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2026年央视春晚，堪称一场现象级的机器人大秀。

这些能跑能跳、能感知能决策、能自然交互的具身机器人，走出聚光灯后，到底能落地到哪些真实场景，带来什么实质性改变？

实际上，当大众还在为春晚舞台上的机器人惊叹时，搭载同源具身智能技术的人形机器人，已经走进了越来越多的银行网点。

它们从早年只会重复“欢迎光临”的营销噱头，逐渐升级为能办业务、能控风险、能懂客户的“数字员工”。

银行业由来已久的服务模式与生产关系，正在被悄然改写。

从ATM到数字员工

通用具身智能落地金融场景，背后是全球银行业近半个世纪对服务自动化、智能化的持续探索与场景沉淀。

这场进化的起点，是1967年英国巴克莱银行推出的全球第一台ATM机。这台只能完成简单取款操作的机器，第一次验证了“物理设备替代人工标准化操作”的商业可行性，开启了银行基础业务的自动化替代之路。

此后半个世纪，ATM、自助终端、VTM远程柜员机在全球银行业全面普及，完成了存取款、转账、开卡等高频业务的自助化改造，为后续具身机器人的发展奠定了场景基础。这一阶段，本质上是“固定流程的专用工具”，无自主感知、无决策能力、无交互弹性，客户必须主动适应机器的预设流程，与真正的具身智能有着本质区别。

2010-2020年，是银行服务机器人的“噱头时代”。随着语音识别、轮式移动技术的成熟，以软银Pepper为代表的初代服务机器人开始进入全球银行网点，日本瑞穗、美国汇丰，以及国内工行、建行、招行等头部银行纷纷试点。

这些机器人实现了从“纯自助”到“弱交互”的跨越，能完成迎宾问候、网点引导、基础业务问答等简单功能，但核心局限始终无法突破：仅有基础的语音交互和移动能力，业务逻辑完全依赖预设脚本，无法理解客户的口语化需求，无法适配动态变化的网点环境，更无法介入核心业务流程。最终，绝大多数机器人沦为网点的“摆设”，无法真正融入银行的服务体系。

2020-2023年，具身机器人进入了“雏形期”。随着机器人学、传感器技术的迭代，银行机器人开始集成身份证OCR、人脸核验、金融读卡、单据打印等硬件模块，突破了“只说不做”的瓶颈，能够完成账户激活、密码重置、流水打印、理财签约等高频非现金业务的全流程办理。

但此时的机器人，依然是“具身硬件+弱智能”的过渡形态，只能按照预设流程执行操作，自然语言理解能力有限，面对非标准化场景和复杂需求依然束手无策。

真正的破局，发生在2023年生成式大模型爆发之后。大模型为具身机器人装上了真正的“金融大脑”，彻底解决了“智能与身体脱节”的核心痛点。

通过金融垂直大模型的微调训练，机器人实现了多模态感知、自然语言理解、自主任务拆分、合规决策、动作执行的深度融合，能够精准理解客户的复杂口语化需求，自主拆解业务流程，动态适配网点环境，甚至能预判客户意图、识别情绪状态、管控合规风险。

从2025年国有大行人形机器人正式商用，到2026年1月股份制银行与头部机器人厂商达成全面战略合作，具身机器人在银行业的规模化落地路径，已经越来越清晰。

走向全业务链路

春晚舞台上，大众最惊叹的是机器人“能完成复杂动作、能听懂指令、能适配环境”的核心能力，而这些能力，恰恰是其在银行场景落地的核心优势。

与初代服务机器人仅能承担迎宾功能不同，如今的具身机器人已经突破了单一的前端服务场景，全面渗透到银行前中后台全业务链路，形成了三大成熟的应用赛道，真正实现了从“舞台炫技”到“岗位协同”的跨越。

前端客户服务，是目前最成熟、落地最广泛的场景，具身机器人已经成为了可独当一面的“数字大堂经理”。

在国有大行的旗舰网点，机器人可覆盖智能迎宾、业务咨询、分流引导、产品推荐、远程协助五大核心功能，能够完成开卡、密码重置、理财签约、流水打印等80%以上的非现金业务全流程办理，成为网点降本增效、服务升级的核心抓手。

中后台运营场景，正在成为具身机器人落地的第二增长曲线。

此前银行的中后台运营，尤其是网点巡检、现金与凭证管理、文档流转等工作，高度依赖人工，存在效率低、成本高、夜间覆盖难等痛点。如今，具身机器人可以实现网点与金库的7×24小时自主巡检，并通过多模态传感器实时监测环境安全、设备运行状态；部分机型甚至还能完成现金与重要凭证的搬运、分拣、归档，以及内部文档的扫描、流转、存储。

除此之外，具身机器人还在供应链金融场景实现了突破，通过搭载的视觉、传感器模块，实时监测质押货物的状态、数量、存储环境，自动触发风控预警，解决了传统供应链金融中“押品监管难、尽调成本高”的痛点。

风控与合规场景，是具身机器人最具想象空间的新兴赛道。

银行业的合规管理与风险防控，一直存在“人工管控成本高、标准不统一、事后追溯难”的问题，而具身机器人凭借多模态感知能力与大模型的合规决策能力，正在实现从事后追责到事前预警的跨越。

在网点场景，机器人可通过微表情识别、行为分析，精准捕捉电信诈骗、非法集资等异常场景，实时进行风险提示与人工复核，多家城商行通过该技术成功拦截了多起电信诈骗案件；在业务办理场景，机器人可实现业务全流程的合规话术播报、双录核验、操作流程存证，确保每一笔业务都符合监管要求。

国内场景落地全面提速的同时，海外头部银行也早已启动具身智能的布局与试点，形成了覆盖零售、对公、中后台全场景的落地体系。

五大典型案例

从前端大堂到中后台全链路，具身智能的落地价值，已经在全球头部银行的实践中得到了初步验证。

无论是国内国有大行的本土化创新，还是海外头部机构的全栈式布局，都为行业提供了可复制、可参考的落地范本，其中五大标杆案例最具代表性：

1.工商银行

2025年2月，工商银行软件开发中心联合常州分行推出的人形具身机器人“小苏”正式商用，为工行系统内首个落地运营的人形具身机器人。该机器人搭载工行本地化部署的金融垂直大模型，核心覆盖智能迎宾分流、全流程非现金业务协办、合规化产品营销、远程业务协助、反诈宣传五大场景，可独立完成开卡、理财签约等80%以上的高频非现金业务。官方披露数据显示，试点网点理财产品签约率提升22%，客户平均等待时间缩短50%，单台设备可覆盖3名大堂经理的基础工作量。

2.建设银行

2025年，建设银行在具身机器人领域实现两大突破。9月，建行上海浦东分行联合傅利叶智能等机构，启用国内首个银行人形机器人场景训练基地，1:1还原银行大堂环境，开展全场景业务训练与算法迭代，为全国网点落地提供标准化验证平台。11月，建行在第八届进博会落地GR2人形具身机器人，为参展客商提供多语种迎宾接待、跨境金融咨询、业务引导等全流程服务，验证了高人流复杂场景下的服务能力。

3.俄罗斯Sber银行

2025年11月，俄罗斯联邦储蓄银行（Sberbank）正式发布全栈自研的人形具身机器人Green，同步启动银行网点场景试点，是海外银行业首个由银行自主研发的全栈式人形机器人。该机器人身高1.7米，配备24个高性能驱动关节与10个多模态视觉传感器，搭载自研GigaChat大模型，核心覆盖网点客户服务、中后台文档分拣归档、7×24小时网点与金库安全巡检三大场景。

4.摩根大通

2025年，摩根大通将具身服务机器人全面落地美国多家旗舰零售网点。该机器人搭载摩根大通自研金融大模型与多模态感知系统，核心承接70%以上的基础零售业务，可独立完成账户查询、转账汇款、银行卡挂失、基础理财咨询等标准化业务，同时为高净值客户提供专属接待、远程私人银行顾问联动协办等增值服务。落地后客户服务响应时间缩短70%，业务问题解决准确率超90%，网点人工柜员人均产能提升45%。

5.汇丰银行

汇丰银行是全球最早落地服务机器人的头部银行之一。2025年，汇丰银行完成该机器人的生成式大模型全面升级，突破了初代产品脚本化交互的局限，融合金融垂直大模型实现复杂需求理解、个性化产品匹配、全流程业务引导，场景覆盖零售客户服务、小微企业金融咨询、投资者教育等多个领域。目前升级后的方案已在全球多个核心网点推广，客户服务满意度提升38%。

这些标杆案例的落地，印证了具身智能在银行业的商业价值与可行性。

瓶颈与风险

具身机器人在银行业的快速落地，从来都不是技术厂商的单向推动，而是源于银行业自身的底层焦虑与刚性需求。

然而，从舞台炫技到全行业规模化落地，依然有很长的路要走。当前，具身机器人在银行业的应用，依然处于商用初期，面临着诸多不可忽视的瓶颈与风险，这也是行业未来必须破解的核心难题。

技术层面，当前的具身机器人依然存在明显的能力短板。

尽管大模型解决了“大脑”的问题，春晚舞台也验证了机器人的运动控制能力，但面对银行场景的复杂需求，机器人的精细操作能力、非结构化场景的自主决策能力依然不足，面对客户的极端情绪、突发场景等非标准化情况，依然无法完全替代人工。与此同时，金融级的大模型“幻觉”问题，依然是行业的核心痛点，一旦机器人在业务解答、产品推荐中出现错误信息，将给银行带来巨大的合规风险与声誉风险。

成本层面，当前具身机器人的整机成本依然较高。

尽管核心部件的国产化已经取得了突破，但减速器、伺服电机、多模态传感器等核心硬件的成本依然居高不下，主流商用机型的价格普遍在20-50万元之间，对于盈利能力较弱的中小银行、农商行而言，依然是一笔不小的投入。同时，机器人的场景适配、系统迭代、运维服务的隐性成本，也进一步抬高了落地门槛，成为规模化普及的重要障碍。

监管与合规层面，行业标准与法律规范依然存在空白。

当前，针对具身智能在金融行业的应用，国内尚未出台专项的监管规范与行业标准，机器人的技术要求、安全标准、服务边界、数据管理规则均不明确。尤其是在数据安全与隐私保护方面，具身机器人的摄像头、麦克风会采集大量客户人脸、声音、行为等敏感信息，如何确保数据的采集、存储、使用符合《个人信息保护法》《金融数据安全管理办法》等法律法规，是银行必须解决的核心问题。同时，机器人在业务办理中出现差错、引发客户纠纷时，银行、机器人厂商、大模型厂商之间的权责划分，目前也没有明确的法律界定，给银行的规模化应用带来了潜在的法律风险。

伦理层面，人机协同的边界尚待明确。

正如人工智能对其他行业的冲击，具身机器人的规模化落地，可能导致大量银行员工失业，引发就业问题；机器人的情绪识别、客户画像等功能，是否会导致过度采集客户信息、侵犯客户隐私，甚至出现“大数据杀熟”等问题，同样不乏争议。如何平衡技术进步与就业稳定、效率提升与隐私保护，是行业必须面对的伦理课题。

春晚的聚光灯总会散去，但这场由具身智能引发的银行业变革浪潮，已经无可逆转地加速涌现。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！人工智能驱动的交易引发了新的问题

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