文章核心观点 - 蚂蚁数科的Agenter企业级全栈智能体平台通过五大核心支撑构建金融领域智能应用的可信底座，旨在突破金融场景的专业性与复杂性壁垒，确保技术应用的合规性与可靠性，最终推动金融新质生产力实现跃迁 [1][7] 平台技术架构 - 平台以超过1000项安全合规水位标准为基础，提供从底层架构到上层应用的全栈能力，支撑智能体在复杂金融业务场景中稳定运行 [2] - 核心价值在于打通技术与业务的衔接，使智能体能适配银行、保险、证券等多类金融机构的差异化需求 [2] 金融大模型能力 - 金融大模型作为平台的智能中枢，具备可靠、可控、可优化三大特性，在金融领域的语言理解、知识储备、逻辑推理和数学计算能力上优于通用大模型 [3] - 通过二次训练结合蚂蚁侧高质量金融数据与客户侧专有数据，可形成机构专有模型 [3] - 依托专业知识工程构建精标长COT数据、金融标签体系等高质量训练数据集，以减少模型“幻觉”，保障数值计算准确与逻辑自洽 [3] 金融知识工程 - 通过标准化加工金融知识资产，构建6大知识库、20+类知识、8条知识挖掘链路，覆盖从产品条款到市场动态的全量金融知识 [4] - 创新解决传统RAG链路痛点，例如通过“时间精溯”提升检索时间匹配度，通过“实体关联”增强内容相关性，确保智能体输出信息准确、合规且贴合业务实际 [4] 服务生态与集成 - 服务广场聚合百种企业级智能体能力，形成“金融服务超市”，包括蚂蚁一方提供的基金持仓穿透、投研分析、企业风控等20+核心服务 [5] - 联合行业伙伴共建金融资讯、投资者教育等三方生态服务，补充垂直领域专业能力，企业可按需调用以快速部署智能应用并降低技术落地门槛 [5] 安全合规与评测机制 - 安全合规围栏覆盖业务调研、语料处理、模型训练、上线运营全流程，通过语料去毒、供应链漏洞检测、线上安全巡检等措施严守金融合规、隐私保护及科技伦理底线 [6] - 采用双轨制评测体系，结合“基础分+提高分”评分标准、贴近真实业务的评测集及问题归因体系，由权威专家参与评估，驱动智能体持续优化 [6] 五大支撑协同效应 - 五大支撑形成“技术底座-智能中枢-知识燃料-能力接口-安全防线”的完整闭环，使金融智能体具备类专家的专业能力，同时通过合规与评测机制控制风险 [7] - 最终目标是实现金融服务从“人工驱动”向“智能自主”的跃迁，在可信、可控的前提下高效释放金融新质生产力 [7]