传统银行正从AI旁观者转为主动采用者。ING集团近日宣布采用“vibe coding”AI代理，直接用自然语言指令让模型构建外汇与信贷电子交易系统，原本需团队数周的工作压缩至数小时。该工具由类似Claude Code的代理驱动，已在内部验证阶段展现显著提速效果。[[1]](https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-05-26/ing-s-vibe-coding-ai-is-building-its-new-trading-systems)
这一动作发生在全球银行AI投入激增却落地缓慢的背景下。过去一年，多家机构在agentic workflow自动化上遭遇合规与集成瓶颈，而ING选择直接跳过手动编码环节，凸显欧洲银行在竞争压力下对AI生产力工具的务实拥抱。对比美国华尔街更侧重顾问式AI咨询（日费2.5万美元级专家服务），ING的路径更偏向端到端代码生成，体现了不同地域在AI采用节奏上的差异。
根本驱动力在于推理成本下降与多步代理能力成熟，使金融交易工具的迭代速度从月级缩短至天级。但这也带来新风险：模型生成的代码需严格合规审查，且与遗留系统集成仍存挑战。相比OpenAI/Anthropic等闭源模型在企业端的快速试点，开源或混合方案在定制化交易场景中正形成补充。
未来6-12个月，关键悬念在于类似ING的案例能否规模化复制。若真实交易量证明AI代理可显著降低开发成本且不引发系统性错误，传统银行或加速“vibe coding”普及；反之，监管与数据壁垒可能延缓渗透，AI在金融核心环节的渗透仍将分层推进。
信源：https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-05-26/ing-s-vibe-coding-ai-is-building-its-new-trading-systems
