大家好，我是玄姐。

在金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，AI Agent 技術(shù)正成為打破業(yè)務(wù)壁壘、提升運(yùn)營效率的關(guān)鍵力量。浦銀理財推出的 “員工數(shù)字助理智浦小鹿”，正是這一技術(shù)在金融場景的典型落地案例。從基礎(chǔ)辦公到復(fù)雜投研，從知識問答到流程自動化，“智浦小鹿” 構(gòu)建了一套覆蓋全業(yè)務(wù)場景的智能服務(wù)體系，為金融機(jī)構(gòu) AI 化轉(zhuǎn)型提供了可復(fù)用的實踐路徑。

一、先看背景：浦銀理財?shù)臄?shù)字化 “三步走”

“智浦小鹿” 的成功并非一蹴而就，而是建立在浦銀理財多年數(shù)字化建設(shè)的基礎(chǔ)上。其數(shù)字化轉(zhuǎn)型遵循 “線上化→數(shù)智化→生態(tài)化” 的清晰路徑，為 AI Agent 應(yīng)用筑牢根基：

1、數(shù)字化 1.0（線上化）：打通全業(yè)務(wù)、全流程、全客群的線上通道，實現(xiàn)理財業(yè)務(wù)、風(fēng)控、運(yùn)營等核心環(huán)節(jié)的線上流轉(zhuǎn)，同時搭建 “全棧、自主、敏捷” 的 IT 架構(gòu)，解決 “業(yè)務(wù)能在線” 的基礎(chǔ)問題；

2、數(shù)字化 2.0（數(shù)智化）：構(gòu)建 “智浦大腦”，整合數(shù)據(jù)中臺與智能中臺，引入 AI、RPA、知識圖譜等技術(shù)，實現(xiàn)從 “線上化” 到 “智能化” 的跨越，為 “浦小鹿” 提供數(shù)據(jù)與技術(shù)支撐；

3、數(shù)字化 3.0（生態(tài)化）：打破母行與外部、負(fù)債端與資產(chǎn)端、直銷與委外的邊界，打造開放平臺，而 “浦小鹿” 作為內(nèi)部協(xié)同的核心入口，成為生態(tài)化建設(shè)的重要紐帶。

二、核心拆解：“浦小鹿” 的技術(shù)架構(gòu)與四大核心能力

“智浦小鹿” 之所以能成為 “全能助理”，源于其 “分層協(xié)同、安全可控” 的技術(shù)架構(gòu)，以及覆蓋員工工作全場景的核心功能。

（一）四層技術(shù)架構(gòu)：從數(shù)據(jù)到應(yīng)用的全鏈路支撐

“智浦小鹿” 的架構(gòu)分為基礎(chǔ)設(shè)施層→數(shù)據(jù)層→模型 / Agent 層→應(yīng)用層，各層各司其職又協(xié)同聯(lián)動，確保智能服務(wù)的穩(wěn)定與高效：

其中，Agent 層是核心：它能將員工的自然語言指令（如 “整理本月賬單”“發(fā)起用印申請”）拆解為可執(zhí)行的子任務(wù)，自動調(diào)度模型（如用大模型生成郵件）、調(diào)用工具（如用 RPA 觸發(fā)審批流程），無需人工干預(yù)即可完成閉環(huán)。

（二）四大核心能力：覆蓋員工工作全場景

“智浦小鹿” 圍繞員工日常需求，打造了四大實用功能模塊，真正解決 “效率痛點(diǎn)”：

1. 辦公小助理：解放行政瑣事員工無需手動操作復(fù)雜系統(tǒng)，通過自然語言即可完成流程提交（如用印申請、報銷）、會議安排（同步參會人、預(yù)訂會議室）、代辦提醒（跟進(jìn)審批進(jìn)度），將行政工作耗時縮短 50% 以上。
2. 運(yùn)營小秘書：降低人工失誤自動處理重復(fù)性運(yùn)營任務(wù)：整理賬單并生成匯總表、批量回復(fù)標(biāo)準(zhǔn)化郵件、審核簡單業(yè)務(wù)單據(jù)（如核對產(chǎn)品信息），既提升效率，又減少人工錄入的誤差風(fēng)險。
3. 知識小管家：讓知識 “隨問隨答”整合浦銀理財內(nèi)外部知識庫（包括公司制度、監(jiān)管法規(guī)、產(chǎn)品文檔、系統(tǒng)操作指南），員工無需在海量文檔中檢索 —— 提問 “用印流程有哪些步驟”“某理財產(chǎn)品的風(fēng)險等級”，“浦小鹿” 會即時給出準(zhǔn)確答案，并標(biāo)注答案來源（如 “引自《浦銀理財用印管理辦法》第 3 條”），支持文檔定位查看。
4. 分析小顧問：輔助決策與內(nèi)容生成具備數(shù)據(jù)分析與文本創(chuàng)作能力：可自動提取業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)生成簡報（如 “本月直銷產(chǎn)品銷售額 Top5”）、撰寫會議紀(jì)要、生成投研報告初稿，讓員工專注于 “高價值思考”（如策略優(yōu)化、客戶需求分析），而非 “低價值排版”。

三、關(guān)鍵實踐：從 0 到 1 構(gòu)建 AI Agent 的 “五步法”

浦銀理財并非盲目上線 “智浦小鹿”，而是遵循 “需求明確→技術(shù)選型→落地優(yōu)化” 的嚴(yán)謹(jǐn)流程，總結(jié)出 AI Agent 應(yīng)用的 “五步法”，可復(fù)用于其他金融機(jī)構(gòu)：

第一步：明確需求場景，避免 “為 AI 而 AI”

先梳理員工的核心痛點(diǎn)，而非直接堆砌技術(shù)：

• 痛點(diǎn) 1：知識庫分散（制度、法規(guī)、產(chǎn)品文檔存于不同系統(tǒng)，檢索耗時）；
• 痛點(diǎn) 2：流程繁瑣（如證券投資申報需跨 3 個系統(tǒng)，手動填信息）；
• 痛點(diǎn) 3：重復(fù)勞動多（運(yùn)營崗每天花 2 小時整理賬單、寫標(biāo)準(zhǔn)化郵件）；
• 目標(biāo)：用 AI Agent 解決 “檢索難、流程繁、重復(fù)多” 問題，提升人均效率。

第二步：大模型選型，平衡 “性能 - 安全 - 成本”

作為金融機(jī)構(gòu)，浦銀理財優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)安全，因此選擇 “本地化部署” 大模型，而非調(diào)用公有云 API；同時兼顧性能與成本，最終選定 Deepseek（語義理解強(qiáng)）、QWen（響應(yīng)速度快）作為核心模型，滿足金融場景的專業(yè)性需求。

第三步：大模型增強(qiáng)，解決 “知識滯后、能力不足”

基礎(chǔ)大模型無法直接滿足業(yè)務(wù)需求，需通過兩大技術(shù)增強(qiáng)：

• RAG 檢索增強(qiáng)：將內(nèi)部知識庫（如 2024 年新發(fā)布的監(jiān)管政策）接入模型，確保回答 “最新且準(zhǔn)確”，避免模型 “一本正經(jīng)地胡說”；
• 提示詞工程：針對金融場景優(yōu)化提示詞（如 “用浦銀理財?shù)恼皆捫g(shù)，總結(jié)某產(chǎn)品的風(fēng)險點(diǎn)”），讓模型輸出更貼合企業(yè)風(fēng)格。

第四步：應(yīng)用集成，讓 AI “融入現(xiàn)有工作流”

不要求員工適應(yīng)新系統(tǒng)，而是將 “浦小鹿” 嵌入現(xiàn)有辦公場景：

• 集成到內(nèi)部 OA 平臺，點(diǎn)擊 “小鹿圖標(biāo)” 即可提問；
• 接入企業(yè)微信，聊天窗口直接發(fā)送指令（如 “幫我發(fā)起報銷”）；
• 支持 API 調(diào)用，可嵌入業(yè)務(wù)系統(tǒng)（如在產(chǎn)品管理系統(tǒng)中，點(diǎn)擊 “問小鹿” 查詢同類產(chǎn)品信息）。

第五步：迭代優(yōu)化，根據(jù)反饋調(diào)優(yōu)功能

上線后并非 “一勞永逸”，而是持續(xù)收集員工反饋：

• 初期發(fā)現(xiàn) “知識庫問答不夠精準(zhǔn)”，便優(yōu)化 RAG 檢索策略（增加文檔分段粒度）；
• 員工反映 “流程觸發(fā)慢”，便升級 RPA 調(diào)度效率，將響應(yīng)時間從 3 秒縮短至 1 秒；
• 按部門需求新增功能（如為投研部開發(fā) “長文檔分析”，自動總結(jié)研報核心觀點(diǎn)）。

四、落地效果：典型案例見證“效率革命”

“智浦小鹿” 自 2024 年 11 月上線以來，逐步擴(kuò)展功能與覆蓋范圍，在知識問答、流程自動化、數(shù)據(jù)查詢三大核心場景形成標(biāo)桿案例，成效顯著：

案例 1：知識庫問答 -- 用印流程查詢，從 “1 小時找文檔” 到 “10 秒得答案”

• 痛點(diǎn)：浦銀理財用印流程嚴(yán)格（需經(jīng) “經(jīng)辦人填寫→部門負(fù)責(zé)人審批→合規(guī)審核→蓋章登記” 四步），新員工需在 100 + 頁的《用印管理辦法》中逐頁查找流程，平均耗時 1 小時，且易遺漏關(guān)鍵步驟（如 “一類印章需雙人簽字”）；
• “智浦小鹿” 解決方案：將《用印管理辦法》拆解為 200 + 條知識片段，存儲到向量數(shù)據(jù)庫；員工提問 “一類印章的用印流程”，RAG 模塊快速匹配對應(yīng)片段，“浦小鹿” 不僅給出步驟，還標(biāo)注 “需雙人簽字”“審批后保存申請表 3 年” 等關(guān)鍵要求，并提供原文鏈接；
• 效果：查詢耗時從 1 小時縮短至 10 秒，新員工用印流程錯誤率從 30% 降至 0，合規(guī)部門審核壓力減少 60%。

案例 2：流程自動化--證券投資申報，從 “2 天手動操作” 到 “4 小時自動完成”

• 痛點(diǎn)：員工證券投資申報需跨 “中國結(jié)算官網(wǎng)→內(nèi)部投資系統(tǒng)→郵件反饋”3 個平臺，手動操作步驟達(dá) 12 步（如登錄官網(wǎng)、輸入賬號、下載持倉數(shù)據(jù)、上傳至內(nèi)部系統(tǒng)、發(fā)送郵件），且需反復(fù)核對信息，平均耗時 2 天，若遇官網(wǎng)驗證碼失效，需重新操作；
• “智浦小鹿” 解決方案：通過技術(shù)中臺的 “流程調(diào)度引擎” 搭建自動化流程：

1. 員工在 “浦小鹿” 發(fā)送指令 “發(fā)起證券投資申報，賬號 XXX，郵箱 XXX”；
2. Agent 層拆解任務(wù)：提取賬號信息→調(diào)用 RPA 登錄中國結(jié)算官網(wǎng)→OCR 識別驗證碼→下載持倉 PDF→nl2API 轉(zhuǎn)換指令，上傳至內(nèi)部系統(tǒng)→自動發(fā)送郵件；
3. 若驗證碼失效，RPA 自動重試并反饋員工 “需重新提供驗證碼”；

• 效果：申報耗時從 2 天縮短至 4 小時，員工操作步驟從 12 步減至 1 步（僅需發(fā)送指令），每月減少人工操作 1200 + 次，流程成功率從 75% 提升至 98%。

案例 3：數(shù)據(jù)查詢--產(chǎn)品凈值查詢，從 “30 分鐘找數(shù)據(jù)” 到 “5 秒出結(jié)果”

• 痛點(diǎn)：運(yùn)營崗查詢某理財產(chǎn)品的歷史凈值，需登錄 “資金清算系統(tǒng)”，手動選擇產(chǎn)品代碼、日期范圍，導(dǎo)出 Excel 后篩選數(shù)據(jù)，若遇系統(tǒng)卡頓需重新操作，平均耗時 30 分鐘，且易選錯產(chǎn)品代碼；
• “智浦小鹿” 解決方案：技術(shù)中臺的 “nl2API 模塊” 將員工指令（比如 “查詢產(chǎn)品 A 2025 年 3 月的日凈值”）自動轉(zhuǎn)換為 API 調(diào)用，對接資金清算系統(tǒng)，直接返回結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如 “3 月 1 日：1.023，3 月 2 日：1.025”），并支持生成折線圖；
• 效果：查詢耗時從 30 分鐘縮短至 5 秒，產(chǎn)品代碼選錯率從 15% 降至 0，運(yùn)營崗日均數(shù)據(jù)查詢效率提升 80%。

五、金融 AI Agent 的核心啟示：輔助不決策，安全是底線

浦銀理財?shù)膶嵺`，為金融機(jī)構(gòu)落地 AI Agent 提供了兩大關(guān)鍵啟示：

1. 定位清晰：輔助不決策“浦小鹿” 的核心原則是 “對內(nèi)不對外、輔助不決策”—— 僅服務(wù)內(nèi)部員工，不直接對接客戶；提供數(shù)據(jù)支持與流程執(zhí)行，但最終決策權(quán)仍在員工（如審核單據(jù)后需人工確認(rèn)，投資建議需員工判斷），避免 AI 決策帶來的合規(guī)風(fēng)險。
2. 安全優(yōu)先：從技術(shù)到管理的全防護(hù)

• 技術(shù)上：大模型本地化部署，數(shù)據(jù)不流出企業(yè)；權(quán)限精細(xì)化（如普通員工無法查詢敏感財務(wù)數(shù)據(jù)）；
• 管理上：全鏈路操作日志審計（記錄 “誰用了小鹿、執(zhí)行了什么任務(wù)”），確保每一步智能操作可追溯，符合金融監(jiān)管要求。

從 “被動工具” 到 “主動助理”，“浦小鹿” 不僅是浦銀理財數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成果，更為金融行業(yè) AI Agent 應(yīng)用提供了 “可落地、可復(fù)制” 的模板。未來，隨著大模型能力的提升與場景的深化，AI Agent 有望成為金融機(jī)構(gòu) “降本增效、提升競爭力” 的核心工具。

好了，這就是我今天想分享的內(nèi)容。

本文轉(zhuǎn)載自??玄姐聊AGI??  作者：玄姐