金融行业大模型与智能体落地的深度解读，附报告-EA之家

附件为228报告

在全球人工智能快速演进的背景下，大语言模型（LLM）和智能体（Agent）正成为金融行业数字化转型的关键推手。《2025 金融大模型应用与智能体建设案例集》汇集了银行、保险、证券等多领域的标杆案例，呈现出从客服到风控、从知识管理到平台建设的全景化实践路径。这不仅是行业成果的集中展示，更为金融机构如何选型、落地、优化 AI 能力提供了明确的参照系。

1. 从技术导向到场景驱动——落地的首要原则

案例集最突出的特点，是以业务场景为分类主线，而非以技术功能分块。这种场景导向的思路，对于金融行业至关重要。金融业务不仅对安全、合规、精度有极高要求，还分布在客服、营销、风控、投顾、运维等不同链路。将大模型应用与业务痛点直接挂钩，可以避免“为技术而技术”的盲目投入，确保每一笔技术投资都有明确的回报目标。

例如，广西北部湾银行的虚拟数字人并非为了展示技术新潮，而是瞄准跨境金融的语言沟通难题与 7×24 小时服务需求，实实在在提升了客户触达率与业务办理效率。

2. 大模型与小模型的组合策略——精度与泛化的平衡

在金融领域，既需要大模型的泛化与跨域能力，又需要小模型的高精度与垂直适配。中信建投证券的“全场景数智化客户综合服务平台”采用“大模型 + 专业小模型”架构，通过行业语料微调和轻量化技术（LoRA、P-Tuning 等），将通用底座与金融专属任务结合，实现了智能客服场景中 90% 以上的准确率。这种混合策略值得金融机构普遍采纳：大模型提供通用认知与推理，小模型则确保领域内的专业性与合规性。

3. 知识中台与 RAG 架构——准确性与可解释性的核心保障

多个案例反复提到 RAG（检索增强生成）与知识图谱的结合，这是防止大模型“幻觉”输出的有效方案。

知识图谱 提供结构化语义关系，确保信息来源可溯、可控；
向量检索 将自然语言查询转化为向量匹配，快速定位相关知识片段；
大模型生成 在精确检索的基础上，进行自然语言生成与个性化优化。

这种“检索 + 生成”的双层机制，对于合规审查、投顾建议、风险管理等需要可解释性的场景，尤为关键。

4. 客服场景的全链路智能化——事前、事中、事后的闭环

在客服领域，苏商银行的“大模型客服助手”展示了完整的智能化路径：

事前：利用大模型构建与维护知识库，自动生成标准问与相似问；
事中：实时对话中提供话术推荐、副驾辅助，提升坐席处理速度与准确性；
事后：自动化质检结合情绪分析，反馈优化知识库与话术策略。

这种闭环不仅提升了客服效率，更通过持续的反馈迭代，使大模型的回答质量与业务贴合度不断提升。

5. 技术架构的模块化与多模态融合——未来适配力的关键

领先机构普遍在架构设计上坚持模块化、可扩展原则，将 NLP、ASR（语音识别）、TTS（语音合成）、多模态感知等能力组件化管理。这不仅便于快速集成新技术，还支持跨渠道（电话、App、微信、智能终端）的服务一致性体验。例如太平洋保险基于 AiGCP 平台构建的多渠道接入能力，使得客服场景能快速迁移到新触点，保障用户体验一致。