随着全球在线流量向人工智能转移，以及由 AI 代理驱动的在线销售创下新纪录，银行和贷款机构必须适应新的现实。
我们正目睹传统银行漏斗的终结正在逼近。AI 以及 AI 代理已被关联到数十亿美元的在线销售额。但这并不仅仅是购物潮流；它正酝酿成为信用被发现方式的根本性转变。若大型与中型银行及贷款机构不适应 AI，它们将彻底被排除在这场新游戏之外。对贷款机构而言，唯一的出路是通过将触达方式从面向消费者的渠道迁移到面向代理的技术来弥合这种“可发现性差距”。
尽管大多数银行高管专注于利用 AI 来简化运营、降低成本——这是一条经典的效率路径——但他们正在错过更具颠覆性的转变。AI 正推动一场效率革命，而“代理式 AI”则在推动一场关于可达性的革命。它正在改写贷款的“前门”。对银行来说，风险不仅在于你如何运作；更在于当代理决定客户将与哪家机构互动时，你是否甚至在那一刻可被识别与看见。
例如，使用 Schema.org 这类格式，银行网页就可以清晰标注产品名称、利率、费用、资格与条款等数据，使 AI 机器人能够读取。页面需要可抓取、干净清爽，而不是藏在登录或付费墙后面；同时必须在加载时不被内容块阻断。
一次集成即可连接成千上万的零售商
银行的第二项优先事项，是让其产品能够进入第三方代理式商务的购物与结账系统中。听起来可能很棘手，但其实并不难。你可以把它理解为：航空公司从电话订票转向像 Expedia 这样的在线平台；酒店从使用 Booking 的方式转向通过 API 实现。你可以把 API 看作把两个系统连在一起的软件——在这里，API 就是 MCP（Modern Context Protocol，现代上下文协议），用于将 AI 代理连接到银行的系统。
银行不应当为了参与代理式商务而去构建一千个各自独立的端点。相反，通过利用支持编排以及代理式 AI 贷款的第三方提供商合作，贷款机构就能获得一个“通用翻译器”。这使得从较小的社区银行到一级金融机构的各类银行，都能实现数字分销的即时扩展：由平台提供与代理式商务环境的连接能力，同时为交易提供流动性。
线上购物渠道与贷款漏斗已经发生变化。尽管能力、技术与 AI 流程仍在持续被塑造，但任何银行或贷款机构都可以在不牺牲关键合规与监管监督的前提下，制定一个简单而有效的 AI 数字化转型框架。这个框架让银行能够通过让贷款产品与数据集变为 AI 可读来，从面向消费者的系统转向面向代理的技术；并通过与合适的第三方集成提供商合作，触达新的以及现有的客户。
银行的新隐形战场：人工智能推动2,620亿美元的销售额
由 Yaacov Martin，Jifiti 首席执行官撰写。
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随着全球在线流量向人工智能转移，以及由 AI 代理驱动的在线销售创下新纪录，银行和贷款机构必须适应新的现实。
我们正目睹传统银行漏斗的终结正在逼近。AI 以及 AI 代理已被关联到数十亿美元的在线销售额。但这并不仅仅是购物潮流；它正酝酿成为信用被发现方式的根本性转变。若大型与中型银行及贷款机构不适应 AI，它们将彻底被排除在这场新游戏之外。对贷款机构而言，唯一的出路是通过将触达方式从面向消费者的渠道迁移到面向代理的技术来弥合这种“可发现性差距”。
尽管大多数银行高管专注于利用 AI 来简化运营、降低成本——这是一条经典的效率路径——但他们正在错过更具颠覆性的转变。AI 正推动一场效率革命，而“代理式 AI”则在推动一场关于可达性的革命。它正在改写贷款的“前门”。对银行来说，风险不仅在于你如何运作；更在于当代理决定客户将与哪家机构互动时，你是否甚至在那一刻可被识别与看见。
AI 代理式商务已然到来，并正在蓬勃发展
Salesforce 的 2025 年假日购物报告发现，在 2025 年假日季期间，AI 和 AI 代理 一共影响了美国总计 $262 billion 的销售额。该季全球在线销售额创下破纪录的 $1.29 trillion，其中美国为 $294 billion。
由 AI 驱动的嵌入式贷款，尤其是“先买后付”（BNPL），已成为越来越常见的选择，推动零售支付终端和电商网站不断发展。AI 嵌入式贷款不仅改变了消费者如何花钱，也在改变银行与贷款机构如何提供信贷。这些方案在一定程度上也与假日季的数字有关。
Salesforce 的报告显示，美国同比（YOY）销售增长上升至 4%，AI 和代理在假日购物中占据了大量比重，贡献了所有零售销售的 20%。
那么，对那些尚未更新数字基础设施、仍依赖遗留系统与传统贷款漏斗的银行与贷款机构而言，这意味着什么？意味着“隐形”。
当 AI 代理在毫秒内为购物者选择融资方案时，如果其信贷选项不可被发现，银行的品牌、声誉与信贷条款就会变得毫无意义。如果代理“读不懂”你的信贷产品，你在该语境下就等同于不存在。
看不见的漏斗：可见性与信贷选择被从银行自有渠道中拉走
今天线上购物者所看到的内容高度被 AI “窄化”。越来越多的人会先在 ChatGPT、Claude 和 Gemini 等 AI 工具中开启产品搜索，然后再进入线上零售商网站。最终，在代理式商务的时代，普通购物者甚至不会离开 AI 代理的环境就完成购买。而贷款也正朝着同样的方向发展。
用更直白的话说：如果你没有为 AI 平台做优化，并且没有通过 MCP 与 AI 代理集成，那么明天的消费者甚至看见你融资方案的概率将显著降低。好消息是，通过第三方平台进入这个新的 AI 漏斗，正变得越来越容易、成本也越来越可控。
AI 正以双层架构部署，而银行需要两层都具备。越来越多的消费者不再通过银行网站触达银行，而是通过 ChatGPT 或 Perplexity 等 AI 搜索渠道实现触达。与此同时，在内部，银行也在使用核心贷款 AI 技术来简化欺诈检测、承保与评分。
AI 代理在结账环节的能力
AI 代理不仅仅被嵌入网页以向用户提供推荐；它们也深度嵌入在购物车与支付选项中。
2026 年 1 月下旬，IBM 报告称：AI 代理已经在代表消费者与企业行动。它们会代表用户开展研究、进行谈判，并完成购买，且通常不需要人与人之间的循环参与。像 Visa 的“Intelligent Commerce（智能商务）”以及 Mastercard 的“Agent Pay（代理支付）”这样的公司，正推动将支付无缝集成到 AI 代理的购物与购买旅程中。
在代理式 AI 旅程中嵌入支付与融资选项，旨在打造无摩擦的客户体验、推动收入增长，并确保在代理式 AI 时代保持相关性。想要继续保持可见性、相关性与竞争力的银行与贷款机构，需要支持代理资质认证，建立必要的数据框架，并理解从合规与监管角度出发所需的要求。
鉴于内部构建与管理 AI 系统的复杂性与高成本，以及围绕用户数据与 AI 技术不断演变的监管要求，许多银行正将其 AI 代理与 AI 就绪系统外包给第三方 fintech 供应商。
如何进入 ChatGPT、Gemini 和 Genspark 的“雷达”？
说到底，尽管 AI 取得了鼓舞人心的进展与技术跃迁，银行领导者只需要聚焦两项优先事项。第一是弄清楚如何让它们的数据、产品和服务被 AI 平台读取、识别并推荐。
零售商与银行无法像在 Amazon 上加载产品那样，或像在销售点嵌入融资那样，在 ChatGPT 或 Genspark 这类平台上直接进行产品集成。但它们可以调整数据结构与工作流程，以确保 AI 代理能够扫描并消化它们的方案。这意味着：让所有数据都变为机器可读，让所有工作流程都数字化。
阅读更多： AI 代理无法开设银行账户。三步表明它们并不需要。
对 AI 代理而言，PDF 就像一个黑盒。AI 代理会更高效地读取存储在 API 中的数据以及结构化元数据。银行必须把复杂的信贷政策转化为可供消费的逻辑。这就是信贷的普惠化：让更小银行的贷款条款同样“可抓取、可供代理使用”，达到与全球巨头以及 fintechs 同样的“代理就绪”水平。
银行习惯于让消费者走进它们的“数字前门”。在代理式时代，将不会再有“门”。只有一个代理充当代理人。如果银行只打造了一个优秀的应用程序，它实际上是在构建一个最终无人会访问的目的地。
例如，使用 Schema.org 这类格式，银行网页就可以清晰标注产品名称、利率、费用、资格与条款等数据，使 AI 机器人能够读取。页面需要可抓取、干净清爽，而不是藏在登录或付费墙后面；同时必须在加载时不被内容块阻断。
一次集成即可连接成千上万的零售商
银行的第二项优先事项，是让其产品能够进入第三方代理式商务的购物与结账系统中。听起来可能很棘手，但其实并不难。你可以把它理解为：航空公司从电话订票转向像 Expedia 这样的在线平台；酒店从使用 Booking 的方式转向通过 API 实现。你可以把 API 看作把两个系统连在一起的软件——在这里，API 就是 MCP（Modern Context Protocol，现代上下文协议），用于将 AI 代理连接到银行的系统。
银行不应当为了参与代理式商务而去构建一千个各自独立的端点。相反，通过利用支持编排以及代理式 AI 贷款的第三方提供商合作，贷款机构就能获得一个“通用翻译器”。这使得从较小的社区银行到一级金融机构的各类银行，都能实现数字分销的即时扩展：由平台提供与代理式商务环境的连接能力，同时为交易提供流动性。
贷款编排平台把金融机构与商户网络连接起来：使银行只需一次集成，就能接入数百或数千家零售商，而不是为每一家都耗时耗钱地建立单独合作关系。
共同构建的这个生态系统，让银行能够将数字分销扩展到当下消费者越来越多进行购买的地方，而无需管理几十个或几百个彼此独立的集成。
从一开始就为合规而打造的第三方技术合作伙伴，通常会负责关键行业标准的落地实施与遵循，帮助机构跟上监管预期以及安全最佳实践。
关于从“面向消费者”转向“面向代理”现实的最终思考
线上购物渠道与贷款漏斗已经发生变化。尽管能力、技术与 AI 流程仍在持续被塑造，但任何银行或贷款机构都可以在不牺牲关键合规与监管监督的前提下，制定一个简单而有效的 AI 数字化转型框架。这个框架让银行能够通过让贷款产品与数据集变为 AI 可读来，从面向消费者的系统转向面向代理的技术；并通过与合适的第三方集成提供商合作，触达新的以及现有的客户。