浦银理财 AI Agent 落地实践案例剖析 原创

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：

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。

本文转载自​​​玄姐聊AGI​​  作者：玄姐