智启金融新生态！长江商学院数智经济学会联合深圳校友会产业金融分会走进Marketingforce

一、AI从“工具赋能”到“原生重构”，金融行业正迎范式跃迁

“主动思考、自动执行、迭代进化”，李玠佚以AI Agent的核心特质开篇，直指当前技术革命的核心逻辑。他提出，AI的发展已历经三重演进，正从传统的流程化工具走向多智能体协同的新时代。

在开发工具层面，从TensorFlow等底层框架的高门槛，转向ModelScope等低代码平台的普惠化，让企业无需深耕算法即可快速配置AI能力；在应用架构上，从固定流程的Workflow模式，升级为灵活决策的Agentic协作架构，多智能体可动态拆解复杂需求；在能力边界上则借助MCP标准化工具生态，实现跨模态、跨平台的全域数据整合与工具调用。

最值得金融行业关注的是，AI正从“2.0赋能时代”迈向“3.0原生时代”。传统SaaS是“人用系统”，AI赋能只是在现有流程中叠加智能功能；而AI原生则以模型训练、推理和持续学习为核心，重构业务逻辑。

全球首家AI原生银行Ryt Bank的实践正是典型——其基于自有领域大模型ILMU构建多智能体系统，通过“护栏→意图→行动→确认”的闭环，将自然语言交互深度融入支付、转账等核心金融服务，实现了从“数字化”到“智能化”的本质跨越。

Gartner数据显示，2024至2025年全球多智能体系统（MAS）的咨询量激增1445%，预计2028年70%的MAS将支持多厂商互操作。这意味着，金融行业的竞争焦点将从单一产品的智能优化，转向全链路的AI原生生态构建。

二、穿透AI落地的“冰山理论”，破解企业三大核心痛点

李玠佚在演讲中引用了极具行业洞察力的 “冰山理论”：一个真正能用的 AI Agent，露在表面的业务交互能力仅占 10%，而支撑其稳定运行的 90% 核心能力，都隐藏在 “冰山之下”。这正是智能体中台的核心价值所在。

对于金融行业而言，智能体中台并非单纯的技术工具，而是破解 AI 落地复杂性、实现规模化应用的 “关键基建”。

迈富时 AI-Agentforce 企业级智能体中台，通过整合全链路核心能力，为金融企业提供 “开箱即用” 的技术支撑，让企业无需纠结底层开发，聚焦金融业务场景创新：

全域数据治理与知识沉淀｜通过 ETL 处理、向量数据库存储、知识图谱构建，整合金融行业结构化（交易、客户数据）与非结构化数据（合同、合规文件等），实现数据统一清洗复用。支持私有化部署与公共模型管理，兼顾数据安全合规与行业知识、业务经验沉淀。

多智能体协同与灵活编排｜按场景拆解风控、营销、客服等专属智能体，通过编排引擎实现多角色协同。如信贷审批场景可自动触发 “资料审核→风险评估→合规校验→决策” 动态流转，实现全流程自动化。

工具生态整合与模型路由｜内置文档解析、合同审核等金融标准化工具，支持 API 集成与 MCP 协议对接，无缝衔接银行核心系统、CRM 等现有平台。通过模型路由算法，按业务场景自动匹配最优模型，平衡响应速度与计算精度。

全流程可观测与运维保障｜具备智能体可观测性、异常预警、节点调试功能，实时监控业务流转、模型运行与数据安全。支持工作流测试、版本迭代与持续部署，适配金融政策调整、市场波动等动态变化。

简单来说，智能体中台的核心作用是 “化繁为简”—— 它将底层技术的复杂性封装起来，为金融企业提供统一的AI开发、部署与管理入口，让业务人员也能通过低代码配置、自然语言交互等方式，快速搭建专属AI Agent应用，真正实现 “技术为业务服务”。

三、金融+AI的最佳实践，覆盖全链路业务场景

演讲中，李玠佚分享了多个跨领域的AI落地案例，其中诸多实践可直接为金融行业提供借鉴，核心围绕“客户经营、风险管控、效率提升”三大金融核心需求展开。

在客户关系管理领域｜AI+CRM已实现全链路赋能。从线索清洗、客户360度画像构建，到智能话术推荐、谈判策略生成，再到售后跟进与复购提醒，AI贯穿营销、销售、服务全流程。某大型装备企业的“AI销售作战中枢”案例显示，AI可自动生成市场洞察报告、客户潜力分析、谈判话术库及复盘总结，让销售能力规模化复制，新客成单转化率提升。

在风险与合规领域｜AI智能体展现出强大优势。通过自然语言处理技术，AI可自动审核金融合同中的高风险条款；在供应链金融场景，AI驱动的供应链智能控制塔（SCICT）可实现订单到回款的端到端拉通，实时监控交付周期与风险节点，数据问题定位效率提升。

在服务效率升级方面｜AI客服助手已实现多模态交互与知识沉淀。结合RAG知识库，金融客户的常见咨询可秒级响应，复杂问题则自动流转至人工，问题解决率提升；智能审批系统通过多智能体协同，实现贷款申请、报销审核等流程的自动化处理，响应时间压缩至几秒内。

这些实践印证了AI在金融行业的核心价值：不仅能提升单点效率，更能重构业务流程，实现“降本、增效、提质、增收”的多重目标。

四、科学落地AI的方法论，找到高价值场景的“黄金公式”

“AI落地不是盲目跟风，而是要找到业务价值、数据质量与流程契合度的最佳平衡点。”李玠佚表示，高价值AI场景必须满足“三高”公式：业务价值密度×数据可用性×流程契合度，三者乘积最大的场景，才具备商业优先级与技术可行性。

在落地路径上，企业需做好三步：

一是结构化梳理业务流程，拆解至具体操作节点，寻找AI赋能机会点；

二是评估数据基础，确保数据完整、实时、干净，避免“垃圾进、垃圾出”；

三是按“能不能做（技术可行性）、值不值得做（投资回报）、能不能用（用户接纳度）”进行优先级排序。

同时，企业还需构建适配AI原生时代的支撑体系：树立产品思维，以用户价值为核心设计AI应用；培育创新文化，打破“流程固化”的传统认知；强化业技融合，让业务人员与技术团队深度协同；完善组织与人才保障，打造“AI优先”的团队能力。

活动尾声：思想共鸣，共启金融数智新征程

本次交流中，长江商学院的企业家们围绕金融AI落地的合规风险、数据安全、场景适配等问题展开热烈讨论，李玠佚结合迈富时的实践经验逐一解答。大家一致认为，AI原生时代已来，金融行业的数智转型不是“选择题”而是“必修课”，唯有主动拥抱技术变革，才能在激烈竞争中抢占先机。

作为累计赋能超20万家企业的AI原生软件和Agent服务商，Marketingforce迈富时将持续升级AI-Agentforce智能体中台与行业解决方案，为各行业提供从技术底座到场景应用的全链路支持。