• 机构：ING
• 项目：Testing Agentic AI in mortgages, conversational AI and legacy migration
• 时间：2026 年 4 月
• 类别：按揭运营 / Agentic AI / 对话式 AI / 遗留系统迁移 / 竞品监控
• 来源：https://ing.com/news/2026/ai-can-make-financial-services-more-inclusive---pinar-abay.html ↗

按揭是银行最复杂、客户体验痛点最明显的零售流程之一。需求波峰、材料多、审批链条长、客户焦虑强，都会导致响应时间变慢。与此同时，大型银行还要维护大量遗留系统，迁移成本高、风险大、周期长。

ING 零售银行负责人在 2026 年访谈中明确提到，AI 已不再局限于运营效率，而可能让更多客户获得过去只服务高端客群的金融建议。其 Agentic AI 测试从按揭开始，同时覆盖对话式 AI、遗留系统迁移和竞品监控，体现了银行从单点助手走向工作流智能体。

ING 正在测试让人类与 AI agents 协同工作。AI agents 在初始提示后能够自主执行特定操作，首先应用于按揭场景，帮助管理需求高峰，避免响应时间放缓。ING 表示该方案将扩展到欧洲层面，也会到达意大利。

此外，ING 正在准备推出 conversational AI，使客户与银行的互动更自然，AI 不只是回答，也能执行操作。ING 还处于 pilot 阶段，用 agents 管理遗留系统迁移，目标是降低一半成本；同时用大语言模型监测和持续审查竞争对手，提高市场适应能力。

• 2026 年 4 月 ING 官方新闻发布访谈。
• Agentic AI 从按揭开始测试，并计划扩展到欧洲层面。
• 目标是在需求高峰中保持响应速度，同时推动更自然的客户交互。
• 遗留系统迁移 agents 处于 pilot 阶段，访谈称可将成本减半。
• 大语言模型用于监测竞争对手并持续审查，提高适应市场能力。

• 按揭流程可拆成材料清单、客户问答、进度更新、条件检查、人工审批准备等子任务。
• Agentic AI 适合先用于“管理高峰”和“准备材料”，再逐步进入客户可见操作。
• 遗留系统迁移可由 AI 帮助代码分析、依赖映射、测试生成和文档整理，但不能无人工审查上线。
• 竞品监控应以公开信息为基础，并建立来源记录和人工解读。

• 按揭建议涉及客户长期财务负担，AI 不能替代适当性评估和人工专家。
• Agent 自主执行操作必须有权限边界、回滚机制和异常上报。
• 遗留系统迁移中的 AI 代码建议需经过安全测试、回归测试和架构评审。
• 竞品监控不能使用非公开或违规获取信息。

设计一个“按揭 AI Agent 任务清单”：客户材料、进度查询、缺件提醒、人工审批触发、禁止自动决策事项。