M&T银行全面部署AI协理员，覆盖超1.5万员工

全员级AI协理员落地：从限制到规模化应用

M&T Bank已向超过15,000名员工部署AI协理员（AI copilots），成为其内部运营数字化转型的核心举措。该银行将生成式AI应用于客户服务、软件开发、风险管理及日常办公等多个环节，包括分析呼叫中心通话内容、自动生成报告、辅助编写代码、识别客户潜在需求，以及预警投资组合风险。据《Fast Company》报道，银行正进一步探索智能体（agentic AI）在网络安全与欺诈检测中的应用潜力。

在全面推广前，M&T曾禁止员工使用公共大语言模型，以防敏感商业信息意外输入外部平台。首席数据官Andrew Foster向《American Banker》透露，这一限制源于对数据泄露风险的审慎评估。此后，银行系统评估企业级AI供应商，最终选定Microsoft Copilot，并于初期在约800名员工中开展试点，再逐步扩展至全组织。截至2025年9月，其约22,000名员工中已有16,000人使用Copilot处理邮件起草、报告撰写及通话摘要等任务。

人机协同机制与合规框架

M&T明确要求所有AI生成内容必须经人工审核。软件开发人员借助GitLab集成工具生成代码，但最终责任仍由开发者承担。这一原则已被写入银行2026年《商业行为与道德准则》，其中规定：员工仅可使用经批准的AI工具；严禁将保密信息、专有数据、客户或员工信息、受监管数据输入未经批准的系统；员工须对AI辅助产出的准确性与适当性负最终责任。

技术底座重构：八年系统性升级

此次AI规模化部署，建立在始于2018年的全面技术改造基础之上。彼时，该行超半数技术岗位由外包人员承担；如今，内部技术团队占比已达80%，规模约2,000人，分布于300多个敏捷开发团队，并在转型期间新增招聘逾1,000名技术专家。银行已淘汰数十个老旧系统平台，技术故障率较2018年下降超80%，年度系统升级数量增长300%。2025年科技投入达12亿美元以上，约为2017年的三倍。据时任CIO、现任技术与运营高级执行副总裁Robert Wisler向《Forbes》披露，银行年度技术发布量从2018年的约15,000次跃升至2025年的65,000次。

数据治理先行：构建可信AI基础设施

数据能力建设与技术升级同步推进。2023年加入M&T的首席数据官Foster启动数据血缘（data lineage）项目，系统追踪数据来源、流转路径与使用方式，旨在厘清全行数据资产图谱。他强调，该项目并非为应对生成式AI而设，而是支撑数据治理的基础能力。银行同步设立“数据学院”，聚焦数据治理与技能培养，已有约2,000名员工参与；并建成内部知识库“Edison”，集中管理权威政策文档。此外，M&T采用Solidatus与Monte Carlo的数据血缘软件，实现数据库、应用系统及BI工具间的信息流可视化追踪。Foster指出，该体系使银行可清晰掌握各数据元素的源头、语义、质量与治理状态——这正是其安全调用Copilot及实施检索增强生成（RAG）的关键前提。

三层AI演进路径：通用、嵌入与自建

Wisler向《Forbes》阐明，M&T推进生成式AI遵循三条并行路径：一是面向全体员工的通用AI工具（如Copilot）；二是挖掘现有第三方应用中已内置的AI功能；三是基于自身数据与业务流程，自主研发专用AI系统。银行运行超1,800个应用系统，其中多数来自外部供应商。早期自研AI应用聚焦于重复性运营任务、软件开发提效、反欺诈与网络防御。同时，银行持续评估内外部AI方案，既涵盖通用企业软件，也关注专为银行业设计的技术产品。