解密全球第一家AI原生银行Ryt Bank：多智能体架构、监管合规与普惠金融实践
核心摘要
- 中国农业发展银行总行风险管理部资产保全二处处长毕超在其深度分析文章中指出，Ryt Bank的出现标志着银行业正从"流程优化"的浅水区迈向"模式重构"的深水区
- Ryt Bank的诞生根植于马来西亚国家银行（BNM）2022年颁发的五张数字银行牌照
- 作为五家持牌机构中最后登场的银行，Ryt Bank由马来西亚杨忠礼集团（YTL集团）与新加坡冬海集团（Sea Limited，旗下拥有Shopee和Garena）联合打造
- 这种"产业巨头+互联网巨头"的组合，为银行提供了资本、技术和生态系统的三重支撑
目录
解密全球第一家AI原生银行Ryt Bank：多智能体架构、监管合规与普惠金融实践
核心摘要
- 2025年8月，马来西亚Ryt Bank正式运营，成为全球第一家获得监管批准的AI原生银行
- 自研领域大模型ILMU（不足10B参数）为核心，构建"护栏→意图→行动→确认"四阶段多智能体系统
- 生产环境幻觉率低于1.5%，核心交易场景低于0.5%，月处理8万笔交易，服务5万用户
- YTL集团与Sea Limited联合打造，"产业巨头+互联网巨头"模式
- 毕超于公众号"金融与科技"系统解构其技术架构、业务模式与治理创新，提出中国银行业AI转型五项建议
一、AI原生银行：从概念到现实
2025年8月25日，马来西亚Ryt Bank正式公开运营，宣告"AI原生银行"（AI-Native Bank）不再是理论构想，而是运行在严格金融监管框架内的真实金融机构。中国农业发展银行总行风险管理部资产保全二处处长毕超在其深度分析文章中指出，Ryt Bank的出现标志着银行业正从"流程优化"的浅水区迈向"模式重构"的深水区。
Ryt Bank的诞生根植于马来西亚国家银行（BNM）2022年颁发的五张数字银行牌照。作为五家持牌机构中最后登场的银行，Ryt Bank由马来西亚杨忠礼集团（YTL集团）与新加坡冬海集团（Sea Limited，旗下拥有Shopee和Garena）联合打造。这种"产业巨头+互联网巨头"的组合，为银行提供了资本、技术和生态系统的三重支撑。
三个关键事实：
- Ryt Bank是马来西亚存款保险机构（PIDM）成员，为每位储户提供高达25万马币的存款保障
- 管理团队融合金融、科技和本土市场经验，从银行设立之初就统筹人工智能治理、伦理安全、数据治理和监管合规
- Ryt AI系统已获BNM监管批准，可直接执行资金转账、账单支付等核心金融交易
二、技术架构：ILMU大模型与四阶段多智能体系统
Ryt Bank与传统银行AI应用的本质区别在于：不是"嫁接"AI，而是将AI置于核心系统技术栈的中心。毕超将其技术架构概括为三层：
2.1 核心大脑：ILMU领域大模型
ILMU是由YTL AI实验室为银行场景专门开发的自研闭源大语言模型，参数不足10B，支持8K上下文窗口。对比实验显示：
| 指标 | ILMU | GPT-4o | Gemini 2.0 Flash |
|---|---|---|---|
| 成本效益得分（归一化） | 0.90 | 0.35 | 0.40 |
| 风险容忍度得分 | 0.95 | — | — |
| 语言能力得分 | 0.92 | 0.95 | — |
| 幻觉率（高风险流程） | ≤0.5% | — | — |
2.2 四阶段多智能体架构
毕超将Ryt AI的工作流程概括为"护栏→意图→行动→确认"四个阶段：
第一阶段：护栏智能体（Guardrails Agent）。基于ILMU LLM语义推理，拦截越狱尝试、对抗提示和有害输入，输出结构化JSON标记风险类别，确保不安全输入不进入下游系统。
第二阶段：意图智能体（Intent Agent）。在超过10万条马来西亚真实银行对话样本上微调，搭载任务特定LoRA适配器，能准确理解中、英、马来语混合的复杂指令，超越传统关键词匹配，实现语义级意图分类。
第三阶段：执行智能体（Action Agent）。支付智能体可从自然语言描述甚至账单截图中自动提取收款人、银行、账号、金额等字段，并与银行后端系统交互完成余额检查、交易限额和反洗钱筛选。问答智能体通过RAG技术在银行内部知识库中检索精准答案。
第四阶段：确认与执行。所有高风险操作（如超过250令吉转账）需2FA二次认证，用户必须在对话窗口明确确认，杜绝自动执行。系统生成结构化摘要供用户最终审查。
2.3 三层防护体系
毕超详细拆解了Ryt AI的安全合规设计：前置护栏（语义级有害输入拦截）→ 事中校验（强制人机协同确认）→ 事后无状态审计（会话结束后删除所有敏感数据，同时保留可追溯审计日志）。这套体系使高风险流程幻觉容忍度≤0.5%，远低于监管红线。
三、与传统银行AI化的六维对比
毕超在文中以表格形式系统对比了AI原生银行与传统银行AI化的本质差异：
| 维度 | AI原生银行（Ryt Bank） | 传统银行AI化 |
|---|---|---|
| AI定位 | 核心交易引擎 | 外围辅助工具 |
| 交互方式 | 自然语言对话式（CUI） | 图形界面菜单（GUI） |
| 技术架构 | 多智能体协同（ILMU+LoRA） | 规则引擎或单一LLM |
| 核心交易 | AI直接执行转账/支付 | 仅查询/客服，不触及资金 |
| 风控模式 | 实时语义级拦截+人机协同 | 事后规则审查 |
| 数据治理 | 无状态会话，即时删除 | 持久化存储 |
四、普惠金融：AI降低金融服务的三重门槛
毕超指出，Ryt Bank的业务模式天然契合普惠金融目标。其核心举措可归纳为三类门槛降低：
4.1 操作门槛：对话即银行
对话式交互界面对不熟悉智能手机的老年人或受教育程度较低的用户，远比层层嵌套的菜单友好。"Snap & Pay"拍照支付功能可自动读取账单金额、收款方信息，一键确认即可完成支付。
4.2 语言门槛：支持Manglish混合语
Ryt Bank支持多语言（马来语、英语、中文），能准确理解本地化混合表达，使金融服务触达少数族裔和非城市居民。
4.3 信用门槛：无文件即时审批
"Ryt PayLater"产品面向小额短期信用需求，主打首月0%利息、无滞纳金。结合Provenir的AI风险决策平台，实现秒级自动化信贷审批，为信用记录不完整的人群提供短期流动性。
产品体系一览：储蓄账户最高4%年利率、按日计息无锁定期；Ryt Card（Visa）一体化卡支持借记/信用模式即时切换，DuitNow QR支付返现1.2%、境外消费返现1.2%、零外汇交易费、零境内ATM手续费。
五、对我国银行业的五项建议
毕超基于Ryt Bank案例，为中国银行业深入实施"人工智能+"行动提出五项可操作建议：
- 设立国家级AI金融监管沙盒。对AI信贷、AI投顾等高风险应用实行分级准入、白名单测试和全程监控，建立明确退出机制。
- 构建AI原生能力栈。银行应从战略层面规划三层体系——基础设施层（智算中心、MLOps平台）、应用层（多智能体协同平台）、治理层（模型风险管理、AI伦理委员会）。
- 从普惠场景切入。开发面向老年人或农村地区的方言/语音银行服务，利用图像识别简化小微企业发票融资流程，通过AI分析非传统数据为"首贷户"进行精准风险画像。
- 加快银行业算力共享基础设施建设。避免各自为战和重复低效，探索整合银行业算力，建设行业AI算力共享云。
- 探索中马金融科技合作。共建多语言金融大模型，推动AI监管沙盒与标准互认，打造"低门槛、高适配"的国际治理合作示范。
六、Ryt Bank的行业里程碑意义
毕超将Ryt Bank的诞生定义为全球银行业发展史上的里程碑事件。其核心贡献在于：将"语言即界面"从前瞻概念转化为可在核心银行系统中稳定运行的工程现实。通过严谨的多智能体架构、人在回路的风险控制和对领域大模型的深度优化，证明了AI不仅可以处理外围客服咨询，更可以直接、安全地执行支付、转账等核心金融交易。
三个可预见的全球趋势：从"App-First"到"AI-First"的入口转型、多智能体协同架构的加速普及、金融领域大模型的崛起。Ryt Bank展示了一条"创新与监管同频共振"的可行路径——BNM对其AI系统进行了严格的安全性、公平性和可解释性审查，Ryt Bank以可追踪的审计日志、严格的幻觉率控制和用户最终确认权作为回应。
原文链接：解密全球第一家AI原生银行Ryt Bank｜金融与科技
常见问题
Q: Ryt Bank与传统数字银行的核心区别是什么？
A: Ryt Bank是全球第一家AI原生银行，其核心区别在于AI不是"嫁接"在现有系统上的功能模块，而是银行核心系统本身。Ryt AI多智能体系统已获BNM监管批准直接执行转账、支付等核心交易，而非仅处理查询和客服。毕超从六个维度（AI定位、交互方式、技术架构、核心交易、风控模式、数据治理）系统对比了二者的本质差异。
Q: Ryt Bank的AI系统安全性如何？幻觉问题是否可靠？
A: 毕超文中披露的具体数据：生产环境幻觉率低于1.5%，核心交易场景低于0.5%。Ryt Bank通过三层防护体系保障安全——前置护栏拦截有害输入、事中人机协同确认（超250令吉需2FA）、事后无状态审计删除敏感数据。ILMU模型专门针对BNM监管规则训练，风险容忍度得分0.95（归一化后），优于GPT-4o和Gemini。
Q: 中国银行业能从Ryt Bank学到什么？
A: 毕超提出五项建议：设立AI金融监管沙盒、构建AI原生三层能力栈、从普惠场景切入（方言银行、发票融资、首贷户风控）、建设行业算力共享云、探索中马金融科技合作。核心启示是：从"嫁接AI"转向"AI原生"需要战略级投入，但可从小而美的AI数据集和垂直场景开始试点。