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蚂蚁数科Agentar打造“金融AI大脑”,入选国际标准卓越案例

10月29日,2025金融街论坛上,蚂蚁数科联合宁波银行共同打造的“Agentar知识工程KBase助力金融业务智能化升级”案例,成功入选“2025国际标准金融应用卓越案例”。 该方案在知识工程技术的金融应用领域表现卓越,凭借高安全性、高准确度与强可解释性等核心优势,获评审专家一致认可,为行业智能化升级树立了新标杆。     当前,金融机构普遍面临“知识孤岛”的挑战:用户特征数据、产品规则、市场研究等关键信息分散在不同系统,导致知识检索不准、服务效率低下、专业咨询体验不佳等问题。

10月29日,2025金融街论坛上,蚂蚁数科联合宁波银行共同打造的“Agentar知识工程KBase助力金融业务智能化升级”案例,成功入选“2025国际标准金融应用卓越案例”。该方案在知识工程技术的金融应用领域表现卓越,凭借高安全性、高准确度与强可解释性等核心优势,获评审专家一致认可,为行业智能化升级树立了新标杆。

    当前,金融机构普遍面临“知识孤岛”的挑战:用户特征数据、产品规则、市场研究等关键信息分散在不同系统,导致知识检索不准、服务效率低下、专业咨询体验不佳等问题。如何将沉睡的知识资产转化为核心竞争力,已成为金融行业数智化转型的重要命题。

    为解决上述痛点,宁波银行与蚂蚁数科合作,依托Agentar知识工程平台(KBase),共同构建了一套融合“知识加工管理平台 + 逻辑推理引擎 + 智能应用场景”于一体的智能化决策系统,为全行智能化升级提供坚实的技术底座。

    平台实现了对行内外多源异构数据的全生命周期管理,具备智能问答、知识加工、多路召回与知识管理等核心能力。其技术突破主要体现在知识增强生成引擎,通过“规划-检索-推理”三大运算符协同机制,创新性地将知识图谱与原始文本进行双向互索引,显著提升知识质量。系统实现了从“模糊匹配”到“精准推理”的关键跨越,推理深度从传统的1跳提升至3–5跳,使AI不仅能“读懂”金融专业知识,更具备了类人的逻辑推理能力。

    目前,该方案已在宁波银行的行情分析、产品解读、话术陪练、报告写作等多个内部场景中规模化落地。评测显示,复杂问答准确率从68%提升至91%,响应速度进入百毫秒级。其中,内容推荐准确率提升35%,召回率提升40%,业务效能实现显著跃升。

    值得一提的是,Agentar知识工程平台具备强可解释性,能够清晰展示答案的推理路径与数据来源,为生成式AI在强监管金融环境中的安全、合规落地提供了重要保障。

    未来,双方将继续深化合作,将相关技术拓展至更广泛的金融业务场景,并积极参与行业标准建设,推动知识工程与大模型技术在金融领域的规范化、规模化应用。

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