金融服务业 的 AI智能体 实用场景分析
这些年，以人工智能为代表的新技术迎来爆发期，更新速度快得让人目不暇接，这也让金融业踩上了从 “数字化” 向 “智能化” 跨越的加速键。特别是过去两三年，生成式 AI 和大模型突然 “火” 了起来，就像给金融智能化装上了 “涡轮增压”，不再是零散功能的优化，而是让整个行业的变革从慢慢积累的 “量变”，直接跳到了彻底突破的 “质变”。
当Agent已经势不可挡，属于未来时代的金融业究竟是什么样的？
首先了解一下智能体，AI Agent，金融智能体，能感知金融环境、推理决策和规划行动步骤。更重要的是，它还能执行具体任务，并根据结果进行反馈和调整。相当于，给“大脑”装上了“手脚”。
在复杂的流程中，金融Agent自主完成任务流并辅助决策，大幅减少人工干预，实现降本增效。在客户服务中，它能提供智能便捷的交互体验和个性化的金融产品。
l 提升效率与生产力，实现端到端的复杂流程自动化，大幅减少人工千预，显著降低运营成本，提高处理速度
l 深化智能水平，从碎片化的单点智能应用走向流程智能和决策智能，自主完成任务流并辅助复杂决策
l 增强客户体验，实现个性化、实时化的金融服务推荐与响应，提供更加智能和便捷的交互体验
l 创新业务模式，催生基于智能体自主服务能力的新型金融产品、服务形态和交付渠道
l 强化风险控制与合规，实现对海量数据的实时监控、异常行为识别和自动化合规检查，构建更前膽、更精细的风险管理体系
现如今，能真正帮助金融企业落地的智能体都有哪些？
现在的智能体主要分为两大类，一类是通用型智能体，更适用与办公、财务、人力资源等通用环境；
另外一类是垂直行业智能体，更适用于行业相关、业务相关的环境，实现业务的增效和数字转化的根本目的。
1、通用型金融智能体
| 公司 | 优势 | ||
|---|---|---|---|
| 阿里 | 全球领先的 Al十云技术能力，电商、金融、出行、酒旅等生态优 势，综合解决方案 | 开源，打造 Al Agent Store 生态 | |
| 百度 | 全栈自研、自主可控的 Al+云基 础设施，综合解决方案 | 已发布工作流 Agent、通用 Agent 平合“心响”App | |
| 騰讯 | 全球领先的 Al+云技术能力，社交、金融、游戏等生态优势，综合解决方案 | B端：騰讯云智能体开发平合 C端：基于微信打造 Agent 应用生态 | |
| 火山引擎 | 领先的 Al＋云技术能力，视频等 内容生态优势，综合解决方案 | Coze，扣子平台 |
2、垂直金融行业的智能体
| 公司 | 优势 | ||
|---|---|---|---|
| 蚂蚁数科 | 自研金融大模型，支付、银行、证券、财富管理等生态优势 | 发布Agentar 平台，联合金融机构推出超百金融场景智能体解决方案 | |
| 金智维 | 与多家金融巨头达成战略合作，深耕金融行业多年，在金融、政务等行业沉淀了大量的垂直场景 | 金智维Ki-AgentS智能体平台，使用深度思索、GPRO模型微调技术，结合自研的RPA执行验证引擎，有效规避大模型幻觉 | |
| 合合信息 | 3.4亿家企业等组织机构的 2000 亿条实时动态数据 | 将启信慧眼升级为商业数据智能决策企业级AI产品 | |
| 金融壹账通 | 深耕金融领域，丰富的 已发布金融壹账通“智能体平合”，落地经验 | 金融壹账通“智能体平合” |
虽然通用大模型的能力已突飞猛进，但在金融行业，其仍有不少局限性。特别是涉及金融行业知识图谱、思维链、资产数据信息源等，十分考验专业水准。金融垂类模型的难点在于数据的真实、准确性以及大量的行业经验知识数据的获得，只有解决了这些问题才能让模型尽可能降低幻觉率，才有可能最终赋予交易场景极致性能和体验。
