基于大语言模型的AIAgent架构及金融行业实践
周健
2024.8.17;
企业数智化发展趋势;;
模型的智能化水平与使用成本的演进趋势;
行（实）系统;
Gartner：ANewMarketIsEmerging—BusinessOrchestrationandAutomationTechnologies;
AIAgent在企业数智化中的定位;
初级形态：把AI嵌入到人的工作中
中级形态：AI作为人的辅助工具
高级形态：AI作为主要工具，Agent对人的依赖性在降低，且越来越像真人。人的大部分用于繁琐日常工作的技能被AI取代，而人机协同又让个体以前90%的弱技能被瞬间强化;
Gartner：智能体组件（Action，Insight，Reference）;;自主研发的基于大语言模型的企业级AlAgent平台，集Agent与工作流设计、开发、使用、管理，与知识沉淀于一体。帮助企业快速定制企业级AlAgent来完成各类任务，从而实现业务运营的提质增效。;
企服场景下专家知识的五层模型
在企服领域内一致认同的共性知识
会计科目的代号，985211高校列表，收款行的SWIFT代码，
供应商的基本信息，产品的特定规格和功能，法定假期的日期……
企业内的约定规则和指导原则
合同中特定条款的解释和适用，稳定岗位的定义和相关规定，
销售团队的评定标准和奖励政策，客户服务的最佳实践规则……
企业内进行特定操作或流程的步骤和方法
售前提案的审核流程和标准，项目管理的具体流程和方法，
人才招聘的流程和标准化面试评估，客户支持流程和服务标准……
在企业特定领域的专业知识和从业技能
针对特定行业的解决方案设计，针对类似岗位的招聘候选人画像针对类似合同条款的修改建议，针对某类客户的产品需求描述……
4组织内部和外部社交规则、合适的沟通方式
出现某类问题时向何人寻求帮助最高效，某问题需要组织内哪些管理人员的决策与客户交往礼仪及沟通准则，公司内部的组织架构及关联关系……;
AIAgent在金融行业如何落地;
建设运营体系
?建设运营体系和运营组织
?引入对已有业务流程挖掘和治理
?培养???多数智化转型人才;;
Agent应用落地实例-某大型国有银行金融交易场景
Agent应用落地重在业务知识理解、方案设计与项目统筹管理。充分拉通业务用户，IT专家（知识建模专家、AI专家、大数据专家、大模型专家、基础设施专家）与合作伙伴，综合运用各种工具和平台，构建基于自然语言理解、智能化推理、质量可靠的企业智能体应用。;;
金融行业案例分享;
能力分类;;
客户端;
解决方案 ;
案例演示：健康产品推荐-预定义Agent与Workflow结合;
AI平台-后期拓展;
案例演示：数据查询与分析;;
案例演示：开户助手-Agent+OCR+API+专家知识的综合自动化应用