本報記者 矯月 見習記者 梁傲男

    在金融行業加速數字化轉型的浪潮中，優化服務效率、強化風險管控及創新營銷模式成為金融機構的核心戰略方向。

    今年春節以來，DeepSeek等大模型的實際應用引發行業關注，其技術特性與金融等知識密集型行業的適配性進一步凸顯。作為大模型技術落地的重要載體，AI智能體憑借其在多場景中的集成應用能力，正逐步滲透至金融業務流程各環節，為傳統業態升級提供技術支撐。

    日前，飛虎互動科技（北京）有限公司（以下簡稱“飛虎”）完成金融大模型智能體解決方案的全面升級。這套針對銀行等機構開發的解決方案，已在全國110余家金融機構投入使用，構建起覆蓋遠程銀行、虛擬營業廳的智能化服務矩陣。

    “金融行業的復雜性決定了AI應用不能停留在表面。我們的終極目標是通過構建深度垂直的智能體，為銀行業務鏈實現全維度智能賦能。”飛虎創始人兼董事長石海東對《證券日報》記者表示，隨著DeepSeek、Manus等大模型和智能體的興起，市場經歷了技術認知的普及階段。但金融機構真正需要的是能解決實際問題的“業務專家型助手”，而非通用工具。

    智能體重構金融場景新底座

    據Research and Market預測，AI智能體的市場規模將從2024年的51億美元增長到2030年的471億美元。AI智能體可應用于醫療、金融、教育、制造等多個領域。

    “大模型不僅是技術革命，更是新時代產業進化的發動機。”石海東表示，“就像工業革命時代的發動機催生出火車、飛機等重大創新，大模型也需要各類智能體作為‘適配器’來實現價值轉化。在金融行業，這種轉化尤為迫切，每個業務場景都值得用智能體重新做一遍。”

    今年以來，我國大概有60多家銀行表示接入DeepSeek，但主要用于智慧辦公、運維研發、智慧投研方面，輔助完成報告和運營文案生成、代碼生成與補全、投研簡報生成等工作。

    飛虎基于在AI大模型領域的技術積累，也在多家銀行建設起“遠程銀行”“虛擬營業廳”，給予大模型金融應用底座，構建起“營銷-風控-作業”的垂直智能體賦能矩陣。

    “我們平常在用各種通用智能體，垂直場景智能體需要和業務深度結合。金融行業這類知識密集型行業需要深度思考和準確信息，單一大模型范式難以解決。金融業是智能體的天然落地場所。”石海東表示。

    據悉，從2023年初起，飛虎啟動了金融垂直場景智能體的研發，從“擬人化交互”、智能體運營監控，到適配金融級安全合規、金融場景圍欄，以及探索“多智能體協同”“智能體專用工具箱”“智能體場景策略庫與決策鏈”等能力，迅速落地多個金融案例。

    催生行業增量新曲線

    今年，Manus基于大模型性能升級的應用創新突破，引發了資本市場對智能體的熱議。多家券商在研報中表示，當技術紅利與業務場景深度碰撞，智能體應用有望在2025年進入放量元年。

    聚焦于金融領域來看，銀行面向龐大存量客群的運營轉化已成為個人業務增長的重要引擎。私域客戶當前主要靠活動運營，而客戶經理隊伍規模小、平均管戶多，很難高頻觸達客戶并及時交互轉化。

    飛虎副總裁喬彥軍對《證券日報》記者表示，今年金融業在期待以智能體推動自身轉型。為了引導智能體從策略庫中選取恰當的策略，從知識庫中檢索相關信息，從工具庫中獲取所需工具，并從決策庫中驗證最終轉化是否成功，策略庫、決策庫、知識庫以及工具庫都需要不斷積累和更新。累積的資源可以作為大模型的參考依據，適應特定的垂直應用場景。

    據統計，在風控機器人檢測中，某省農信消費貸款余額規模為2900億元，客戶數202萬。在飛虎風控檢測推廣后，預估每年可減少違約損失為4.96億元。

    可見，作為產業端落地的重要行業之一，智能體在金融領域正在創造越來越多的增量價值。

    談及智能體在大模型基礎上所做的工作，石海東對記者介紹，一是RAG（檢索增強生成）知識庫與策略庫，構建金融領域專用知識庫，使智能體在生成回復前自動檢索合規條款、產品參數等專業數據，減少“信息幻覺”問題；策略庫則是方法論，類似于知識積累與傳承。二是Multi-Agents，給不同的智能體賦予不同的角色定位。三是專業工具，在特定垂直場景，通過使用特制工具提升智能體的能力。

    記者了解到，隨著智能體業務的發展，在飛虎總營收中的占比日漸提高。以往，虛擬營業廳業務帶來的收入在飛虎的整體營收中，占八成至九成。2023年起，大模型智能體業務跟傳統虛擬營業廳業務的收入各占一半。

    在飛虎的規劃中，公司將持續在金融行業做深做垂直，以智能體產品對金融行業進行賦能。同時，2025年會逐步開拓渠道，計劃將技術拓展至保險、證券、教育等領域，并積極探索海外市場機遇。

（編輯 喬川川）