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智能體大爆發(fā),金融AI Agent「成色」幾何?

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AI Agent正在成為那個(gè)兼顧成本、效率和客戶體驗(yàn)的最優(yōu)解。

——馨金融

洪偌馨、伊蕾/文

「AI一日,人間一年」,這個(gè)曾經(jīng)看似夸張的說(shuō)法在AI Agent(智能體)興起之后都顯得有些保守了。

隨著年初以來(lái)DeepSeek爆火,超百家金融機(jī)構(gòu)相繼宣布接入DeepSeek,AI Agent在金融領(lǐng)域的應(yīng)用也隨之爆發(fā),這種「爆發(fā)」不僅體現(xiàn)在數(shù)量上,更體現(xiàn)在應(yīng)用的深度和廣度上。

所謂AI Agent(智能體),是一種具備自主性、決策力、環(huán)境感知能力和持續(xù)學(xué)習(xí)能力的人工智能系統(tǒng)。

相比于大家更為熟知的Chatbot(例如ChatGPT和DeepSeek),它的能力更上層樓,不僅擁有對(duì)話和推理能力,能夠采取行動(dòng)、執(zhí)行任務(wù)。

換言之,AI Agent可以像真正的員工一樣接收指令和任務(wù)、交付最終結(jié)果,甚至于,隨著能力的進(jìn)階承擔(dān)起更重要的職責(zé)。

「以R1推理大模型發(fā)布為關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),大模型能力、通用工具能力以及AI在金融中的應(yīng)用場(chǎng)景都發(fā)生了巨大的變化?!乖谧罱e行的第八屆數(shù)字中國(guó)建設(shè)峰會(huì)上,度小滿CTO張文斌分享道。

「在模型能力方面,從擅長(zhǎng)語(yǔ)義理解與內(nèi)容創(chuàng)造的生成式大模型,轉(zhuǎn)向具備復(fù)雜邏輯推理能力的推理大模型。通用工具也從專注效率提升和能力拓展的智能助手,升級(jí)為擁有自主決策與行動(dòng)能力的Agent?!?/p>

在他看來(lái),隨著AI能力的不斷提升和對(duì)AI需求的不斷增長(zhǎng),推理大模型在金融中的應(yīng)用從客服助手、資料審核等「外圍」領(lǐng)域,深入到用戶體驗(yàn)、風(fēng)險(xiǎn)決策等核心場(chǎng)景。

當(dāng)然,對(duì)于金融這樣一個(gè)具備極高合規(guī)要求與風(fēng)控門檻的行業(yè)而言,AI Agent想要實(shí)現(xiàn)從「外圍」到「核心」場(chǎng)景的進(jìn)階并不容易,這不僅對(duì)于大模型的基座能力、在場(chǎng)景中的落地能力都提出了更高要求,更在無(wú)形中重塑企業(yè)的組織和管理模式。

1、重構(gòu)「交互模式」:客戶的專屬客戶經(jīng)理

客服可能是金融業(yè)務(wù)中對(duì)AI技術(shù)應(yīng)用最早、AI「含量」最高的一個(gè)場(chǎng)景?;诔杀竞托实目紤],許多金融機(jī)構(gòu)早多年前就開(kāi)始通過(guò)文字和語(yǔ)音機(jī)器人來(lái)替代人工坐席。

那么,AI Agent作為客服助手與傳統(tǒng)的AI客服機(jī)器人有什么差別呢?

從客戶體驗(yàn)的角度出發(fā),傳統(tǒng)AI客服一直飽受詬病。究其原因,一個(gè)始終無(wú)解的「卡點(diǎn)」在于他們無(wú)法參與決策,因此,也就無(wú)法真正解決問(wèn)題。

比如,當(dāng)客戶在線上發(fā)起貸款被拒,即便是向AI客服求助,也只能得到一些操作流程上的「參考答案」,真正解決問(wèn)題還是要靠信審人員。他們可能要反復(fù)致電用戶詢問(wèn)諸多問(wèn)題,還需引導(dǎo)用戶回APP提交補(bǔ)充材料,隨后再次進(jìn)入審核流程。

整個(gè)過(guò)程流程繁雜、等待時(shí)間漫長(zhǎng),且涉及多次頁(yè)面跳轉(zhuǎn)和人工操作,可能會(huì)極大消耗客戶的耐心、傷害他們的體驗(yàn)。

相比之下,AI Agent客服助手要「善解人意」得多。

以度小滿的實(shí)踐來(lái)看,基于大語(yǔ)言模型的語(yǔ)義理解、內(nèi)容生成和復(fù)雜邏輯推理能力,AI Agent可以承擔(dān)起「信審人員」職責(zé):

從觸達(dá)客戶的第一秒開(kāi)始,他可以完成授信、用信、增信的全流程線上引導(dǎo)和自動(dòng)審批,實(shí)現(xiàn)即時(shí)反饋、無(wú)縫銜接的「絲滑體驗(yàn)」。

值得注意的是,立足于當(dāng)下的市場(chǎng)環(huán)境,隨著客戶對(duì)于金融服務(wù)「?jìng)€(gè)性化」的需求越來(lái)越高,比如授信提額、延期還款等,用戶與客服之間的交互變得更加高頻且非標(biāo)準(zhǔn)化。

而金融機(jī)構(gòu)出于風(fēng)險(xiǎn)管控和客戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的考慮,也愿意將「方向盤」更多交還給客戶手中。因此,為每個(gè)客戶配備一個(gè)「專屬客戶經(jīng)理」可能成為一種「剛需」。

在這樣的趨勢(shì)之下,AI Agent正在成為那個(gè)兼顧成本、效率和客戶體驗(yàn)的最優(yōu)解。

2、風(fēng)險(xiǎn)決策「升級(jí)」:不被「小概率事件」支配

除了客服體驗(yàn)升級(jí),風(fēng)控決策也是AI技術(shù)前沿探索和應(yīng)用的重要場(chǎng)景。

尤其,在過(guò)去兩年風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)加劇的市場(chǎng)環(huán)境下,不良風(fēng)險(xiǎn)攀升是金融機(jī)構(gòu)共同面對(duì)的問(wèn)題。典型如個(gè)貸業(yè)務(wù),從2024年銀行年報(bào)來(lái)看,許多機(jī)構(gòu)的不良率表現(xiàn)呈現(xiàn)快速上升趨勢(shì)。

但是當(dāng)大數(shù)據(jù)風(fēng)控、AI與業(yè)務(wù)的融合已經(jīng)來(lái)到新的階段,更大的模型、更多的參數(shù)到底能帶來(lái)怎樣的價(jià)值?

塔勒布在《黑天鵝》一書(shū)中提到:我不擔(dān)心廣為人知和聳人聽(tīng)聞的風(fēng)險(xiǎn),而擔(dān)心更為險(xiǎn)惡的隱藏風(fēng)險(xiǎn)。

這句話道出了不確定時(shí)代的生存之道,也在一定程度上揭示了金融機(jī)構(gòu)風(fēng)控進(jìn)化的其中一個(gè)方向:警惕那些小概率但卻致命的風(fēng)險(xiǎn)。

面對(duì)這樣的市場(chǎng)狀況,張文斌提到,大模型以及AI Agent至少在兩個(gè)維度能夠?qū)崿F(xiàn)更大的價(jià)值貢獻(xiàn):

一方面,推理模型基于因果推斷的訓(xùn)練范式,與風(fēng)險(xiǎn)決策通過(guò)多維數(shù)據(jù)推斷是否逾期的邏輯類似,有望突破傳統(tǒng)基于統(tǒng)計(jì)相關(guān)性的風(fēng)控模式。

另一方面,傳統(tǒng)模式將原始數(shù)據(jù)加工為變量時(shí)存在信息折損,而推理大模型能夠充分理解全維度原始數(shù)據(jù),提升數(shù)據(jù)使用效能,例如它可以基于用戶流水識(shí)別出疑似賭博等小概率但高風(fēng)險(xiǎn)的行為。

3、「前沿公司」誕生:每位員工都將成為「智能體主管」

不久前,微軟公司發(fā)布了一年一度的工作趨勢(shì)指數(shù)報(bào)告,2025年的主題為:前沿公司誕生。

微軟指出,數(shù)據(jù)揭示了一種新型組織的出現(xiàn):前沿公司(Frontier Firm):

它擁有即買即用的智能、由員工和智能體交互組成團(tuán)隊(duì),每個(gè)人都承擔(dān)起「智能體主管」的新角色。

對(duì)于即將到來(lái)的深刻轉(zhuǎn)變,人類的野心、創(chuàng)造力和聰明才智將繼續(xù)創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和機(jī)遇。

這意味著,一場(chǎng)深刻且可能曠日持久的組織模式甚至商業(yè)模式變革已然開(kāi)啟,擁抱變化是唯一的選擇。

隨著AI Agent在金融領(lǐng)域加速落地,中國(guó)的市場(chǎng)參與者們也已經(jīng)探索出自己的「前沿公司」發(fā)展路徑。

以度小滿來(lái)看,一方面他們通過(guò)尋找「小切口」構(gòu)建Agent,比如,在風(fēng)控領(lǐng)域在風(fēng)控場(chǎng)景中,先從信用評(píng)級(jí)相對(duì)弱的客群中篩選出優(yōu)質(zhì)客戶,深入特定場(chǎng)景、特定客群,基于特定目標(biāo)研發(fā)差異化Agent,實(shí)現(xiàn)做深做透。

另一方面則利用場(chǎng)景化數(shù)據(jù)反向優(yōu)化模型,形成「場(chǎng)景應(yīng)用 - 數(shù)據(jù)積累 - 模型迭代 – 效果優(yōu)化」的「飛輪效應(yīng)」。

與此同時(shí),度小滿還通過(guò)集聚算力資源與專業(yè)人才,成立專項(xiàng)團(tuán)隊(duì)加速AI應(yīng)用落地,并不斷帶動(dòng)全員融入AI轉(zhuǎn)型,實(shí)現(xiàn)組織能力的跨越式升級(jí)。

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