通过"五步法"实现从需求明确到迭代优化的全流程落地，覆盖知识问答、流程自动化、数据分析等场景，显著提升工作效率。文章强调金融AI Agent应"辅助不决策、安全是底线"的原则，为行业提供了可复用的AI应用架构参考。

---

在金融行业数字化转型的浪潮中，AI Agent 技术正成为打破业务壁垒、提升运营效率的关键力量。浦银理财推出的 “员工数字助理浦小鹿”，正是这一技术在金融场景的典型落地案例。从基础办公到复杂投研，从知识问答到流程自动化，“浦小鹿” 构建了一套覆盖全业务场景的智能服务体系，为金融机构 AI 化转型提供了可复用的实践路径。

一、先看背景：浦银理财的数字化 “三步走”

“浦小鹿” 的成功并非一蹴而就，而是建立在浦银理财多年数字化建设的基础上。其数字化转型遵循 “线上化→数智化→生态化” 的清晰路径，为 AI Agent 应用筑牢根基：

1、数字化 1.0（线上化）：打通全业务、全流程、全客群的线上通道，实现理财业务、风控、运营等核心环节的线上流转，同时搭建 “全栈、自主、敏捷” 的 IT 架构，解决 “业务能在线” 的基础问题；

2、数字化 2.0（数智化）：构建 “智浦大脑”，整合数据中台与智能中台，引入 AI、RPA、知识图谱等技术，实现从 “线上化” 到 “智能化” 的跨越，为 “浦小鹿” 提供数据与技术支撑；

3、数字化 3.0（生态化）：打破母行与外部、负债端与资产端、直销与委外的边界，打造开放平台，而 “浦小鹿” 作为内部协同的核心入口，成为生态化建设的重要纽带。

二、核心拆解：“浦小鹿” 的技术架构与四大核心能力

“浦小鹿” 之所以能成为 “全能助理”，源于其 “分层协同、安全可控” 的技术架构，以及覆盖员工工作全场景的核心功能。

（一）四层技术架构：从数据到应用的全链路支撑

“浦小鹿” 的架构分为基础设施层→数据层→模型 / Agent 层→应用层，各层各司其职又协同联动，确保智能服务的稳定与高效：

架构层级	核心作用	关键组件
基础设施层	提供算力与基础环境	CPU/GPU 服务器、Docker 容器、分布式数据库、中间件
数据层	整合内外部数据，形成 “燃料库”	数据湖（对接 CRM、产品管理、直销系统等）、向量数据库（存储知识库）、OCR/RPA 系统
模型 / Agent 层	实现 “理解 - 决策 - 执行” 能力	基础大模型（Deepseek、QWen、Llama2 等，本地化部署）、Agent 任务调度模块、RAG 检索增强模块
应用层	员工直接交互的入口	办公平台插件、独立客户端、内部 IM 集成，支持多端接入

其中，Agent 层是核心：它能将员工的自然语言指令（如 “整理本月账单”“发起用印申请”）拆解为可执行的子任务，自动调度模型（如用大模型生成邮件）、调用工具（如用 RPA 触发审批流程），无需人工干预即可完成闭环。

（二）四大核心能力：覆盖员工工作全场景

“浦小鹿” 围绕员工日常需求，打造了四大实用功能模块，真正解决 “效率痛点”：

1. 办公小助理：解放行政琐事
   员工无需手动操作复杂系统，通过自然语言即可完成流程提交（如用印申请、报销）、会议安排（同步参会人、预订会议室）、代办提醒（跟进审批进度），将行政工作耗时缩短 50% 以上。
2. 运营小秘书：降低人工失误
   自动处理重复性运营任务：整理账单并生成汇总表、批量回复标准化邮件、审核简单业务单据（如核对产品信息），既提升效率，又减少人工录入的误差风险。
3. 知识小管家：让知识 “随问随答”
   整合浦银理财内外部知识库（包括公司制度、监管法规、产品文档、系统操作指南），员工无需在海量文档中检索 —— 提问 “用印流程有哪些步骤”“某理财产品的风险等级”，“浦小鹿” 会即时给出准确答案，并标注答案来源（如 “引自《浦银理财用印管理办法》第 3 条”），支持文档定位查看。
4. 分析小顾问：辅助决策与内容生成
   具备数据分析与文本创作能力：可自动提取业务数据生成简报（如 “本月直销产品销售额 Top5”）、撰写会议纪要、生成投研报告初稿，让员工专注于 “高价值思考”（如策略优化、客户需求分析），而非 “低价值排版”。

三、关键实践：从 0 到 1 构建 AI Agent 的 “五步法”

浦银理财并非盲目上线 “浦小鹿”，而是遵循 “需求明确→技术选型→落地优化” 的严谨流程，总结出 AI Agent 应用的 “五步法”，可复用于其他金融机构：

第一步：明确需求场景，避免 “为 AI 而 AI”

先梳理员工的核心痛点，而非直接堆砌技术：

• 痛点 1：知识库分散（制度、法规、产品文档存于不同系统，检索耗时）；
• 痛点 2：流程繁琐（如证券投资申报需跨 3 个系统，手动填信息）；
• 痛点 3：重复劳动多（运营岗每天花 2 小时整理账单、写标准化邮件）；
• 目标：用 AI Agent 解决 “检索难、流程繁、重复多” 问题，提升人均效率。

第二步：大模型选型，平衡 “性能 - 安全 - 成本”

作为金融机构，浦银理财优先考虑数据安全，因此选择 “本地化部署” 大模型，而非调用公有云 API；同时兼顾性能与成本，最终选定 Deepseek（语义理解强）、QWen（响应速度快）作为核心模型，满足金融场景的专业性需求。

第三步：大模型增强，解决 “知识滞后、能力不足”

基础大模型无法直接满足业务需求，需通过两大技术增强：

• RAG 检索增强

  ：将内部知识库（如 2024 年新发布的监管政策）接入模型，确保回答 “最新且准确”，避免模型 “一本正经地胡说”；

• 提示词工程

  ：针对金融场景优化提示词（如 “用浦银理财的正式话术，总结某产品的风险点”），让模型输出更贴合企业风格。

第四步：应用集成，让 AI “融入现有工作流”

不要求员工适应新系统，而是将 “浦小鹿” 嵌入现有办公场景：

• 集成到内部 OA 平台，点击 “小鹿图标” 即可提问；
• 接入企业微信，聊天窗口直接发送指令（如 “帮我发起报销”）；
• 支持 API 调用，可嵌入业务系统（如在产品管理系统中，点击 “问小鹿” 查询同类产品信息）。

第五步：迭代优化，根据反馈调优功能

上线后并非 “一劳永逸”，而是持续收集员工反馈：

• 初期发现 “知识库问答不够精准”，便优化 RAG 检索策略（增加文档分段粒度）；
• 员工反映 “流程触发慢”，便升级 RPA 调度效率，将响应时间从 3 秒缩短至 1 秒；
• 按部门需求新增功能（如为投研部开发 “长文档分析”，自动总结研报核心观点）。

四、落地效果：典型案例见证“效率革命”

“浦小鹿” 自 2024 年 11 月上线以来，逐步扩展功能与覆盖范围，在知识问答、流程自动化、数据查询三大核心场景形成标杆案例，成效显著：

案例 1：知识库问答 – 用印流程查询，从 “1 小时找文档” 到 “10 秒得答案”

• 痛点

  ：浦银理财用印流程严格（需经 “经办人填写→部门负责人审批→合规审核→盖章登记” 四步），新员工需在 100 + 页的《用印管理办法》中逐页查找流程，平均耗时 1 小时，且易遗漏关键步骤（如 “一类印章需双人签字”）；

• “浦小鹿” 解决方案

  ：将《用印管理办法》拆解为 200 + 条知识片段，存储到向量数据库；员工提问 “一类印章的用印流程”，RAG 模块快速匹配对应片段，“浦小鹿” 不仅给出步骤，还标注 “需双人签字”“审批后保存申请表 3 年” 等关键要求，并提供原文链接；

• 效果

  ：查询耗时从 1 小时缩短至 10 秒，新员工用印流程错误率从 30% 降至 0，合规部门审核压力减少 60%。

案例 2：流程自动化–证券投资申报，从 “2 天手动操作” 到 “4 小时自动完成”

• 痛点

  ：员工证券投资申报需跨 “中国结算官网→内部投资系统→邮件反馈”3 个平台，手动操作步骤达 12 步（如登录官网、输入账号、下载持仓数据、上传至内部系统、发送邮件），且需反复核对信息，平均耗时 2 天，若遇官网验证码失效，需重新操作；

• “浦小鹿” 解决方案

  ：通过技术中台的 “流程调度引擎” 搭建自动化流程：

1. 员工在 “浦小鹿” 发送指令 “发起证券投资申报，账号 XXX，邮箱 XXX”；
2. Agent 层拆解任务：提取账号信息→调用 RPA 登录中国结算官网→OCR 识别验证码→下载持仓 PDF→nl2API 转换指令，上传至内部系统→自动发送邮件；
3. 若验证码失效，RPA 自动重试并反馈员工 “需重新提供验证码”；

• 效果

  ：申报耗时从 2 天缩短至 4 小时，员工操作步骤从 12 步减至 1 步（仅需发送指令），每月减少人工操作 1200 + 次，流程成功率从 75% 提升至 98%。

案例 3：数据查询–产品净值查询，从 “30 分钟找数据” 到 “5 秒出结果”

• 痛点

  ：运营岗查询某理财产品的历史净值，需登录 “资金清算系统”，手动选择产品代码、日期范围，导出 Excel 后筛选数据，若遇系统卡顿需重新操作，平均耗时 30 分钟，且易选错产品代码；

• “浦小鹿” 解决方案

  ：技术中台的 “nl2API 模块” 将员工指令（比如 “查询产品 A 2025 年 3 月的日净值”）自动转换为 API 调用，对接资金清算系统，直接返回结构化数据（如 “3 月 1 日：1.023，3 月 2 日：1.025”），并支持生成折线图；

• 效果

  ：查询耗时从 30 分钟缩短至 5 秒，产品代码选错率从 15% 降至 0，运营岗日均数据查询效率提升 80%。

五、金融 AI Agent 的核心启示：辅助不决策，安全是底线

浦银理财的实践，为金融机构落地 AI Agent 提供了两大关键启示：

1. 定位清晰：辅助不决策
   “浦小鹿” 的核心原则是 “对内不对外、辅助不决策”—— 仅服务内部员工，不直接对接客户；提供数据支持与流程执行，但最终决策权仍在员工（如审核单据后需人工确认，投资建议需员工判断），避免 AI 决策带来的合规风险。
2. 安全优先：从技术到管理的全防护

• 技术上：大模型本地化部署，数据不流出企业；权限精细化（如普通员工无法查询敏感财务数据）；
• 管理上：全链路操作日志审计（记录 “谁用了小鹿、执行了什么任务”），确保每一步智能操作可追溯，符合金融监管要求。

从 “被动工具” 到 “主动助理”，“浦小鹿” 不仅是浦银理财数字化转型的成果，更为金融行业 AI Agent 应用提供了 “可落地、可复制” 的模板。未来，随着大模型能力的提升与场景的深化，AI Agent 有望成为金融机构 “降本增效、提升竞争力” 的核心工具。

好了，这就是我今天想分享的内容。如果你对构建 AI 大模型应用新架构设计和落地实践感兴趣，别忘了点赞、关注噢~

PS：

随着大模型的持续火爆，各行各业纷纷开始探索和搭建属于自己的私有化大模型，这无疑将催生大量对大模型人才的需求，也带来了前所未有的就业机遇。**正如雷军所说：“站在风口，猪都能飞起来。”**如今，大模型正成为科技领域的核心风口，是一个极具潜力的发展机会。能否抓住这个风口，将决定你是否能在未来竞争中占据先机。

那么，我们该如何学习大模型呢？

人工智能技术的迅猛发展，大模型已经成为推动行业变革的核心力量。然而，面对复杂的模型结构、庞大的参数量以及多样的应用场景，许多学习者常常感到无从下手。作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。

为此，我们整理了一份全面的大模型学习路线，帮助大家快速梳理知识，形成自己的体系。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一、大模型全套的学习路线

大型预训练模型（如GPT-3、BERT、XLNet等）已经成为当今科技领域的一大热点。这些模型凭借其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。为了跟上这一趋势，越来越多的人开始学习大模型，希望能在这一领域找到属于自己的机会。

L1级别：启航篇 | 极速破界AI新时代

• AI大模型的前世今生：了解AI大模型的发展历程。
• 如何让大模型2C能力分析：探讨大模型在消费者市场的应用。
• 行业案例综合分析：分析不同行业的实际应用案例。
• 大模型核心原理：深入理解大模型的核心技术和工作原理。

L2阶段：攻坚篇 | RAG开发实战工坊

• RAG架构标准全流程：掌握RAG架构的开发流程。
• RAG商业落地案例分析：研究RAG技术在商业领域的成功案例。
• RAG商业模式规划：制定RAG技术的商业化和市场策略。
• 多模式RAG实践：进行多种模式的RAG开发和测试。
  

L3阶段：跃迁篇 | Agent智能体架构设计

• Agent核心功能设计：设计和实现Agent的核心功能。
• 从单智能体到多智能体协作：探讨多个智能体之间的协同工作。
• 智能体交互任务拆解：分解和设计智能体的交互任务。
• 10+Agent实践：进行超过十个Agent的实际项目练习。

L4阶段：精进篇 | 模型微调与私有化部署

• 打造您的专属服务模型：定制和优化自己的服务模型。
• 模型本地微调与私有化：在本地环境中调整和私有化模型。
• 大规模工业级项目实践：参与大型工业项目的实践。
• 模型部署与评估：部署和评估模型的性能和效果。

专题集：特训篇

• 全新升级模块：学习最新的技术和模块更新。
• 前沿行业热点：关注和研究当前行业的热点问题。
• AIGC与MPC跨领域应用：探索AIGC和MPC在不同领域的应用。

掌握以上五个板块的内容，您将能够系统地掌握AI大模型的知识体系，市场上大多数岗位都是可以胜任的。然而，要想达到更高的水平，还需要在算法和实战方面进行深入研究和探索。

1. AI大模型学习路线图
2. 100套AI大模型商业化落地方案
3. 100集大模型视频教程
4. 200本大模型PDF书籍
5. LLM面试题合集
6. AI产品经理资源合集

以上的AI大模型学习路线，不知道为什么发出来就有点糊，高清版可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，全面覆盖了AI大模型的理论探索、技术落地与行业实践等多个维度。无论您是从事科研工作的学者、专注于技术开发的工程师，还是对AI大模型充满兴趣的爱好者，这套报告都将为您带来丰富的知识储备与深刻的行业洞察，助力您更深入地理解和应用大模型技术。

三、大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的迅猛发展，AI大模型已成为当前科技领域的核心热点。像GPT-3、BERT、XLNet等大型预训练模型，凭借其卓越的语言理解与生成能力，正在重新定义我们对人工智能的认知。为了帮助大家更高效地学习和掌握这些技术，以下这些PDF资料将是极具价值的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

AI大模型商业化落地方案聚焦于如何将先进的大模型技术转化为实际的商业价值。通过结合行业场景与市场需求，该方案为企业提供了从技术落地到盈利模式的完整路径，助力实现智能化升级与创新突破。

希望以上内容能对大家学习大模型有所帮助。如有需要，请微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取相关资源【保证100%免费】。

祝大家学习顺利，抓住机遇，共创美好未来！