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度小满张文斌:Agent Infra驱动金融智能体从核心场景突破到规模化应用
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5 月 13 日,Create2026 百度 AI 开发者大会在北京国家会议中心开幕。度小满 CTO 张文斌在技术主论坛上发表主题演讲,分享了度小满在金融领域推进 Agent 规模化应用的实践经验。

度小满 CTO 张文斌在百度 Create2026 大会现场分享

Agent 在金融领域的规模化应用,包括两个核心维度:一是决策精度的 Scale ——从过去的 " 群体决策 " 转向 " 个体决策 ":过去很多金融系统是一套规则、一组模型对一类客户做决策。Agent 带来的变化是,它可以围绕一次咨询、一笔交易,动态组织上下文、调用工具再给出判断。二是应用规模的 Scale ——从少数核心场景扩展到更多的办公场景,系统性地把 Agent 的能力推向整个组织的每一个业务角落。

Agent 在金融核心场景应用落地初见成效

度小满在过去一年中,将 Agent 部署到了多个核心业务场景,并已取得初步应用效果。张文斌展示了度小满三个核心 Agent 的实际落地效果。

在客户服务环节,金融顾问 Agent 提供 24 小时个性化服务,客户问题一次性解决率从 60% 提升至 87%,客户用信率提升了 15%。过去客户咨询需要排队等待人工客服,现在任何时刻都有一个理解你需求的 Agent 在为你服务。

在风控环节,风险决策 Agent 实现了风险模型和策略的自进化,策略迭代周期从过去的周级甚至月级压缩到小时级,信贷逾期风险降低了 12%。在客户经营环节,客户洞察 Agent 精准捕获客户的需求时机,及时满足个性化需求,其给出的产品优化建议有 95% 被员工采纳,这加速了产品改进和创新。

金融级 Agent Infra 原力平台:让每个员工都能构建自己的 Agent

随着 Agent 在核心业务场景的落地,度小满逐渐沉淀出一整套金融级 Agent Infra,支持 Agent 的构建和运行。这套 Agent Infra 包含四个关键能力:感知、行动、进化、约束。在感知层,通过客户画像、动态记忆、场景上下文,让 Agent 获取决策所需信息;在行动层,通过 MCP、Skill、CLI、Codebox 等工具集扩展 Agent 的执行边界;在进化层,通过实验、评测、反思、迭代,让 Agent 持续变强;在约束层,定义 Agent 在金融场景中的可信边界,满足可观测、可审计、可熔断的底线要求。

为了让每个员工都可以使用这套金融级 Agent Infra,度小满构筑了一站式 AI 应用平台 " 原力平台 "。原力平台不仅提供了 Agent 搭建的完整能力,而且还集成了安全、合规、权限等稳定基座。

百度 Create2026 大会现场

" 每位员工都能基于自己的专业经验,在原力平台上非常方便地构建各场景的 Agent,让 Agent Infra 从支撑几个核心 Agent,变成整个组织的 AI 能力底座," 张文斌表示。

原力平台上线后,目前平台上运行着 300 多个高频智能体,大幅提升了工作效率。以反洗钱审核 Agent 为例,过去反洗钱审核依赖人工,效率低且受审核员个人经验影响。度小满业务团队基于原力平台的工作流编排和工具调用能力,一个人用一周时间即完成搭建。上线后已审核超过 20,000 个案例,直接采用率达到 93%,单笔审核时间降至 50 秒。

在演讲最后,张文斌提出,随着 Agent 的构建变得越来越容易,智能体治理体系建设将成为核心工作,例如 AI 与人工的边界怎么定义?出了问题怎么回滚?这是未来每个从事 AI 应用的团队必须解决的挑战。

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