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    平安金服深圳分公司:AI智能体驱动的金融集中运营平台

    来源:电子银行网 2026-11-02 14:58:38 ​平安金服深圳分公司 2026数字金融创新实践案例征集
         来源:电子银行网     2026-11-02 14:58:38

    核心提示依托平安智能体平台,平安金服围绕年用户超3000万、年运维知识2万件、年电子用印9亿件的核心业务场景,以AI智能体技术为驱动,构建“前台AI智能客服运维-中台AI需求智管-后台印章智能审核”三大核心场景的金融集中运营平台

    案例名称

    AI智能体驱动的金融集中运营平台

    案例简介

    依托平安智能体平台,平安金服围绕年用户超3000万、年运维知识2万件、年电子用印9亿件的核心业务场景,以AI智能体技术为驱动,构建“前台AI智能客服运维-中台AI需求智管-后台印章智能审核”三大核心场景的金融集中运营平台,形成信用卡AI智能客服运维“五体联动”闭环,构建需求全周期智能管理“1+2+3+4”生态,并突破传统OCR瓶颈打通用印自动化“最后一公里”。项目融合LLM、VLM、RAG、多Agent协同等技术,实现知识提取准确率≥95%、智能问答准确率98%、问答匹配率从78%提升至92.3%;整体月提效417小时,人力成本节约20%,年均减少约43.5万件人工审核,服务覆盖超30家成员公司。实现技术创新、模式创新、机制创新及管理创新,具备向零售、政务、医疗等跨行业快速复制的潜力。

    创新技术/模式应用

    本项目的创新体现在技术融合、应用模式与管理机制三个层面的系统性重构,多项成果属行业首创。

    一、技术创新

    混合型多智能体协作架构(国内首创):在客服知识运维场景,首创“协调+串行”混合型多Agent架构,打造五体联动闭环系统,突破传统单点AI工具局限,实现任务智能规划、并行执行与动态调度,知识提取准确率≥98%。

    多模态大模型融合应用(金融行业首创):在印章智能审核场景,首创LLM(大语言模型)与VLM(视觉语言模型)组合应用——LLM理解审批意见语义,VLM“看懂”印章位置与合同版式,双模协同攻克传统OCR无法实现的“空白项识别”“甲乙方归属判断”“骑缝章合规校验”等深层次审核难题,实现用印审核从字符识别到语义与视觉理解的跨越。

    上下文工程与安全护栏技术(自研):自研上下文生命周期管理框架,解决超大工程跨文件语义理解瓶颈;构建Harness工程层,将安全、合规、质量门禁抽象为可插拔插件,确保AI输出在可控、合规框架内。

    与国内外同类项目综合比较:当前国内外金融行业AI应用仍以单点工具为主,本项目首创的技术组合在系统性、协同性和安全可控性方面显著领先,属国内率先将多智能体矩阵深度应用于金融运营全链路的实践。

    二、模式创新

    低代码智能体生产范式:基于可视化编排引擎,业务人员经简单培训即可在3分钟内上线一个场景智能体,使AI能力建设从高成本项目制转向高效灵活的平台化、工厂化。

    “人机协同”智能运营模式:确立“智能体主责标准化、重复性作业,人类聚焦高价值判断与决策”新范式——质检“智能初检+人工复核”、需求管理“AI生成方案+人工评审优化”、印章审核“AI自动审查+人工交叉验证”。

    三、管理创新

    全生命周期智能体治理:建立覆盖创建、测试、发布、监控、下线、迭代的全流程管理体系,通过EOA签报审批机制管控高风险插件调用,通过多维驾驶舱监控资源使用率、调用量、异常告警。

    数据与知识资产化运营:打通从客服对话、需求文档到用印记录的全域数据链路,构建亿级数据湖与财资知识空间站,将散落各处的知识资产激活、复用,转化为企业核心数据资产。

    项目效果评估

    一、痛点解决与关键成果

    本项目直击金融行业数字化深水区的三大共性难题——海量非结构化信息处理难、跨部门跨系统协同效率低、人工密集型作业合规风险高,实现从“人驱动流程”到“智能体驱动业务”的范式转变。基于平安智能体平台(已累计构建11.4万个智能体、覆盖客服、风控等核心领域),项目以场景化智能体矩阵深度植入客服服务、财服需求管理、印章智能审核三大场景,系统性破解传统单点AI难以端到端处理金融级复杂任务的短板。

    关键成果达成:智能客服知识运维准确率从85%提升至95%;AI智能问答准确率达98%;覆盖集团30+成员公司、2500名协调员;用印审核覆盖人工审核量43.5万件;预计全年处理需求3000+条,人力成本节约20%。

    二、效果数据

    客户维度:智能客服解决率环比25年提升43%,NPS评分环比提升6.2个百分点;银行领域客户抱怨安抚问题率从60%降至25%;私财权益场景锦旗表扬件环比提升10%。

    效能维度:知识生产全链路提效50%,释放人力417小时/月需求收集提效73%,全周期管理提效10%;印章审核提效30%以上;用印编队自动化率30%,端到端自动化覆盖率69%。

    经营维度:全年节约成本102.6万+180万,新增订单增收328.4万;高端客户挽留红榜命中率提升至88.82%;年度质检得分90.72%,信用卡体验度94%。

    三、平台方案迭代升级

    相较传统单点AI工具,本项目实现三方面显著升级:

    从单点到矩阵:由“单点工具”升级为“可编排、可协同、可进化的智能体矩阵”,当前以62个智能体覆盖三大场景,实现任务智能规划、并行执行与动态调度,可像“应用商店”持续扩展数字员工生态。

    从字符识别到语义理解:首创LLM+VLM双模协同审核,攻克传统OCR无法实现的空白项识别、甲乙方归属判断、骑缝章合规校验等深层次难题,用印审核实现语义与视觉理解跨越。

    从项目制到工厂化:低代码编排使业务人员3分钟上线场景智能体,AI能力建设从高成本项目制转向平台化、工厂化;自研Harness安全护栏将合规质量门禁可插拔化,确保AI输出安全可控。

    责任编辑:佟桃梨

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