随着全球在线流量向 AI 转移，而由 AI 代理驱动的在线销售不断刷新新纪录，银行和贷款机构必须适应新的现实。
我们正在目睹传统银行“漏斗”走向终结的迫近。AI 和 AI 代理已与数十亿美元规模的在线销售联系在一起。但这不只是购物趋势；它有望成为人们发现信贷方式的基础性转变。不采取 AI 改造的大型与中型银行及贷款机构，将在这场新游戏中被彻底排除在外。对贷款机构而言，唯一的出路是通过将重心从面向消费者的渠道转向面向代理的技术，来弥合这种“可发现性”差距。
虽然大多数银行高管都在专注于用 AI 来简化运营、削减成本——这套经典的提效打法——他们却正在错过更具颠覆性的变化。AI 正在推动一场效率革命，而代理型 AI 则在推动一场获取革命。它正在重塑贷款的“前门”。对银行而言，风险不只是你如何运营；更在于当代理决定客户将与哪家机构互动时，你是否甚至可被看见。
当 AI 代理在数毫秒内为购物者选择融资选项时，如果它发现不了对方的信贷选项，银行的品牌、声誉和信贷条款就会变得毫无意义。如果代理无法“读取”你的信贷产品，那么在这个语境下，你就不存在。
看不见的漏斗：可见性与信贷选择被从银行自有渠道中抽离
当下的在线购物者所看到的信息高度被 AI 所“收窄”。他们越来越多地在 ChatGPT、Claude 和 Gemini 等 AI 工具上开始进行产品搜索，然后才转向在线零售商网站。最终，在代理式商务时代，平均购物者甚至不会离开 AI 代理的环境就完成购买。而贷款也正在朝着同样的方向演进。
用更简单的话说：如果你没有针对 AI 平台进行优化，且未通过 MCP 与 AI 代理进行集成，那么明天的消费者甚至看到你融资选项的概率将会显著降低。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，且成本越来越可控。
AI 正以“双层”方式部署，而银行两层都需要。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。在内部，银行也在使用核心贷款 AI 技术来简化欺诈检测、承保与评分流程。
结账环节中的 AI 代理能力
AI 代理不只是被集成到网页中以向用户提供推荐；它们也深度嵌入购物车和支付选项之中。
2026 年 1 月下旬，IBM 报告称，AI 代理已经在代表消费者和企业开展行动。它们会在用户的授权下开展调研、进行谈判，并代为完成购买，往往无需任何人工在环。像 Visa 旗下的 “Intelligent Commerce（智能商务）”以及 Mastercard 旗下的 “Agent Pay（代理支付）”等公司，正在推动将支付无缝集成到 AI 代理的购物与购买旅程中。
将支付与融资选项嵌入到代理式 AI 的旅程中，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 时代仍然保持相关性。希望继续保持可见、相关且具备竞争力的银行和贷款机构，需要支持代理凭证（agent credentialing），具备必要的数据框架，并理解在合规与监管层面需要什么。
考虑到在内部自建与管理 AI 系统的复杂性和高成本，以及围绕用户数据与 AI 技术不断演进的监管要求，许多银行正在把它们的 AI 代理与 AI-ready 系统外包给第三方 fintech 解决方案提供商。
如何进入 ChatGPT、Gemini 以及 Genspark 的“雷达”？
说到底，尽管 AI 的鼓舞人心进展与技术跃迁令人振奋，但银行领导者只需要专注两项优先事项。第一项是：如何让它们的数据、产品与服务被 AI 平台读取、识别并推荐。
零售商和银行无法像在 ChatGPT 或 Genspark 上直接把产品“上架”那样，或者像在 Amazon 上加载产品、或在销售点（point of sale）嵌入融资那样进行直接集成。然而，它们可以调整数据结构与工作流程，确保 AI 代理能够扫描并消化它们的产品。也就是说，需要让所有数据都具备机器可读性，让所有工作流程都实现数字化。
了解更多：AI 代理无法开设银行账户。三项举措表明它们将不需要这样做。
对 AI 代理而言，PDF 就是一个黑盒。AI 代理将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被消费的逻辑。对信贷而言，这就是“信贷的民主化”：让即使是更小的银行，其贷款条款也同全球巨头与 fintechs 一样，能够“可爬取”（crawlable）且“代理就绪”（agent-ready）。
例如，使用 Schema.org 这类格式，银行的网页就可以清晰标注诸如产品名称、利率、费用、资格与条款等数据，以便 AI 机器人能够读取。页面需要可爬取且整洁（clean），不能隐藏在登录或付费墙背后，并且必须在不被内容块拦截的情况下完成加载。
一次集成即可连接银行与数十万家零售商
银行的第二项优先事项，是让它们的产品能够在第三方代理式商务的购物与结账系统中可用。听起来可能有点棘手，但并非如此。你可以把它理解为：航空公司如何从电话订票转向像 Expedia 这样的在线平台；或酒店如何从使用 Booking 转向借助 API。你也可以把 API 理解为用于连接两个系统的软件——在本例中，这个 API 是 MCP（Modern Context Protocol，现代上下文协议），它把 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时代而去构建一千个彼此独立的端点。相反，通过利用同时支持编排（orchestration）以及代理式 AI 贷款（AI agentic lending）的第三方提供商合作伙伴关系，贷款机构即可获得一个“通用翻译器”（universal translator）。这使得从规模较小的社区银行到一线金融机构的各类银行，都能实现即时的数字化分销扩展——平台提供连接能力（connectivity），银行提供流动性（liquidity），从而覆盖代理式商务环境。
线上购物渠道与信贷漏斗已经发生了变化。尽管能力、技术以及 AI 流程仍在不断被塑造之中，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，制定一个简单但有效的 AI 数字化转型框架。该框架使银行能够通过让贷款项目与数据集实现 AI 可读性，并与合适的第三方集成提供商合作，从面向消费者的系统转向面向代理的技术，以触达新的与现有客户。
银行新隐形战场：人工智能推动2620亿美元销售额
作者： Yaacov Martin，Jifiti 首席执行官。
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随着全球在线流量向 AI 转移，而由 AI 代理驱动的在线销售不断刷新新纪录，银行和贷款机构必须适应新的现实。
我们正在目睹传统银行“漏斗”走向终结的迫近。AI 和 AI 代理已与数十亿美元规模的在线销售联系在一起。但这不只是购物趋势；它有望成为人们发现信贷方式的基础性转变。不采取 AI 改造的大型与中型银行及贷款机构，将在这场新游戏中被彻底排除在外。对贷款机构而言，唯一的出路是通过将重心从面向消费者的渠道转向面向代理的技术，来弥合这种“可发现性”差距。
虽然大多数银行高管都在专注于用 AI 来简化运营、削减成本——这套经典的提效打法——他们却正在错过更具颠覆性的变化。AI 正在推动一场效率革命，而代理型 AI 则在推动一场获取革命。它正在重塑贷款的“前门”。对银行而言，风险不只是你如何运营；更在于当代理决定客户将与哪家机构互动时，你是否甚至可被看见。
AI 代理式商务已经到来，并且正在蓬勃发展
Salesforce 在 2025 年的假日购物报告中发现，AI 和 AI 代理在 2025 年假日季期间共同影响了美国总计 $262 billion 的销售额。全球在线销售额在这个假日季达到创纪录的 $1.29 trillion，其中美国为 $294 billion。
AI 驱动的嵌入式贷款，尤其是“先买后付”（Buy now, pay later，BNPL），正成为越来越常见的选择，推动着零售支付终端和电商网站的发展。AI 嵌入式贷款不仅在改变消费者如何使用资金，也在改变银行和贷款机构如何提供信贷。这些选项在一定程度上促成了假日季的相关数字。
Salesforce 报告显示，按年同比（YOY）的美国销售增长提升至 4%，而 AI 与代理在假日购物中的作用占据了巨大比例：贡献了所有零售销售的 20%。
但这对那些尚未更新数字基础设施、仍沿用传统系统与传统信贷漏斗的银行和贷款机构意味着什么？答案是：不可见。
当 AI 代理在数毫秒内为购物者选择融资选项时，如果它发现不了对方的信贷选项，银行的品牌、声誉和信贷条款就会变得毫无意义。如果代理无法“读取”你的信贷产品，那么在这个语境下，你就不存在。
看不见的漏斗：可见性与信贷选择被从银行自有渠道中抽离
当下的在线购物者所看到的信息高度被 AI 所“收窄”。他们越来越多地在 ChatGPT、Claude 和 Gemini 等 AI 工具上开始进行产品搜索，然后才转向在线零售商网站。最终，在代理式商务时代，平均购物者甚至不会离开 AI 代理的环境就完成购买。而贷款也正在朝着同样的方向演进。
用更简单的话说：如果你没有针对 AI 平台进行优化，且未通过 MCP 与 AI 代理进行集成，那么明天的消费者甚至看到你融资选项的概率将会显著降低。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，且成本越来越可控。
AI 正以“双层”方式部署，而银行两层都需要。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。在内部，银行也在使用核心贷款 AI 技术来简化欺诈检测、承保与评分流程。
结账环节中的 AI 代理能力
AI 代理不只是被集成到网页中以向用户提供推荐；它们也深度嵌入购物车和支付选项之中。
2026 年 1 月下旬，IBM 报告称，AI 代理已经在代表消费者和企业开展行动。它们会在用户的授权下开展调研、进行谈判，并代为完成购买，往往无需任何人工在环。像 Visa 旗下的 “Intelligent Commerce（智能商务）”以及 Mastercard 旗下的 “Agent Pay（代理支付）”等公司，正在推动将支付无缝集成到 AI 代理的购物与购买旅程中。
将支付与融资选项嵌入到代理式 AI 的旅程中，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 时代仍然保持相关性。希望继续保持可见、相关且具备竞争力的银行和贷款机构，需要支持代理凭证（agent credentialing），具备必要的数据框架，并理解在合规与监管层面需要什么。
考虑到在内部自建与管理 AI 系统的复杂性和高成本，以及围绕用户数据与 AI 技术不断演进的监管要求，许多银行正在把它们的 AI 代理与 AI-ready 系统外包给第三方 fintech 解决方案提供商。
如何进入 ChatGPT、Gemini 以及 Genspark 的“雷达”？
说到底，尽管 AI 的鼓舞人心进展与技术跃迁令人振奋，但银行领导者只需要专注两项优先事项。第一项是：如何让它们的数据、产品与服务被 AI 平台读取、识别并推荐。
零售商和银行无法像在 ChatGPT 或 Genspark 上直接把产品“上架”那样，或者像在 Amazon 上加载产品、或在销售点（point of sale）嵌入融资那样进行直接集成。然而，它们可以调整数据结构与工作流程，确保 AI 代理能够扫描并消化它们的产品。也就是说，需要让所有数据都具备机器可读性，让所有工作流程都实现数字化。
了解更多： AI 代理无法开设银行账户。三项举措表明它们将不需要这样做。
对 AI 代理而言，PDF 就是一个黑盒。AI 代理将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被消费的逻辑。对信贷而言，这就是“信贷的民主化”：让即使是更小的银行，其贷款条款也同全球巨头与 fintechs 一样，能够“可爬取”（crawlable）且“代理就绪”（agent-ready）。
银行过去习惯于：消费者从它们的“数字前门”到来。在代理式时代，将不会再存在“门”。只会有代理作为中介。如果一家银行只构建了一个出色的应用程序，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，银行的网页就可以清晰标注诸如产品名称、利率、费用、资格与条款等数据，以便 AI 机器人能够读取。页面需要可爬取且整洁（clean），不能隐藏在登录或付费墙背后，并且必须在不被内容块拦截的情况下完成加载。
一次集成即可连接银行与数十万家零售商
银行的第二项优先事项，是让它们的产品能够在第三方代理式商务的购物与结账系统中可用。听起来可能有点棘手，但并非如此。你可以把它理解为：航空公司如何从电话订票转向像 Expedia 这样的在线平台；或酒店如何从使用 Booking 转向借助 API。你也可以把 API 理解为用于连接两个系统的软件——在本例中，这个 API 是 MCP（Modern Context Protocol，现代上下文协议），它把 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时代而去构建一千个彼此独立的端点。相反，通过利用同时支持编排（orchestration）以及代理式 AI 贷款（AI agentic lending）的第三方提供商合作伙伴关系，贷款机构即可获得一个“通用翻译器”（universal translator）。这使得从规模较小的社区银行到一线金融机构的各类银行，都能实现即时的数字化分销扩展——平台提供连接能力（connectivity），银行提供流动性（liquidity），从而覆盖代理式商务环境。
贷款编排平台将金融机构与商户网络连接起来。这样银行只需一次集成，就能对接数百或数千家零售商，而不必为每一家商户耗费时间并建立成本高昂的单独合作关系。
共同构建的这一生态系统，使银行能够把数字分销扩展到当下消费者越来越多正在进行购买的地方，而无需管理几十个或上百个彼此独立的集成。
从底层开始为合规而构建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守，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
线上购物渠道与信贷漏斗已经发生了变化。尽管能力、技术以及 AI 流程仍在不断被塑造之中，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，制定一个简单但有效的 AI 数字化转型框架。该框架使银行能够通过让贷款项目与数据集实现 AI 可读性，并与合适的第三方集成提供商合作，从面向消费者的系统转向面向代理的技术，以触达新的与现有客户。