百融雲創：以多智能體協同實現金融價值

商學院

09/16

基於對金融業務風險的深刻理解，百融雲創始終堅持兩條腿走路，通過現有產品提供成熟的、可定製與可編排的多智能體系統，實現了在金融場景的規模化落地。文｜閆佳佳ID | BMR2004「自然語言交互是人類最自然的交互方式，而智能體（AI Agent）帶來的交互變革是自然語言，這對金融極其重要，智能體將成為歷史上少有的能同時刺激供需兩側的技術革命。」百融雲創CEO張韶峯告訴《商學院》雜誌。成立於2014年的...

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Agent）帶來的交互變革是自然語言，這對金融極其重要，智能體將成為歷史上少有的能同時刺激供需兩側的技術革命。」百融雲創CEO張韶峯告訴《商學院》雜誌。成立於2014年的百融雲創，是一家中國領先的人工智能技術服務公司，通過決策式AI驅動的模型服務（MaaS），幫助金融等行業數字化客户進行洞察與風險管理；通過決策式與生成式AI結合的業務服務（BaaS），讓AI深入業務全流程，創造可衡量的成果。從數據建模與風控決策式AI起步，百融雲創已成長為打造智能體操作系統，以輸出企業級智能體（Enterprise Agent）為核心，助力行業進入「AI驅動、結果導向」的新階段。2025年上半年，該公司自主研發的大語言模型BR-LLM正式通過北京市生成式人工智能服務大模型備案，結合此前已經通過算法備案的「百工」企業級智能體操作系統，百融雲創以「底層多類核心模型（生成式、決策式、語音、行業專屬）+中層智能體操作系統+上層行業智能體與生態」的三層架構，為企業提供從技術到結果的完整智能體體系。不僅提供可即用的AI能力，更以可落地、可衡量的方式驅動業務增長，助力AI在金融領域從技術探索邁向規模化價值落地。截至2024年，百融雲創收入達到29.29億元，實現了自2020年（收入為11.37億元）以來的「四連增」。該公司服務近8000家機構，包括6家國有大行、12家股份制銀行、眾多城商行，以及證券、保險、消金、電商、汽車、物流、票務、能源和建築等行業，核心客户留存率高達97%。AI賦能金融科技是百融雲創的業務亮點之一。百融雲創如何通過AI技術在營銷環節降本增效、在風控環節提供創新解決方案？創造了怎樣可量化的商業價值？本文將深入探究百融雲創如何用輕量化大模型、多智能體協同系統，破解金融科技難題。01利用大模型＋智能體重塑金融業務大模型本身無法直接解決業務問題，需要結合行業知識、業務規則與推理能力的智能體才能落地。張韶峯介紹，百融雲創探索大模型經歷了兩個關鍵的時間節點。早在2017年Google Brain團隊提出Transformer架構後，同年10月，百融雲創便開始啓動研發語音交互大模型。2018年投入自用，主要用於金融營銷轉化，如通過電話銷售、客户觸達完成轉化。2023年，大模型ChatGPT問世以後，隨着語音與數字人大模型成熟，多模態大模型深化，百融雲創開始致力於大模型和智能體平台的研發。該公司以BR-LLM大模型為基座，推出了「百工」企業級智能體操作系統。大模型和智能體操作系統有着怎樣的區別和聯繫呢？張韶峯表示，大模型的底層邏輯是概率模型，通過計算輸入文本的上下文關係，預測並生成後續內容。多模態大模型與文本生成邏輯相似，但輸入輸出可跨模態，包括文本、圖片、音頻、視頻等。大模型本身無法直接解決業務問題，需要結合行業知識、業務規則與推理能力的智能體才能落地。百融雲創的「百工」企業級智能體操作系統以大模型為底座，把通用能力與金融專屬知識融合，像培養一名優秀畢業生，賦予其專業知識和執行能力，快速生成適配場景的智能體，並可嵌入語音、數字人等多模態交互，實現真正的業務價值。當前，百融雲創AI產品矩陣包括AI文本智能體、AI語音智能體、Avatar數智人，覆蓋金融機構的客户營銷（AI營銷、產品推薦、產品知識助手）、風險管理（反欺詐電核要點提煉、信貸盡調報告生成、催收機器人）、客户服務（AI客服、投訴意向識別、智能工單生成）、市場運營（活動方案設計、客户意向打標、營銷活動總結）、投顧服務（個性化推薦、智能投教、投研報告提煉）等核心場景。比如，在風控場景，百融雲創針對基金公司風控人員需處理大量非結構化數據（如收入證明、銀行流水等），人工驗證真偽耗時耗力，以及審核依賴個人經驗，缺乏統一話術與風險點提示等痛點，創新推出了AI風控助手。該AI風控助手可以自動化審核，提示審核人員重點關注項，並推薦核查話術，還可以實時轉錄溝通內容，自動生成結構化風控報告，人工僅需複核修正。此外還可以提取關鍵信息（如客户信用傾向、風險等級）供後續模型優化。02輕量化大模型，讓實時業務場景可用、可擴展百融雲創的策略是不盲目追求通用化的大模型，而是針對具體場景定製開發小尺寸專用模型。從當前大模型的發展方向來看，已經進入輕量化時代，大多公司都在推動模型在邊緣計算和終端設備上的應用。百融雲創自研大模型的優勢也是輕量化，模型尺寸較小，但響應速度快，適合實時交互場景，如電話營銷。張韶峯坦言，成本和準確性兩大核心挑戰，直接制約了大模型在生產端場景中的規模化應用。為此，百融雲創的策略是不盲目追求通用化的大模型，而是針對具體場景定製開發小尺寸專用模型，優先選擇1B-3B參數的輕量級模型進行驗證，只有在性能不達標時才會基於Scaling Law逐步擴大規模至5B、14B甚至32B。百融雲創選擇輕量化大模型路線，通過小尺寸專用模型實現低延遲與低算力消耗，適配實時交互場景。實測顯示，在電話營銷等場景中，響應速度提升40%，單卡可部署實例數翻倍，讓大模型真正可用、可擴展。實際驗證顯示，在多數目標場景中，比如，在金融營銷、貸後管理等交互場景中14B規模的模型已經能夠達到理想的性能水平，既保證了業務準確性，又控制了計算成本。與其他同量級的開源輕量化模型相比，百融雲創模型在金融場景下的優勢有哪些？張韶峯表示，百融雲創採用真實業務場景中的實際轉化率和錯誤率作為核心評估指標，而非單純的技術性benchmark。以「百融主動大模型」為例，該模型專門針對營銷和貸後管理場景開發，百融雲創建立了包含500個真實交互案例的評測集（完整記錄用户對話和模型輸出），由業務專家對每個輸出結果進行專業評分。結果顯示，該模型不僅評分顯著超過同類更大尺寸的商業模型，其響應延遲最低，更關鍵的是模型輸出質量甚至超越了人工坐席的表現。這種基於真實業務反饋的評估方式，確保了模型在實際應用中的可靠性和商業價值。03多智能體協同，讓複雜金融任務真正可落地推動金融機構從「AI輔助」邁向「人機協同、AI驅動」。除了輕量化外，百融雲創另一個發展方向是多智能體協同。金融業務複雜且風險要求高，百融雲創通過「多智能體協同」策略，將工作流程拆解為多個步驟，由不同智能體各司其職，並通過人工編排確保可控準確。這一模式已在金融合同審核、貸後管理、客服等環節規模化落地：合同審核時間縮短80%，貸後管理效率提升60%，風險提示更精確，合規性顯著增強。未來，百融雲創還在持續訓練自主協同能力，力求實現「每一個碳基人（人類）配備多個硅基人（智能體）」，推動金融機構從「AI輔助」邁向「人機協同、AI驅動」。在金融合同審核環節，百融雲創與某頭部銀行合作的智能審核系統可自動抽取合同要素，與法規條款實時比對，智能識別缺失或違規內容，並提供具體法規依據，審核時間縮短80%、合規性顯著增強。這種「模塊化+可控」的多智能體協作模式，也已應用於貸後管理，幫助金融機構實現風險控制精準化。除金融外，該模式同樣支持客服等多場景，7×24小時在線響應，共享同一知識與記憶庫，讓服務高效一致。儘管多智能體賦能金融業務成效顯著，但行業仍在兩條技術路線並進：一是人工編排式（企業場景更可控）；二是模型自主協同式（技術潛力大，但企業級可控性與準確性仍待驗證）。基於對金融風險的深刻理解，百融雲創堅持「兩條腿走路」：一邊以成熟的人工編排式在金融實現規模化落地；一邊在模型層持續訓練自主協同能力（如工具調用模型已超越 GPT-4o 水平），為未來躍遷做準備。04從工具訂閲制轉向效果付費模式隨着技術成熟與監管明晰，AI將逐步從單點工具轉向全業務流程賦能，實現真正的「人機共存」。客户前期投入門檻大幅降低的同時也倒逼百融雲創持續優化產品效果，因為任何性能衰減都會直接影響商業回報。在當前智能體的商業化實踐中，大家深刻認識到一個關鍵趨勢——客户真正願意買單的從來不是技術本身，而是可量化的業務結果。百融雲創早在 2018 年就開啓商業模式轉型，率先在金融 AI 領域引入效果付費：與客户按實際業務增量分成，既降低了前期投入，也倒逼產品持續優化。例如，基於這一模式推出的VoiceGPT語音智能體，已成為多個頭部銀行營銷轉化的核心引擎，長期保持行業領先回報率。與此同時，文本智能體與數智人智能體已獲得規模訂單，應用從金融拓展到教育、零售等領域。除了商業模式的成功轉型外，百融雲創在企業級智能體構建領域還形成了三大核心競爭優勢：第一大優勢是，百融雲創開發了行業領先的配置化系統，通過複雜文檔解析、RAG策略配置等底層能力封裝，使企業能靈活調整智能體的行為策略。第二大優勢是，百融雲創建立了專業的原廠交付團隊，從業務諮詢、場景拆解到智能體開發提供全流程支持，確保需求精準落地。第三大優勢是，百融雲創通過在金融行業Know-How積累，沉澱了一套完整的評測體系與方法論，能精準評估智能體在真實業務中的表現。雖然，當前金融行業AI應用仍面臨一些挑戰，比如通用大模型在投研報表生成等專業場景的準確率尚需提升。此外，出於審慎考慮，多數金融機構更傾向於採用「AI輔助人工」的過渡模式。然而，產業發展的趨勢已經清晰可見——隨着技術成熟與監管明晰，AI將逐步從單點工具轉向全業務流程賦能，實現真正的「人機共存」，AI處理標準化作業，人類專注創造性決策，共同構建金融科技的智能新生態。金融是AI落地最嚴苛的試煉場，金融的高標準既驗證了百融雲創智能體的可靠性與價值，也為跨行業複製提供了方法與把握。從營銷、風控到商業模式創新，百融雲創已在這一試煉場證明AI能驅動核心業務。由此，其正把「金融級」能力推廣至更多行業，推動智能體規模化落地，讓AI從工具走向新生產力。來源｜商學院9月刊","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}