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2025-08-15 0
金融服务企业利用代理式 AI 提高生产力、效率与安全性
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2025年08月15日 18:26 1
admin
编者注：本文是 AI On 系列博客文章，将探讨代理式 AI、聊天机器人和 copilot 的最新技术与实际应用。本系列还将重点介绍驱动先进 AI 智能体的 NVIDIA 软硬件，它们构成了 AI 查询引擎的基础，使这些引擎能够收集洞察并执行任务，从而深入改变人们的日常体验并重塑各行各业。
随着代理式 AI 不断发展，智能 AI 系统日渐成熟，现已在金融服务等众多行业实现了自主决策能力。
在中国的金融服务领域，与客户服务相关的生成式 AI 应用（包括聊天机器人和 AI 助手）的使用率在过去一年中增长了一倍以上，从 25% 跃升至 65%。企业正借助 AI 将文档处理、报告生成等耗时任务自动化，显著节约了成本并提高了运营效率。
NVIDIA 最新的《金融服务业 AI 现状与趋势》调研报告显示，近 70% 的中国受访者认为 AI 对企业营收产生了积极影响。
AI 智能体用途广泛，能够处理那些需要严格的协议和安全数据使用的复杂任务。它们的应用场景不断拓展：从自动识别投资组合优化策略以提升投资决策质量，到确保监管合规和实现合规自动化等。
AI 智能体在金融服务领域的最大价值
为了提高市场回报和业务表现，AI 智能体正被应用于那些能够从数据驱动的自主决策中显著获益的多个领域。
客户服务体验升级
《金融服务业 AI 现状与趋势》报告显示，65% 的中国受访者认为客户体验和客户互动是生成式 AI 的首要应用场景。采用 AI 的企业客户体验比原先提升了 27%。
AI 智能体可自动化解决纠纷、KYC（know-your-customer）信息更新等重复性工作，并提供后续行动指引。这不仅降低了运营成本，还有助于减少人为失误。
通过处理客户咨询和表单，AI 聊天机器人能扩大支持范围并确保 24 小时不间断服务，从而提高客户满意度。员工可专注于需要专业判断的高阶事务，而不必从事案例录入、数据分析和文档整理等基础工作。
高级欺诈检测
此外，因为 AI 智能体能够自动检测可疑交易并实时响应，它们在欺诈检测中至关重要。《金融服务业 AI 现状与趋势》报告强调，在 20 多个用例中，超三分之一的受访者正在评估或投资面向金融服务网络安全的 AI。
AI 能消除检测与行动之间的时间延迟，而不及时采取行动可能会导致重大财务损失。
为打击欺诈行为，AI 智能体可实时监测交易模式，学习新型欺诈方式，并立即采取行动，提醒合规团队或冻结可疑账户，这些过程都无需人工干预。此外，AI 智能体团队还能与其他系统配合，检索额外数据、模拟潜在欺诈场景并调查异常情况。
管理数字支付和银行交易
AI 智能体让财务管理变得更加简单，尤其是账单支付和现金流管理。代理式 AI 支持数字生态系统中的机器对机器交互，可通过自动维护详细的审计追踪来确保监管合规。这降低了合规成本，缩短了处理时间，使金融机构能高效应对复杂的监管环境。
智能文档处理
在资本市场，最具价值的投资见解往往来源于新闻、博客和证监会文件等日常文档的非结构化文本数据。AI 智能体可加速智能文档处理（IDP），为交易员提供洞察和投资建议，从而加快决策速度并降低财务损失风险。
在个人银行业务中，处理贷款记录、监管文件和交易记录等文档涉及大量的复杂数据。数据规模之大，让人工处理和理解既困难又耗时。而 IDP 解决了这个问题，它利用 AI 识别文档类型、总结文档内容、运用检索增强生成技术提供答案和支持，并整理数据。
多智能体系统的数据驱动型见解能为战略业务决策提供支撑，因为这些系统利用数据飞轮持续从客户和机构数据中学习。
金融服务业使用 AI 智能体的案例
许多行业客户和合作伙伴通过将 AI 整合到工作流中，获得了显著收益。
欧洲数字银行 bunq 的生成式 AI 平台 Finn，通过内置聊天机器人为用户提供多种财务管理功能。该平台可以回答与金融相关的问题、解析消费习惯并提供有关 bunq 应用程序的使用技巧。Finn 利用先进的 AI，根据反馈不断改进响应，除了内置聊天机器人的功能外，它现在还处理超过 90% 的用户支持工单。
Capital One 也在用其“Chat Concierge”的多智能体对话式 AI 助手协助客户，提升他们的购车体验。用户可以 7x24 小时使用智能体，这些智能体能够根据用户的请求提供实时信息并采取行动。在单次对话中，Chat Concierge 可完成车辆比价、试驾预约或与销售团队预约等诸多任务。
加拿大皇家银行（RBC）最新的全球研究平台 Aiden 利用了内部智能体。当 RBC 资本市场覆盖企业向 SEC 提交文件时，该平台可以自动分析这些文件。Aiden 有一个编排智能体，可以与 SEC 文件智能体、财报智能体和实时新闻智能体等其它智能体协同配合。
设计 AI 驱动的金融智能体
构建功能强大的金融服务智能体需要以下模块：
- 多模态与多查询能力：这些智能体能够处理、响应文本与图像相结合的查询，使搜索过程更加灵活友好，还能轻松扩展以支持语音等其他模态。
- 与大语言模型集成：NVIDIA Llama Nemotron 系列等先进的大语言模型赋予 AI 助手推理能力，使它们能够进行类似于人类的自然互动。NVIDIA NIM 微服务提供行业标准的应用程序编程接口（API），可轻松集成到 AI 应用、开发框架和工作流中。
- 结构化和非结构化数据管理：NVIDIA NeMo Retriever 微服务支持相关数据源的摄取、嵌入和理解，有助于确保 AI 智能体具有相关性、准确性和上下文感知能力。
- 集成、优化和自动化：NVIDIA NeMo Agent 工具套件通过统一的监测、详细的工作流程分析以及数据驱动的优化工具，实现 AI 智能体的构建、分析和优化。这些工具可发现瓶颈、降低成本，确保在流行框架和自定义工作流中构建可扩展、可靠的智能体系统。
- 安全且紧扣主题的对话防护措施：实施 NVIDIA NeMo Guardrails 有助于确保与 AI 助手的对话安全且不偏离主题，守护品牌价值并增强客户信任。
点击链接，详细了解金融服务企业如何利用 AI 提升服务和业务运营：https://www.nvidia.cn/industries/finance/ai-financial-services-report/
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