智能分析 AI Agent 在金 融 行业的先进实践与展 望 数势科技 岑润哲 金融行业经营分析领 域的现状和痛点 智能分析 AI Agent 相 较 传统解决思路的技术 创新 总结与展望 当前行业内通用解决思 路及主要问题 智能分析 AI Agent 的 应 用场景与价值 目录 C O N T E N T S 01 03 05 02 04 walmart* 利用大模型 Agent 能力，显著降本增 效 门槛低 效率高 能力厚 交互性强 门槛高 效率低 能力薄 交互性弱 老板任务 运营任务 产品任务 临时需求 数据 Agent （大模型） （秒级响应） 数据 +BI 数据 +BI 数据 +BI 数据 +BI 数据提取 CONTENTS 智能分析 AI Agent 相 较 传统解决思路的技术 创新 仓外语义 -- 灵活便捷、贴近业务 • 数据建模右移，更贴近数据消费 endpoint ，更便于 LLM Agent 规划推理； • 基于虚拟层做数据编织，口径管理更灵活、便捷 指标平台 + 大模型组合方案提升可靠 性 Agent 架构将提升复杂任务理解与规划能 力 数势科技 NL2MQL+Agent 路径是效果更优的科学路

任务的泛化能力，拓宽企 业服务的能力边界。将行业专业知识、企业私有数据与大模型相结合，降低模型 幻觉，提高对特定任务的适应性，可以更加符合专业场景的诉求。 2）Agent：大模型兴起后，Agent与大模型两者融合相互成就。AI Agent通过 选择性综合大模型和多种先进算法，形成具备独立思考、工具调用能力等特征的 系统，满足更广泛的垂类场景需求。 3）数据治理：随着业务规模和系统规模的不断增加和扩大，为了支持海量数据 训练+推理+持续调优的成本高企 • 算力资源需求的波峰波谷明显 • 算力资源利用率低下 • …… 异构集群 峰谷互补 任务调度 算力分配 17 ◼ Agent的发展历程 ◼ AI Agent概念界定 ◼ AI Agent的应用概括 技术侧：Agent 18 ©2024.7 iResearch Inc. iresearch.com.cn Agent的发展历程 Agent早就存在，大模型兴起后两者融合相互成就，落地方式多样灵活 来源：结合公开市场资料和专家访谈，由艾瑞咨询研究院整理及绘制。 大模型兴起前—Agent萌芽期 大模型兴起后—AI Agent概念再次导入 大模型兴起后—AI Agent的成长期 Agent指有欲望、信念、意图，并能采取行动能力的实体。 公元前 · Agent单词出现 20世纪50年代

流程“无缝集成”。 Al + SaaS数字化解决方案 AkCRM Al +0A Al ♦CSM Al ♦SRM 的隽Agent 营销Agent 人设 岗位职责 行*作风 RAG 向量化 知识 召回 云知识库 检索/召回 搜索引擎 Al智能体 行政Agent 财务Agent HRAgent 轻翼产品架构 tl^guildline 技能 丰富第三方技能库 日程文档飞书网仃/企业循信

SFT/RLHF ） 金融知识库 知识萃取 高效索引 金融工具链 意图识别 工具调用 智能 体 Agent 模型压缩（蒸馏 / 量 化） 智能投顾、智能监管 营销推荐…… 智能投研、报表分析 交易辅助…… Copilot 模式 Agent 模 式 行业大模型（金融） 大模型金融应用 研究实践 1: 可信数据空间赋能可信行业大模型 KVDB 营销领域大模型项目围绕大模型在智能体（ Agent ） 、检索增强生成（ RAG ） 、模型微调三方面能力持续突破 ，解 决 “小鱼管家”金融营销应用中四大应用难题：建档回填繁琐、功能检索复杂、客群问答关联性差、产品问答不智能。 研究实践 4: 营销领域大模型 「 Agent 」 案例三：图表分析 年报知识库 邮储银行 平安银行 中国平安 招商银行 大 模 型 自 动 提 纲 生 成 投研问答与投资尽调助手 投资尽调 Agent ，实现从数据上传到辅助填写材料的全流程自动化处理 ，提高工作效率 ，减少人工干预。 金数湾科技“小湾企服”项目 基于大模型的数据处理 + 2. 文本识别 基于 OCR 技术的文本识别

为营销运营、分析决策、中后台运营支持（见图 2）。 在营销和运营环节（包括面向客户的营销获客、 产品推介、客户运营等），大模型能够较好地赋能 前台对客环节，提升展业质效。一方面，大模型 作为 7×24 小时在线的 AI Agent 智能客服优化客 户交互体验，向客户提供金融资讯、业务办理等 不涉及强金融建议的金融信息数据服务，并调用 专业金融知识库及工具为客户提供关于财富管理、 保险产品信息等方面的基础金融咨询服务。例如， 效率，并给产业协作和行业格局带来深远影响。本 文从应用趋势、赋能空间、产业格局三个方面对大 模型在金融行业应用的发展趋势进行探讨。 （一）应用趋势展望：大小模型协同发展， Co-pilot 嵌入更多场景，AI Agent 精简、重 塑展业模式 当前，大模型仍存在专业能力有限、生成结果 不可控、算法可解释性较差等问题，在合规性和适 当性等方面仍缺乏保障。然而，伴随技术进步带动 大模型能力边界提升以及新的解决方案减少大模型 投资回报。 此外，未来金融机构有望基于大模型发展 AI Agent， 进 而 简 化、 重 塑 展 业 方 式。 其 中，AI Agent 或可统筹任务分解、流程规划、工具调用、 内容整合等工作，并结合 API 接口、外部插件等， 实现多种能力的统一调度和集成，进而精简业务 流程、提升金融机构展业质效。同时，未来 AI Agent 可能会对长尾用户获取服务的入口和交互的 方式产生影响，为长尾客户提供更加个性化的高质

占比不同；而在基础能力之外，各测评平台侧 重点不同 ��� ü ü ü ü ü OpenCompass 2.0 �� ü ü ü ü ü Agent IDC ü ü ü ü ü To C通用场景类 To B特定行业类 Agent 特定行业类 超长文本 道德责任 Language �� Knowledge �� Reason �� Math �� Code �� 搜索+推荐+服务 人设+个性化+陪伴用户进行养 成 场景形态 多媒体 Agent 导航 Agent 车控 Agen 本地生活Agent 出行Agent 分类、拒识、速度 分类模型速度 跨域上下文 大模型微调 语言大横型 多模融合大模型 生图/视频大模型 端部大模型 语音大模型 视觉大模型 业务大脑:AI Agent(中枢大模型、中控调度) 大模型底座(1+N大模型) 车控 车内外视觉感知 与国内外多家高端汽 车品牌缔结合作，上 探语音智能化体验 Ø 4月搭载DFM-2 大 模型即将量产 Ø 下半年搭载DFM- 3大模型即将发布 ���� 基于大模型技术，从语音助手走向AI Agent 也具有无限潜力 面壁智能 MODELBEST ����MiniCPM 产业研究 战略规划 技术咨询 57 面壁智能迭代的最新版本MiniCPM-S 1.2B采用了高度 稀疏架构，通过将激活函数替换为

S平台构建灵活开发框 架，以支撑按需定制与快速迭代。 AI+HR：AI应用呈现场景上从招聘、测评环节向培训场景延展；应 用上从智能交互到智慧建议；模型上从行业模型到企业私有模型的发 展特征。未来Agent HR员工将有机会能实现跨系统作业。 属性差异：产品及 维度 企业类型 人力管理特征 属性 出海 ①初期关注海外团队的扩张，要求能够快速响应人力管理的需要；② 中期进入混合用工阶段，强调总部与分支机构的协同运营；③后期将 的“人机协同”效果； 03 扩展数字员工技能，为企业打造梳子型人才 易路iBuilder平台支持一键“技能扩展”，为 数字员工添加更多角色职能以外的功能，将其 打造为业务多面手；随着MCP在AI Agent的 广泛应用，企业可选择的业务能力越来越多。 高 延 展 25 ©2025.4 iResearch Inc 年增速扩大AI投入，其资金流向也相对保守。简历解析、智能面试等成熟场景因价值感受相对可视，成为初期落地重点；而员工 服务机器人、智能知识库等需要企业自身积累才能发挥价值的应用场景，则处于试点验证阶段。未来，还可以期待基于大模型的 Agent员工能实现跨系统作业，但AI带来的数据隐私与算法伦理挑战，则需要企业在效率提升与风险管理间建立动态平衡机制。 • 管理范式：随着市场变化及企业管理方法论迭代，企业人才管理理念也随之调整，目前已从人才增长向人效提升过渡，成本相关

——大汉软件股份有限公司..............................................................................4 3. 基于大模型的自研 Agent 智能平台解决方案 —— 瓴羊智能科技有限公司................................................. 7 4. Data x AI 基于大模型驱动的智能数据分析助手（ChatBI） 确保客户的数据私有化，有效防止信息泄露、外传的风险，消息数据定 期备份至指定的数据库中，避免数据丢失。 2024 高质量数字化转型技术解决方案集（下半年度） 7 3. 基于大模型的自研 Agent 智能平台解决方案 —— 瓴羊智能科技有限公司 1) 企业介绍 瓴羊智能科技有限公司（简称“瓴羊”）是阿里巴巴集团于 2021 年 12 月 1 日成立的一家专注于企业数字化转型的服务公司。 企业针对内外部服务体系面临多渠道分散、信息孤岛、跨部门协同复杂等挑战，导致服务响应慢、解决率低及客户体验差。随着 线上渠道多元化，人工客服工作量大增，而智能化手段未能有效提升服务质量和效率。 而随着大模型及 Agent 技术的蓬勃发展，业务问题的解决方案随之出现了更多新思路新解法。但是非常大的问题是大模型及最前 沿 AI 技术在业务场景上的实际落地。在面对业务痛点巨大和技术门槛高的背景下，一个通过智能化运营式手段帮助更多企业和业

续的服务体验 下一代客服中心 Wave 1: 单一语音 Customer & Agent 5 © 2015 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Confidential Omnichannel – 360 度客户视图 Agent Desktop Social Miner Community Web Self

AI Agent ： ◦ 硅基文明的无限可能 性：使用工具、协作和 决策能力的首次实验 2023.9 ◦ Mistral-7B ， Mixtral-8x7B 开源： 模型小型化的里程碑， 打平超越 GPT- 3.5(175B) 2023.11 ◦ GPTs + Assistants API ： ◦ 初级 Agent 形态与 GPT