一、中科金财公司整体情况介绍

公司坚持以金融科技解决方案、数据中心解决方案为基础,与国际国内 AI 领域各龙头企业建立广泛联系与合作,立足于全球AI发展前沿,保持科技的领先性和业务的前瞻性,不断探索并逐步落地在AI领域的产品及服务,推动AI技术在更多垂直行业的深度应用。公司是诸多国内外主流云厂商的合作伙伴,并与国内多家大模型公司达成合作。

公司致力于打造领先的AI应用服务、多模态应用服务、AIAgent服务。在AI Agent方向,公司自2023年起投入相关研发,形成了智能客服Agent、智能信贷Agent、智能投研Agent、账户管理Agent、智能座舱Agent等产品,以打造多任务、复杂任务的智能体为目标,在部分产品中使用Multiple Agent架构。公司于2024年5月发布了Agent开发运行平台,2025年2月联合新华三发布的智能客服软硬一体解决方案中引入MultipleAgent架构。截至目前,公司已获得5项AIAgent相关软件著作权。

人工智能技术目前在各行业场景落地过程中存在各种不确定因素,相关产品尚处于市场培育和推广阶段,当前智能体业务占公司营收比例较小,请投资者注意投资风险。

二、公司生成式业务流程智能体

1、生成式业务流程智能体介绍

生成式业务流程智能体是一项融合生成式人工智能、业务流程管理与智能体技术的创新成果,是企业敏捷化、智能化转型的核心业务系统。生成式业务流程智能体具备对业务流程的意义还原、质量诊断、效能优化及面向目标的流程改进能力,支持自动化生成业务流程、设计业务产品与执行操作。

生成式业务流程智能体可广泛应用于各行业,依托过往在银行领域技术实践的积累,公司率先研发并探索将其应用于银行业,重点聚焦在运营管理、经营决策管理、产品管理、风控管理、客户营销与渠道管理五大价值链环节。

参考国际银行业架构网络组织的规划,商业银行体系通常包含约400个基础能力组件。随着我国银行业信创工程的深化实施,基于分布式架构体系下的组件间连接将成为银行对内外提供价值服务的常态化模式,由此构建以银行为驱动者的价值网络生态。为适应市场环境变化,银行需持续对组件间连接进行动态重组,以优化价值创造过程中的资源配置,形成弹性业务运营架构体系。面对银行服务的动态演化需求,传统技术架构难以支撑价值网络中高频次的组件重组与互换。生成式业务流程智能体可根据实时业务场景,对银行管理、运营等业务流程进行组件的自动化编排与动态组装。

2、为什么公司可以研发生成式业务流程智能体?

生成式业务流程智能体的研发需要具备银行业务及建模领域的知识及实践沉淀、对模型和业务场景需求的深厚理解、流程银行的服务经验以及AIAgent方向的技术体系和研发基础。

公司拥有数百家银行客户,凭借过往在银行业务大集中及流程银行领域的服务经验与能力,公司是市场上领先的具备股份制商业银行及城商行、农商行流程银行案例的服务商,具备数据建模、业务建模的工具及团队。

公司是国内领先的银行大模型应用服务商,拥有完善的模型“选、评、用”体系,定期对国内外前沿大模型进行评测,并根据业务场景需求,更新适配最新、最优的模型接入解决方案。公司拥有Agent开发运行平台,并研发了智能客服Agent、智能信贷Agent、智能投研Agent、账户管理Agent等多个银行场景的Agent产品,积累了技术研发体系及经验。

基于以上多方面的积累,公司具备研发生成式业务流程智能体的基础和能力。

3、生成式业务流程智能体对于银行的价值

生成式业务流程智能体是对银行业务管理和运营模式的变革,银行AI时代组织运行效能的“量化”管理工具。

在成本与效益管控领域,传统分析模式受限于数据获取能力和处理技术,往往采用局部数据进行业务还原与趋势预测。引入生成式业务流程智能体后,通过整合全域数据,实现长距离特征下的多维数据间的关联分析,为成本控制与效益优化提供更精准的决策依据。

在战略决策层面,相较于传统依赖管理层经验判断的决策模式,引入生成式业务流程智能体后的AI驱动战略规划,能够有效整合多类相关信息,从宏观视角给出更加全面的决策建议。这种数据驱动的决策机制不仅降低人为认知偏差,更能发现传统分析难以察觉的因果关系链,为银行战略制定全面、理性的决策视图。

在决策效率维度,生成式业务流程智能体可显著提升决策效率。当市场需求发生变动时,传统产品研发周期需经历市场调研、需求确认、方案制定、产品研发等多环节,耗时时间长。而生成式业务流程智能体通过实时监控客户行为数据与市场信号,可自动生成产品设计方案、服务调整方案,大幅压缩决策周期和研发周期。

四、互动交流

Q:当前生成式业务流程智能体付费模式如何?

A:付费模式包括咨询服务、技术实施服务与人力外包服务。

Q:智能体业务是否会提升人效?是否改变商业模式或创造增量需求?

A:生成式业务流程智能体通过提升规划与实施效能驱动商业模式创新。Agent工具集实现专家经验数字化,充分利用数据价值,降低单客户实施成本,激发规模化客户需求。可类比生成式AI对算力产业的影响——边际成本下降与市场需求扩张形成正向循环。生成式业务流程智能体可对银行业务体系产生结构性影响,如重构作业模式、提升核心竞争力;自动化处理业务,实现人力成本优化;带动数据治理、业务大集中、业务建模等衍生需求。