案例名称

平安IT事件智能服务台

案例简介

平安IT事件智能服务台是面向金融IT运维打造的AI原生智能运营平台，基于Harness Engineering分层架构，部署快速咨询、智能执行、自进化三大Agent，实现秒级响应；Agent自主完成意图识别、根因分析、决策规划与执行操作，人工仅需确认纠偏，并形成"执行—分析—优化—进化"自进化闭环。上线后，全链路处理耗时由120分钟降至3分钟，工单排队由90分钟降至1分钟，智能驱动解决占比达90%以上，覆盖980+业务系统，服务300,000代理人及250,000内勤员工，满意度98%以上，年化节约运维工时超5万小时，实现从"人找知识"到"Agent决策执行"的范式变革。

创新技术/模式应用

（一）创新技术

Harness Engineering分层解耦架构：将模型、工具、数据与执行编排分层解耦，Agent可跨系统灵活编排操作，兼顾扩展性与运行稳定性，解决传统单体智能系统难以适配金融复杂IT环境的难题。

Skill工程化沉淀：将运维人员的隐性经验封装为标准化Skills，经测试比对、生产验证、灰度投产三重检验后上线，实现经验资产化、能力可复制，破解"人走知识失"困境。

三大Agent协同体系：快速咨询Agent实现秒级响应；智能执行Agent完成意图识别、根因分析、决策规划、人工纠偏、智能执行全链路闭环；自进化Agent通过OKF智能归纳Wiki与长期记忆，自动复盘优化Skill，驱动能力持续进化。

AI原生运维保障：主备模型自动切换保障服务不中断；"允许—拒绝—确认"三级权限管控与内容安全校验实时守护每步决策；Token消耗与处理时长的全生命周期成本管理。

（二）创新模式

范式一：从"人找知识"到"Agent决策执行"——将事件处理从依赖人工搜索经验的模式，转变为Agent端到端自主决策执行，人工角色由"执行者"转为"纠偏者、确认者"，大幅降低重复性劳动。

范式二：Agent持续自成长——建立"执行—分析—优化—进化"闭环，每次事件处理后自动复盘、沉淀知识、迭代Skill并经灰度验证投产，形成"越用越聪明"的可持续进化模式。

（三）数字金融业务能力提升

平台覆盖980+业务系统，月均处理上万起IT事件，为300,000代理人及250,000内勤员工的业务开展提供连续性保障，显著降低核心业务中断风险，提升一线用户体验，为金融机构智能运营提供了可复制、可推广的样板。

项目效果评估

（一）解决的痛点与OKR成果

针对金融IT运维三大痛点——响应延迟严重（事件排队平均90分钟、单事件处理平均30分钟）、重复性问题占比超60%造成人力浪费、运维经验隐性化导致"人走知识失"、传统RAG方案无法闭环执行。项目按三阶段OKR推进：基础建设期完成IM入口与Skill体系标准化，实现"上报即响应"；能力深化期打通平台接口、数据库与知识库，实现复杂事件端到端自主处理；自进化成熟期建立能力自进化闭环。关键成果全面达成：智能驱动解决占比90%以上，MTTR下降97.5%，人工介入比例显著降低。

（二）效果数据

效能提升：全链路处理耗时120分钟→3分钟（提升40倍）；工单排队90分钟→1分钟（提升90倍）；单事件处理30分钟→2分钟（提升15倍）；新员工培养周期3个月→2周。

运营覆盖：覆盖980+业务系统，月均处理上万起事件，服务300,000代理人及250,000内勤员工，用户满意度98%以上。

质量提升：智能驱动处理占比达90%以上，重复性问题解决率提升至95%以上。

经济效益：年化节约运维工时超5万小时，等效节约用户等待成本达数千万元/年。

（三）版本迭代对比

相比传统人工运维及传统RAG方案，本平台实现三阶段显著进化：第一阶段由人工值守升级为智能咨询"上报即响应"；第二阶段由信息检索升级为端到端自主决策执行，复杂事件无需人工深度介入；第三阶段由静态知识库升级为自进化能力体系，Agent每次处理均自动复盘优化。最显著区别在于：从"人找知识"变为"Agent执行+人工纠偏"，从"越用越依赖人"变为"越用越智能"。

责任编辑：佟桃梨