BNP Paribas与Google Cloud签署为期五年的Agentic AI合作，将在企业与机构银行业务中部署面向具体工作流程的AI Agent并接入Gemini模型，但银行强调不会把全部敏感数据迁入公有云，仍将维持多云、多模型和本地控制策略。合作初期聚焦企业信贷和机构银行场景，细节如协议金额、上线时间与实际自动化比例尚未披露。
法国巴黎银行（BNP Paribas）与Google Cloud于2026年9月24日宣布签署一项为期五年的合作协议。协议将扩大这家欧洲银行对Google Cloud AI基础设施、Gemini模型和Gemini Enterprise的使用，并计划在企业与机构银行业务中部署面向具体工作流程的AI Agent。
不过，这并不意味着BNP Paribas将把核心系统或全部敏感数据迁移到公有云。路透社援引银行方面的说法称，部分敏感客户数据和关键业务仍将留在公有云之外；双方也没有披露协议金额。
首批应用集中在企业信贷和机构银行业务
根据BNP Paribas官方公告，合作初期将从企业与机构银行部门（Corporate & Institutional Banking，CIB）开始。双方计划让AI Agent协助准备企业信贷备忘录，并进一步探索销售、交易、研究和结构化业务等工作流程。
Gemini模型还将接入BNP Paribas的内部生成式AI助手LLM@CIB。银行称，这一助手目前已向超过65,000名员工提供服务。公告没有说明Gemini接入后将覆盖哪些具体岗位，也没有披露信贷备忘录等场景的上线时间、自动化比例或已实现的成本节省。
这项合作并非BNP Paribas首次在业务中使用Google的AI技术。Google Cloud和Gemini技术已经部署在该集团的支付账户业务Nickel中，作为Nickel Assist的基础模型，帮助约200名客户顾问根据内部流程和操作指引回答客户问题。这个案例显示，双方此前的合作更多集中在受限定的客服知识检索，而新协议则试图把AI推进到更复杂的内部业务流程。
“多云、多模型”仍是银行的基本路线
BNP Paribas集团首席信息官Marc Camus表示，银行仍将采用多云和多模型策略，根据不同场景选择模型、基础设施和控制程度，在质量、安全、成本和价值之间取得平衡。
这意味着Google Cloud并不会成为银行唯一的AI供应商。路透社报道称，BNP Paribas将继续使用开源模型，并维持与法国AI公司Mistral的合作。不同模型和云环境可能对应不同的敏感度等级、性能要求和合规边界。
这种安排也反映出金融机构部署生成式AI时的现实约束。模型能力只是系统的一部分，银行还必须决定哪些数据能够离开本地环境、哪些任务可以调用外部模型，以及当模型输出进入信贷、交易或研究流程后，谁负责复核和承担责任。
敏感数据不会全部进入公有云
路透社的交叉报道称，BNP Paribas集团首席信息官Marc Camus明确表示，与Google签署协议并不代表银行会放弃本地基础设施。银行保险业务持有的医疗信息，就是其认为不适合使用公有云的高度机密数据之一。
BNP Paribas表示，Google Cloud的使用将遵循银行既有的安全和数据治理框架。部分数据和工作负载不会存储在公有云环境中。Google则表示，银行仍拥有自身数据的所有权，相关数据不会被用于训练、调优或改进Google的模型。
在Agent权限方面，双方称每个Agent都需要经过身份验证，并只能访问完成指定任务所必需的资源。Agent与银行信息系统的连接及其交互将受到监控和控制。
这些安排与Google Cloud面向金融行业推出的产品路线相呼应。Google在Gemini Enterprise for Financial Services的介绍中，将可验证的Agent身份、统一策略网关和审计能力列为金融机构采用Agentic AI的重要基础。对于银行而言，关键问题并不是能否让Agent执行更多步骤，而是能否证明每一步都在授权范围内完成。
从“模型调用”到“受控执行”
Agentic AI与传统聊天助手的差别，在于它不仅生成文字，还可能调用工具、访问数据、拆解任务并推动工作流程继续执行。对于准备企业信贷备忘录这样的任务，Agent可能需要检索内部资料、整理财务信息、按照模板生成草稿，再交由银行员工审核。最终是否能够进入授信决策，仍取决于银行的审批制度和人工控制。
AIFlux此前在Google为Gemini API的Managed Agents增加hooks与预算控制的报道中提到，Google正在把预算限制、后台执行、沙箱和工具调用审计等能力纳入Agent平台。BNP Paribas此次合作所强调的身份认证、最小权限和交互监控，也属于同一产品方向：让企业Agent更接近一套可运营、可审计的执行系统，而不只是一个模型接口。
但目前公开信息仍不足以证明这些计划已经在BNP Paribas的全部相关业务中上线。双方公布的是合作框架和计划部署方向，而不是完整的商业化结果。协议金额、具体云端容量、各类Agent的实际可用范围，以及信贷、交易和研究场景中的绩效指标，仍有待后续披露。
对于金融行业来说，这项合作的意义因此不只在于一家银行增加了对Gemini的使用。它更显示出大型银行正在尝试把多云基础设施、内部模型、外部大模型和权限治理组合起来，在不放弃本地系统的前提下，把AI逐步嵌入高价值但受严格控制的业务流程。最终能否扩大规模，将取决于这些系统能否同时满足效率、可解释性、数据隔离和监管审计要求。
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