政策导向与行业趋势 - 国家发布《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》 明确提出推动软件信息服务企业智能化转型 培育人工智能应用服务商 发展"模型即服务"和"智能体即服务"等新模式[1] - 银行业面临客户需求多样化 运营成本上升和行业竞争加剧等挑战 需要引入高效技术手段提升服务能力和运营效率[1] AI智能体技术优势 - AI智能体相比大语言模型(LLM)和机器人流程自动化(RPA)具有更高系统整合性与自主能力 融合环境感知 任务规划 自主决策 记忆与工具调用等综合能力[1] - 推动银行业务实现从"自动化"向"自主化"转变[1] - 体现认知层面转变 未来工作岗位更强调人机协作[2] 应用场景与案例 - 在信贷业务中AI Agent可自动化处理无序扫描文件 完成自动分类 排版与信息提取 识别文件类型 整理多页合同 提取企业名称和收入等关键信息[2] - 通过自研ChatBI平台将自然语言转化为分析语言 主动为管理者推送数据 预判分析需求并推荐后续问题[3] - 在手机银行应用中实现"主动服务"与"个性化" 通过持续交互深入理解客户意图 提供定制化服务[3] 实施策略与方法论 - 采取四维策略：产品聚焦单点场景逐个突破 商务采取项目投标 试用与共同研发模式 客户层面深入理解运营机制 与生态伙伴分工协作[3] - AI Agent开发强调智能化与业务深度融合 要求开发者深入理解业务流程 将人类思维逻辑融入系统设计[2] - 核心定位为"知识驱动" 基于对客户业务和行业知识的深度理解构建系统[2] 未来发展方向 - 金融领域AI Agent将更加精细化 强调多智能体协作 形成知识驱动的整体能力[4] - 需要科技公司深入理解"AI+"内涵 银行管理者积极应对不确定性 共同推动从"自动化"到"自主化" 从"功能开发"到"知识驱动"的演进[4]