考。但 CaixaBank 并没有将合规视为绊脚石，反而认为这与他们一直以来的 AI 治理理念不谋而合。
“我们将该法案及其他监管框架作为核心锚点，从系统设计的源头（Design-by-default）就将其深深嵌入到 AI 的生命周期中。”在实际操作中，任何 AI 产品的上线都必须走一套标准流程：先验证其业务价值与可行性，接着进行穿透式的风险评估，上线后还要进行闭环的监控。在金融领域，“客户的信任依然是银行最昂贵的核心资产，它必须通过治理、设计和运营的完美结合来守护。”
CaixaBank 的这套宏大战略，在一项最新落地的项目中得到了极其硬核的验证：一个基于生成式 AI 的“获客与签约助理（Contracting Assistant）”。
当用户在 CaixaBank 的官网或 App 上浏览金融产品时，这个 AI 助理会作为第一触点瞬间激活。它能极其精准地解答疑问、提供与当前情境高度绑定的产品信息、引导对话走向。更关键的是，当遇到极其复杂的状况时，它能极其丝滑地将这通对话（带着所有上下文历史）直接转接给人类专家，客户完全不需要再把问题重复讲一遍。
这正是它与传统“人工智障”聊天机器人最大的区别。传统机器人只能死板地回答 FAQ 题库里的问题，而这个 AI 助理拥有极强的上下文感知能力。在处理“预授信贷款”等产品时，它甚至能独立引导客户走完几乎所有的审批流程，直到最后一步。
当然，CaixaBank 始终坚守着人工干预的底线。“我们将 AI 定位为一种‘提供信息、加速流程和陪伴客户’的赋能工具。最终的合同签署环节，必须由 CaixaBank 的人类专家亲自完成把关。”
在数据隐私这个高压线上，AI 助理更是做到了极致：“所有传输的信息全部经过军事级加密，且客户发送给大模型（LLM）的任何数据，绝对不会被用来反向训练模型本身。”
目前，这项技术已覆盖 40 种金融产品，每月极其稳定地处理着超 6,000 次高价值对话。CaixaBank 骄傲地表示，这展现出了“极其清晰的规模化效应和生产力跃升指标”。
在底层技术上，CaixaBank 选择与 Salesforce 深度结盟，利用其 Agentforce平台部署 AI 智能体，并依托 Data Cloud 进行极其敏捷的实时数据分析。这不仅仅是采购一个技术组件，而是“引入了一套集成了 AI 算力、数据底座和商业编排（Orchestration）的终极作战系统。”
Mariona Vicens 为这场转型下了一个极其精辟的注脚：“在今天，仅仅做到‘在线’是远远不够的。真正的杀手锏，是在每一次客户交互中都创造极其硬核的价值，并用极其量身定制的极致体验，去疯狂加固客户的信任护城河。”
GenAI(Generative AI / 生成式人工智能)：不同于传统的只负责“分类”或“预测”的 AI，GenAI 能够创造出全新的内容（如文本、图像、代码等）。在客服场景中，它能根据上下文生成极其自然、拟人化的对话回复，而非死板地调取预设的 FAQ 答案。
AI Agent(智能体)：比传统聊天机器人更高级的 AI 形态。它不仅能对话，还能理解任务目标，自主拆解步骤，并调用外部工具（如查询数据库、发送邮件）来“执行”具体任务。
LLM(Large Language Model / 大语言模型)：如 ChatGPT 背后的 GPT-4。通过海量文本数据训练而成，是支撑当前绝大多数对话式生成 AI 的底层“大脑”。
Explainability(可解释性)：在金融这种高监管行业极其重要的 AI 属性。指必须能够向人类（或监管机构）清晰地解释：AI 模型是如何得出某个特定结论（例如拒绝一笔贷款申请）的。如果 AI 是个“黑盒”，则无法在金融核心业务中大规模商用。
全文：从数字银行到智能银行：CaixaBank 通过人工智能推动全新的客户服务模式
该机构深度整合了人工智能、数据分析与人工监督体系，旨在彻底重塑数字端的产品签约与获客体验。
[来源：CaixaBank)]
金融行业的数字化转型，早已超越了单纯“提供一个手机 App”或“允许客户异地办理业务”的初级阶段。在经历了多年的基础服务数字化之后，各金融机构如今面临着一项更具雄心的挑战：如何与数以百万计的用户构建一种更加个性化、敏捷且智能的关系。这些用户期望获得即时的响应、极简的体验，以及完全契合其特定需求的定制化服务。
生成式人工智能（Generative AI）的爆发式崛起，极大地加速了这一演进进程。如果在过去的十年里，银行们主要利用 AI 模型来实现后台流程自动化、提升运营效率或处理海量数据；那么，新一代的对话式 AI 工具，则为客户与金融机构之间实现极其自然、顺畅的交互，彻底敞开了大门。
在这一背景下，CaixaBank 已将 AI 确立为驱动其技术转型的核心支柱之一。这家拥有超过 1200 万活跃数字用户的金融巨头认为，这场变革不仅仅是对技术演进的回应，更是对用户期望发生根本性转变的适应。“如今的客户数字化程度极高、自主性极强，因此对与银行关系的期望也极其苛刻。他们不仅更加频繁地通过数字渠道进行交互，更极其渴望在任何时间、任何设备上，都能获得即时、极简且高度个性化的解决方案。”CaixaBank 数字化转型与高级分析总监 Mariona Vicens 在给 CIO.com的书面回复中如此阐述。
一、十余年的 AI 探索与积淀
尽管生成式 AI 在过去几年才以极其耀眼的方式进入大众视野，但 CaixaBank 强调，他们对这类技术的重仓布局其实始于更早的时期。当然，现在的技术确实代表了一次质的飞跃：“现在的重心更加偏向于基于对话式应用程序来开发全新的业务交互模型。最显而易见的跃升在于，生成式 AI 让员工与客户之间的交互变得更加自然、极具上下文（Context）感知能力，并且极其具有实用价值。”该机构的消息人士解释道。
这场技术演进是 CaixaBank“2025-2027 战略计划”的关键组成部分，该计划明确界定了四大核心目标：敏捷性、新服务、技术效率以及技术韧性。对于该组织而言，这四个目标彼此之间有着极其深度的耦合关系，但其中有一个被视为最具颠覆变革力量的引擎：敏捷性。相关人士指出：“正是敏捷性，使得我们能够回应那些日益渴望即时性、高度个性化以及实时解决方案的客户；同时，它也构成了银行在一个极度动荡、多变的环境中，保持强大适应能力的核心底座。”
“宇宙计划（Plan Cosmos）”——作为被框定在 CaixaBank 宏大战略计划中的流程与技术发展路线图——极其完美地折射了这种整合式的愿景：“它将技术投资、自动化和 AI 极其深度地融合在一起，从而打造出一个更加灵活、高效，且能够完全踏准客户需求节奏而进化的组织。归根结底，敏捷性是驱动变革最显性的引擎，但只有当这套模型中的所有齿轮都高度协同运转时，这一切才有可能成为现实。”CaixaBank 方面解释道。
此外，AI 的引入也在极大地重塑银行内部的工作方式。目前，已有超过 2,000 名员工常态化地使用基于 Salesforce 技术开发的 AI 智能体（Agents）来自动处理任务、加速审批流程并大幅改善客户服务质量。该机构预计在今年年底前，将进一步扩大这一使用规模。“通过实施这一极具冲击力的系统，并将其与其他模型（例如将生成式 AI 深度嵌套到办公效率工具中）结合使用，我们极其期待能够实现生产力收益和敏捷性的大规模指数级攀升，”该机构人士指出。
[照片人物：CaixaBank 数字化转型与高级分析总监 Mariona Vicens。]
二、治理 AI：在人工监督下进行创新
虽然 AI 为彻底重塑客户关系带来了极其广阔的新可能性，但它同时也抛出了与监管合规、决策透明度以及客户信任相关的极其严峻的挑战。对于 CaixaBank 而言，创新的终极定义绝不仅仅是开发出几个炫酷的新用例（Use Cases），而是必须在一套严密的治理模型（Governance Model）的护航下进行，以绝对保证技术被极其负责任地使用。
为了实现这一极其硬核的目标，该机构针对这些 AI 工具制定了一套专项的治理框架。该框架设立了一个覆盖全集团的“AI 办公室”，并颁布了一项核心政策，“该政策极其明确地确立了透明度与可解释性（Explainability）、数据的公平性与绝对隐私保护、系统的鲁棒性与安全性，以及极其核心的‘人工监督（Human Supervision）’等铁律原则。”
CaixaBank 解释说，这一框架“将被切实转化为贯穿 AI 整个生命周期的极其具体的管控动作：包括对用例的早期预验证、部署前结构化的硬核风险评估、企业级系统资产清单管理，以及后期的持续监控与故障响应管理。”当然，这一切都建立在一个极其不容逾越的底线前提之上：“极其重大的商业决策，绝对不能完全放权并委托给 AI，必须始终保持人类的最终监督与拍板权。”
“极其重大的商业决策不能完全放权给 AI，必须保持人工监督，”Mariona Vicens 极力强调。
三、将严苛的监管，转化为自信创新的底气
《欧盟人工智能法案》（European AI Act）的正式生效，将极其严苛的新监管合规要求直接甩到了所有金融机构面前。但 CaixaBank 并没有将这一法案视为拖后腿的障碍，反而极其坚定地认为，这一监管框架与他们一直以来推进这些前沿技术开发的方法论是极其吻合的。“它极其自然地融入了我们的体系，因为我们正是以该框架及其他极具参考价值的监管框架为基石，来构建我们的 AI 治理模型的。我们极其坚决地将其‘默认且从设计之初（By design and by default）’地贯穿进了 AI 的全生命周期中。”
该企业的内部政策极其明确地将监管法规纳入了其全局的宏观风险管理体系之中。在实操层面上，任何基于 AI 开发的应用在正式推向生产环境（Go-live）之前，都必须经历一套被极其严密定义的验证流程。“这意味着，任何关于 AI 的使用尝试都必须被精准识别、深度评估和严密监控。在开发某个具体用例之前，必须先对其业务类型进行极其苛刻的验证，以确保其能带来真实的商业价值且在技术上可行；随后必须对其潜在风险进行极度深度的评估；而一旦部署上线，还必须对其运行状态进行 24 小时的监控。”归根结底，在金融这种极其敏感的业务环境中，客户的绝对信任始终是银行极其宝贵、不可折损的核心资产。“我们通过将治理机制、系统设计和日常运营进行极其完美的缝合，来死死守护这份信任，”CaixaBank 解释道。
四、从宏大战略到极简实践：一个陪伴客户签约的 AI 助理
所有这些宏大的数字化转型战略，在该机构近期极力推动的一项硬核开发中找到了极其具体的落地应用：一个基于生成式 AI 的签约助理（Contracting Assistant）。它能够在客户通过银行数字渠道进行产品信息查询和签约的全过程中，提供极其贴心的陪伴式服务。
当用户在 CaixaBank 的官网或移动应用上发起关于某项金融产品的咨询时，该系统将作为第一触点瞬间响应。从那一刻起，它不仅能极其精准地解答疑问，还能提供带有极强上下文语境的深度信息，智能地引导对话走向；而在遇到极其复杂的状况时，它还能极其丝滑地将前一轮对话交互信息转接给一名人类专家，让客户完全免去“把问题从头到尾再重复解释一遍”的极其糟糕的体验。
对于 CaixaBank 而言，这种极其强悍的“理解上下文（Context）”的能力，正是它与传统客服聊天机器人之间极其巨大的降维打击优势。“与那些只能死板地回复一堆常见问题解答（FAQs）的聊天机器人截然不同，这个智能体是一个极其专业的签约助理。它能够根据与客户之间正在进行的对话，深度理解当前的语境与上下文，提供极其人性化的陪伴，并且具备随时向上升级（Escalate）转交给人力的强大能力。”目前，该助理已经能够自主解决极其繁杂的咨询、提供极度个性化的信息，并在极大一部分数字签约流程中陪伴客户。在诸如“预授信贷款（Pre-granted loans）”等极度标准化的产品上，它甚至能够引导对话一路狂飙，直至最终正式签约前的最后一步。
该机构极其固执地坚持，人类的干预始终是整个流程中绝对不可妥协的核心组成部分。“我们将 AI 的定位死死锚定在一种用于提供信息、加速流程和陪伴客户的赋能工具上；也就是说，它的存在是为了补充和增强——而非完全替代——那些由远程专业客服管理团队通过数字银行系统所持续提供的服务体验。”此外，客户拥有绝对的主动权，可以选择从对话一开始，或在对话的任何一秒钟，强行切换并要求由人类客服进行接待。最后，合同的最终正式签署，绝对、且永远是在 CaixaBank 人类专家的亲自干预和把关下完成的。
除了严苛的人工监督之外，该机构还建立了一套极其完备的框架，以确保 AI 被极其负责任地使用。“我们极其严谨地定义了‘负责任的 AI（Responsible AI）’原则，这些原则极其全面地覆盖了这些系统开发的整个生命周期，旨在确保其使用是极其公平、透明、负责任的，并与现行法律法规以及集团的核心价值观保持绝对的对齐。在任何面向客户的 AI 解决方案正式推向市场之前，我们都必须极其冷酷地确保这些底线原则得到了百分之百的遵守，”Caixabank 方面解释道。
在这个极其特殊的“签约助理”用例中，信息的绝对安全防护构成了最生死攸关的核心元素。“所有的数据传输都经过了极其硬核的加密处理，并且，发送给大语言模型（LLM）的任何客户数据，绝对不会被反向用于训练模型本身。”
目前，这项极具颠覆性的技术已经广泛部署在 40 款金融产品上，每月极其稳定地处理着平均高达 6,000 次的高质量对话。CaixaBank 表示，这些极其耀眼的数据，提供了“极其清晰的规模化和生产力跃升的硬核指标”。
为了推进这个极具野心的项目，CaixaBank 选择接入了 Salesforce 的底座技术。银行方面解释称，这“为这个用例极其完美地补齐了一套极具杀伤力的组合拳：一个已经完全就绪、可直接用于部署 AI 智能体的平台，一整套用于开发极其专业的智能助理的原生工具链，以及一个能让数据流转得更加即时、高度结构化的极其强悍的数据层（Data Layer）。”
这次极其深度的合作，引入了 Agentforce 来负责极速部署 AI 智能体，并引入了 Data Cloud 来进行极度实时的海量数据管理与深度分析。此外，Salesforce 还顺理成章地接管了该机构数字营销与数字销售平台的核心枢纽角色，将所有极其分散的客户互动进行极其深度的中心化梳理，以提供一种跨越全渠道的、极其连贯的极致体验。“简而言之，我们不仅仅是简单地采购了一个技术供应商，而是极其精准地选择了一套融合了 AI 算力、数据底座和商业编排（Orchestration）能力的终极解决方案，这与 CaixaBank 极其渴望加速落地的数字化转型战略，实现了极其完美的齿轮咬合。”
签约助理的成功落地，仅仅是那个极其宏大且极具野心的广阔战略中的一个微小缩影。在那个宏大的战略蓝图中，AI、海量数据和极度自动化被极其深度地糅合在一起，旨在彻底重塑银行与其客户之间那条极其古老的关系纽带。正如 Mariona Vicens 极其精辟的总结：“在这个时代，生存的关键早已不再是仅仅保持‘在线’，而是必须在每一次极其微小的互动中注入极度真实的硬核价值，并通过那些极其有用且高度贴合每一位用户灵魂的极致体验，去疯狂加固我们之间那条极其脆弱的信任纽带。”
