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。

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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不断刷新新纪录，银行和贷款机构必须适应这一全新的现实。

我们正目睹传统银行漏斗的逐步“走向终结”。AI 与 AI 代理已经和数十亿美元的在线销售联系在一起。但这不只是购物趋势；它正在酝酿成为信用被发现方式的根本性改变。如果大型与中型银行以及贷款机构不适应 AI，它们将被彻底排除在这场新游戏之外。贷款机构唯一的出路，是通过将面向消费者的渠道迁移到面向代理的技术，来弥补这种“可发现性”差距。

尽管大多数银行高管把注意力放在利用 AI 来简化运营和降低成本——也就是经典的效率策略——但他们正在错过更具颠覆性的变化。AI 正推动效率革命，而 Agentic AI（代理式 AI）则正在推动一种“可接入性革命”。它正在改变贷款的“真正前门”。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实体发生交互时，你是否甚至会在其中被看见。

AI 代理式商务已然到来并蓬勃发展

Salesforce 的 2025 年假日购物报告显示，AI 和AI 代理在 2025 年假日季节期间影响了美国总计 $262 billion 的销售额。在全球范围内，线上销售额创下了 $1.29 trillion 的破纪录水平，美国国内为 $294 billion。

AI 驱动的嵌入式贷款，尤其是“先买后付”（BNPL），已经成为日益常见的选项，正在推动零售支付终端和电商网站的发展。AI 嵌入式贷款不仅改变了消费者花钱的方式，也在改变银行和贷款机构提供信贷的方式。这些选择在一定程度上也促成了假日季的销售数据。

Salesforce 的报告发现，美国同比（YOY）销售增长升至 4%，而 AI 与代理在假日购物中贡献了大比例的影响，占所有零售销售的 20%。

但这对那些尚未更新数字基础设施、仍沿用传统系统和传统贷款漏斗运作的银行和贷款机构意味着什么？答案是：不可见。

当 AI 代理在毫秒内为购物者选择融资选项时，如果它们的信贷选项无法被发现，银行的品牌、声誉与信贷条款就会变得不再重要。如果代理无法“读取”你的信贷产品，那么在该语境中你就不存在。

无形漏斗：可见性与信贷选择从银行自有渠道中被抽离

如今，线上购物者所看到的内容高度被 AI 缩窄。越来越多的人会先在 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具中开启产品搜索，然后再转向线上零售商网站。最终，在 Agentic Commerce（代理式商务）的时代，平均购物者甚至不会离开 AI 代理的环境去完成购买。而贷款也正朝着同样的方向发展。

直白地说：如果你没有针对 AI 平台进行优化，也没有通过 MCP（Modern Context Protocol，现代上下文协议）与 AI 代理集成，那么明天的消费者甚至能否看到你的融资方案，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，正变得越来越可及且更具成本效益。

AI 正以双层方式部署，而银行需要两者兼备。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。内部方面，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。

AI 代理在结账环节的能力

AI 代理不仅仅被集成到网页中，为用户提供推荐；它们同样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与企业行动。它们会在用户的名义下开展调研、进行谈判，并完成购买，且往往没有任何人工参与其中。像 Visa 的“Intelligent Commerce（智能商务）”以及 Mastercard 的“Agent Pay（代理支付）”这样的公司，正推动把支付无缝集成进 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 Agentic AI 时代依然具备相关性。想要保持可见、保持相关、并维持竞争力的银行和贷款机构，需要支持代理资质认证，具备必要的数据框架，并理解从合规与监管角度出发所必需的要求。

鉴于在内部构建和管理 AI 系统的复杂性与高成本，以及围绕用户数据与 AI 技术而不断演进的监管要求，许多银行正将其 AI 代理与 AI 就绪系统外包给第三方 fintech 提供商。

如何进入 ChatGPT、Gemini 和 Genspark 的“雷达”？

话说到底，尽管 AI 的突破令人振奋、技术跃迁也不断加速，但银行领导者只需要聚焦两项优先事项。第一项是：如何让自己的数据、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（POS）直接嵌入融资那样，把它们的产品直接整合到 ChatGPT 或 Genspark 这类平台上。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其提供的内容。这意味着让所有数据都变成机器可读，让所有工作流程都实现数字化。

阅读更多： AI 代理无法开设银行账户。三项举措表明它们不再需要。

对 AI 代理来说，PDF 就像一个黑盒。AI 代理读起来更高效的是通过 API 存储的数据，以及结构化元数据。银行必须把复杂的信贷政策转换为可被消费的逻辑。这样做就是信贷的民主化：让即便是较小银行的贷款条款也能像全球巨头和 fintechs 一样做到“可爬取”并“代理就绪”。

银行习惯于消费者从它们的“数字前门”进入。到了代理时代，将不再有“门”。只有充当代理的“代办者”。如果一家银行只打造了一个很棒的应用程序，它实际上是在构建一个最终无人会去的目的地。

例如，使用 Schema.org 等格式，银行的网页可以清楚地标注诸如产品名称、利率、费用、适用资格与条款等数据，从而让 AI 机器人能够读取。页面需要是可爬取且干净的，不能隐藏在登录或付费墙之后，并且必须在不被内容块拦截的情况下加载。

一次集成即可连接银行与数十万零售商

对银行而言，第二项优先事项是：让其产品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：航空公司从电话预订迁移到像 Expedia 这样在线平台；或者酒店从 Booking 上通过 API 完成对接。可以把 API 看作连接两个系统的软件。在这里，API 就是 MCP（Modern Context Protocol，现代上下文协议），用于把 AI 代理与银行的系统连接起来。

银行不应该为了参与代理式商务时代而试图构建一千个各不相同的独立端点。相反，通过利用同时支持编排（orchestration）与 AI 代理式放贷的第三方提供商，贷款机构就能获得一个“通用翻译器”。这使得各类规模的银行——从较小的社区银行到一流金融机构——都能立即实现数字化分发规模化扩展，由平台提供连接代理式商务环境的能力，同时银行提供流动性。

贷款编排平台会将金融机构与商户网络连接起来。这样，银行只需进行一次集成，就能与数百或数千家零售商对接，而不必再建立耗时且昂贵的一对一合作关系。

通过这个生态系统，银行就能把数字化分发扩展到当下消费者越来越多进行购买的地方，而无需管理几十个甚至上百个彼此独立的集成。

那些从地基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”这一现实的最终思考

线上购物渠道与贷款漏斗已经发生了变化。尽管能力、技术和 AI 流程仍在持续塑形，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，构建一个简单却有效的 AI 数字化转型框架。该框架能让银行通过使其贷款项目与数据集对 AI 可读，并与合适的第三方集成提供商合作，从而从面向消费者的系统转向面向代理的技术，实现触达新的与现有的客户。