企业数智化发展趋势与AI Agent定位

大模型发展趋势：文本模型不断演进，多模态、实时模型兴起，开源与闭源模型共存，商业化成熟度逐步提高，模型智能化水平提升与使用成本变化影响其应用发展。新拐点和范式正在形成，通用人工智能将推动社会巨大飞跃，涉及系统架构变革与能力提升。

AI Agent定位：AI Agent是基于大语言模型的自治智能体，从人机协同模式看，有初级到高级形态，可强化人机协作；从技术架构演进角度，采用新软件架构；从组成结构看，具备多种能力，采用高效交互模式。在企业数智化中，AI Agent可助力实现业务流程自动化、生产效率提升等。

澜码科技的AI Agent平台及金融行业实践

平台概述：澜码科技愿景是让人人能设计专属AI智能体，其AskXBOT平台集多种功能于一体，具备平台产品特性，如知识中心驱动创新，管理专家知识五层模型（事实性、规则性、过程性、领域性、社会性知识），帮助企业提质增效、沉淀知识。

金融行业实践

建设思路与方法论：金融行业建设AI Agent分阶段，包括建设期（试点应用、制定标准）、提升期（全流程应用升级、拓展场景）、成熟期（完善运营体系、实现群体智能），实施方法论涵盖评估调研、方案设计、项目管理和服务集成等环节。

应用案例

某大型国有银行金融交易场景：落地需多方面协作，通过业务调研、模型选型等步骤，实现如信息抽取、意图识别等功能，经测试、迭代优化后上线投产。

某证券公司智能投顾产品设计：利用Agent平台集成多种工具和系统，实现功能组装，提升投顾服务智能化水平。

营销辅助助手（健康产品推荐）：解决保险行业问题，自动抽取体检单信息，依专家知识匹配规则推荐产品，实现精准获客、降本增效、风险管控和增员转型。

数据分析Agent（普惠金融贷款场景）：应对消费金融公司数据服务问题，采用“数据中台 + 澜码AI中台”，通过生成式SQL及BI方案，实现灵活用数、报表制作和业务赋能，交付模型准确率高。

开户辅助助手：模拟客户经理，处理开户复杂任务，通过框架和多种技术综合应用，实现信息收集、核验、填单等功能，帮助用户完成开户。

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