银行里的模型越来越多，验证团队却没有同步扩编。过去，自动化更像给流程装上几台单用途机器：收集资料、运行固定测试、生成报告各做一段。现在，Agentic AI——能拆解任务、调用工具并根据结果继续行动的软件系统——试图把这些环节串成一条完整流水线。
Risk.net一篇付费赞助文章称，Santander UK已用自动化管道汇集不同类别的模型信息，并生成报告初稿，列出待查数据和待跑测试；McKinsey的Carlos Diaz则表示，采用传统自动化的多家银行报告验证周期缩短20%至30%。下一步是让Agent先按标准分类拟定验证计划，经人员批准后，再调用测试组件、读取业务报告并提出补充测试。
这不等于让AI独自给模型盖章。模型验证本来就要判断理论、数据、代码和实际用途是否可靠；Agent接手资料整理和例行执行后，验证人员会更多负责审批异常、挑战假设和承担责任。值得保留的是，上述案例与成效来自赞助内容，材料未披露独立评估结果。