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浦銀理財 AI Agent 落地實踐案例剖析 原創

發布于 2025-9-17 14:05
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在金融行業數字化轉型的浪潮中,AI Agent 技術正成為打破業務壁壘、提升運營效率的關鍵力量。浦銀理財推出的 “員工數字助理浦小鹿”,正是這一技術在金融場景的典型落地案例。從基礎辦公到復雜投研,從知識問答到流程自動化,“浦小鹿” 構建了一套覆蓋全業務場景的智能服務體系,為金融機構 AI 化轉型提供了可復用的實踐路徑。

浦銀理財 AI Agent 落地實踐案例剖析-AI.x社區

一、先看背景:浦銀理財的數字化 “三步走”

“浦小鹿” 的成功并非一蹴而就,而是建立在浦銀理財多年數字化建設的基礎上。其數字化轉型遵循 “線上化→數智化→生態化” 的清晰路徑,為 AI Agent 應用筑牢根基:

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1、數字化 1.0(線上化):打通全業務、全流程、全客群的線上通道,實現理財業務、風控、運營等核心環節的線上流轉,同時搭建 “全棧、自主、敏捷” 的 IT 架構,解決 “業務能在線” 的基礎問題;

2、數字化 2.0(數智化):構建 “智浦大腦”,整合數據中臺與智能中臺,引入 AI、RPA、知識圖譜等技術,實現從 “線上化” 到 “智能化” 的跨越,為 “浦小鹿” 提供數據與技術支撐;

3、數字化 3.0(生態化):打破母行與外部、負債端與資產端、直銷與委外的邊界,打造開放平臺,而 “浦小鹿” 作為內部協同的核心入口,成為生態化建設的重要紐帶。

二、核心拆解:“浦小鹿” 的技術架構與四大核心能力

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

(一)四層技術架構:從數據到應用的全鏈路支撐

“浦小鹿” 的架構分為基礎設施層→數據層→模型 / Agent 層→應用層,各層各司其職又協同聯動,確保智能服務的穩定與高效:

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架構層級

核心作用

關鍵組件

基礎設施層

提供算力與基礎環境

CPU/GPU 服務器、Docker 容器、分布式數據庫、中間件

數據層

整合內外部數據,形成 “燃料庫”

數據湖(對接 CRM、產品管理、直銷系統等)、向量數據庫(存儲知識庫)、OCR/RPA 系統

模型 / Agent 層

實現 “理解 - 決策 - 執行” 能力

基礎大模型(Deepseek、QWen、Llama2 等,本地化部署)、Agent 任務調度模塊、RAG 檢索增強模塊

應用層

員工直接交互的入口

辦公平臺插件、獨立客戶端、內部 IM 集成,支持多端接入

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”“發起用印申請”)拆解為可執行的子任務,自動調度模型(如用大模型生成郵件)、調用工具(如用 RPA 觸發審批流程),無需人工干預即可完成閉環。

(二)四大核心能力:覆蓋員工工作全場景

“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”:

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  1. 辦公小助理:解放行政瑣事員工無需手動操作復雜系統,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、預訂會議室)、代辦提醒(跟進審批進度),將行政工作耗時縮短 50% 以上。
  2. 運營小秘書:降低人工失誤自動處理重復性運營任務:整理賬單并生成匯總表、批量回復標準化郵件、審核簡單業務單據(如核對產品信息),既提升效率,又減少人工錄入的誤差風險。
  3. 知識小管家:讓知識 “隨問隨答”整合浦銀理財內外部知識庫(包括公司制度、監管法規、產品文檔、系統操作指南),員工無需在海量文檔中檢索 —— 提問 “用印流程有哪些步驟”“某理財產品的風險等級”,“浦小鹿” 會即時給出準確答案,并標注答案來源(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:輔助決策與內容生成具備數據分析與文本創作能力:可自動提取業務數據生成簡報(如 “本月直銷產品銷售額 Top5”)、撰寫會議紀要、生成投研報告初稿,讓員工專注于 “高價值思考”(如策略優化、客戶需求分析),而非 “低價值排版”。

三、關鍵實踐:從 0 到 1 構建 AI Agent 的 “五步法”

浦銀理財并非盲目上線 “浦小鹿”,而是遵循 “需求明確→技術選型→落地優化” 的嚴謹流程,總結出 AI Agent 應用的 “五步法”,可復用于其他金融機構:

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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,而非直接堆砌技術:

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

第二步:大模型選型,平衡 “性能 - 安全 - 成本”

作為金融機構,浦銀理財優先考慮數據安全,因此選擇 “本地化部署” 大模型,而非調用公有云 API;同時兼顧性能與成本,最終選定 Deepseek(語義理解強)、QWen(響應速度快)作為核心模型,滿足金融場景的專業性需求。

第三步:大模型增強,解決 “知識滯后、能力不足”

基礎大模型無法直接滿足業務需求,需通過兩大技術增強:

  • RAG 檢索增強:將內部知識庫(如 2024 年新發布的監管政策)接入模型,確保回答 “最新且準確”,避免模型 “一本正經地胡說”;
  • 提示詞工程:針對金融場景優化提示詞(如 “用浦銀理財的正式話術,總結某產品的風險點”),讓模型輸出更貼合企業風格。

第四步:應用集成,讓 AI “融入現有工作流”

不要求員工適應新系統,而是將 “浦小鹿” 嵌入現有辦公場景:

  • 集成到內部 OA 平臺,點擊 “小鹿圖標” 即可提問;
  • 接入企業微信,聊天窗口直接發送指令(如 “幫我發起報銷”);
  • 支持 API 調用,可嵌入業務系統(如在產品管理系統中,點擊 “問小鹿” 查詢同類產品信息)。

第五步:迭代優化,根據反饋調優功能

上線后并非 “一勞永逸”,而是持續收集員工反饋:

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

四、落地效果:典型案例見證“效率革命”

“浦小鹿” 自 2024 年 11 月上線以來,逐步擴展功能與覆蓋范圍,在知識問答、流程自動化、數據查詢三大核心場景形成標桿案例,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”

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  • 痛點:浦銀理財用印流程嚴格(需經 “經辦人填寫→部門負責人審批→合規審核→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,且易遺漏關鍵步驟(如 “一類印章需雙人簽字”);
  • “浦小鹿” 解決方案:將《用印管理辦法》拆解為 200 + 條知識片段,存儲到向量數據庫;員工提問 “一類印章的用印流程”,RAG 模塊快速匹配對應片段,“浦小鹿” 不僅給出步驟,還標注 “需雙人簽字”“審批后保存申請表 3 年” 等關鍵要求,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”

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  • 痛點:員工證券投資申報需跨 “中國結算官網→內部投資系統→郵件反饋”3 個平臺,手動操作步驟達 12 步(如登錄官網、輸入賬號、下載持倉數據、上傳至內部系統、發送郵件),且需反復核對信息,平均耗時 2 天,若遇官網驗證碼失效,需重新操作;
  • “浦小鹿” 解決方案:通過技術中臺的 “流程調度引擎” 搭建自動化流程:
  1. 員工在 “浦小鹿” 發送指令 “發起證券投資申報,賬號 XXX,郵箱 XXX”;
  2. Agent 層拆解任務:提取賬號信息→調用 RPA 登錄中國結算官網→OCR 識別驗證碼→下載持倉 PDF→nl2API 轉換指令,上傳至內部系統→自動發送郵件;
  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:數據查詢--產品凈值查詢,從 “30 分鐘找數據” 到 “5 秒出結果”

浦銀理財 AI Agent 落地實踐案例剖析-AI.x社區

  • 痛點:運營崗查詢某理財產品的歷史凈值,需登錄 “資金清算系統”,手動選擇產品代碼、日期范圍,導出 Excel 后篩選數據,若遇系統卡頓需重新操作,平均耗時 30 分鐘,且易選錯產品代碼;
  • “浦小鹿” 解決方案:技術中臺的 “nl2API 模塊” 將員工指令(比如 “查詢產品 A 2025 年 3 月的日凈值”)自動轉換為 API 調用,對接資金清算系統,直接返回結構化數據(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,產品代碼選錯率從 15% 降至 0,運營崗日均數據查詢效率提升 80%。

五、金融 AI Agent 的核心啟示:輔助不決策,安全是底線

浦銀理財的實踐,為金融機構落地 AI Agent 提供了兩大關鍵啟示:

  1. 定位清晰:輔助不決策“浦小鹿” 的核心原則是 “對內不對外、輔助不決策”—— 僅服務內部員工,不直接對接客戶;提供數據支持與流程執行,但最終決策權仍在員工(如審核單據后需人工確認,投資建議需員工判斷),避免 AI 決策帶來的合規風險。
  2. 安全優先:從技術到管理的全防護
  • 技術上:大模型本地化部署,數據不流出企業;權限精細化(如普通員工無法查詢敏感財務數據);
  • 管理上:全鏈路操作日志審計(記錄 “誰用了小鹿、執行了什么任務”),確保每一步智能操作可追溯,符合金融監管要求。

從 “被動工具” 到 “主動助理”,“浦小鹿” 不僅是浦銀理財數字化轉型的成果,更為金融行業 AI Agent 應用提供了 “可落地、可復制” 的模板。未來,隨著大模型能力的提升與場景的深化,AI Agent 有望成為金融機構 “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容。


本文轉載自???玄姐聊AGI??  作者:玄姐

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