一、项目背景及目标

当前金融机构在数字金融赛道的竞争日益聚焦于效率与创新力，然而行业内部普遍面临知识获取困难、业务流程复杂、重复性任务占比高等痛点，限制了员工潜能释放与价值创造。大模型技术的成熟为破局提供了历史性契机。

在此背景下，民泰银行正式启动A智能体生态引擎项目，旨在打造统一、安全、可扩展的AI能力基座，首批落地多场景AI助手，使其成为员工身边的“专家型伙伴”，在信息检索、制度查询、内容生成等高频场景中提供智能支持，显著实现降本增效与操作风险防控，释放员工创造力，并沉淀可复用的AI赋能方法论，全面助力民泰银行数智化转型进程。

二、项目/策略方案

项目坚持“平台赋能业务、自主创新落地”的核心理念，通过技术与业务双轮驱动，构建高效闭环：以“平台选型—能力测试—场景调优—系统对接—用户赋能”为主线，确保平台安全、稳定、可控，实现技术闭环；遵循“需求调研—高频优先—快速验证—迭代优化”原则，让AI能力与真实业务痛点精准匹配，实现业务闭环。

组织保障方面，构建多层级推进机制：建立AI应用领导小组，全面统筹全行人工智能技术应用的战略规划、协调跨部门资源、推进大模型与业务和管理的深度融合，从顶层设计层面保障智能化转型方向；配套设立AI应用工作组，具体负责技术落地、场景建设、跨部门协作及项目风险管控，确保各项任务高效推进、稳健运行，形成“顶层统筹+基层推进”的闭环管理体系。

三、创新点

1.结构化访谈精准识别业务痛点需求

AI应用工作组采用结构化访谈法，在两周内完成对总行11个部门的深度需求调研，形成总字数达1.8万字的调研记录，精准定位业务流程中可通过大模型技术优化的痛点场景。

2.建立多维度筛选体系评估场景优先级

针对大模型应用场景，建立“业务价值-技术可行性-优先级”三维度评估体系：一是业务价值评估，聚焦痛点影响范围、效率提升潜力、成本节约空间、客户体验改善效果等指标；二是技术可行性评估，重点分析数据可得性、大模型能力成熟度、开发成本与周期等因素；三是优先级确定，基于业务价值与技术可行性的综合评分，确定场景实施优先级，优先推进“高价值、高可行”场景。

3.构建全维度质量保障体系

为确保大模型应用系统的可靠性、实用性与安全性，围绕模型、平台、知识库、应用助手四大核心环节，设计多维度测试方案，针对测试暴露的弱项开展针对性调优。

一是多维度对比筛选进行平台选型。对Dify、FastGPT、MaxKB等7个主流平台，从功能完整性、开源协议约束、社区活跃度等维度开展综合评估。最终选定Dify作为核心中台，其核心优势在于GitHub社区认可度排名同类平台第一、界面友好易上手，且适配本行轻量化开发需求。

二是梯度验证系统性能。设计基准场景（单链路性能测试）、峰值场景（极限承载测试）、耐久场景（长时间稳定性测试）3类梯度递进的压力测试场景，全面验证系统性能边界

三是渐进式数据验证。采用“公开数据-内部数据”两阶段测试法，确保知识库与问答助手的准确性。

四、项目过程管理

1.模块化分工与矩阵协作

该项目由行内团队独立完成全流程建设，项目顺利落地的核心在于“模块化分工+矩阵式协作”的组织模式。项目团队将整体任务拆解为5大核心模块，为每个模块明确负责人及协作人员，组建10人协同工作网络，形成“纵向专业分工+横向跨部门协同”的推进机制，确保各环节高效衔接。

2.轻量化敏捷开发

采用轻量化敏捷开发模式：在保留敏捷开发“高频率信息同步”核心本质的基础上，简化标准敏捷开发中的“产品待办列表、冲刺待办列表”等工件要求，及“冲刺规划会议、冲刺评审会议”等固定流程，通过即时沟通工具实现团队成员每日信息同步，确保关键事项及时跟进、问题快速解决。该模式有效压缩项目冗余环节，助力项目提前完成各阶段里程碑任务，最终实现“一个月极速上线”目标，同时为全行后续大模型项目提供可复制的组织实施模板。

五、运营情况

为帮助员工快速掌握大模型使用方法，构建多维度培训体系：一是针对不同用户群体分别编写用户手册，面向普通用户的手册侧重功能图解与典型使用场景，面向开发者的手册则聚焦于工作流编排，并均配套常见问题（FAQ）模块。二是组织多轮次线上培训，分别覆盖种子用户、总行各部门、所有分行。三是在行内网络学院上架27个大模型教学视频，学习人次已超4.8万，形成“手册+培训+视频”的立体化学习体系，有效降低员工使用门槛。

平台自正式上线以来，用户活跃度持续攀升，核心智能体已获得一线员工广泛认可。截至2025年10月，平台累计开通9000+账号，大模型API调用量突破51万余次，展现出显著的增效潜能与业务适用性。

六、项目成效

1.打造大模型技术在金融业务中落地应用的标杆案例，实现从技术概念到业务价值的实质性跨越。

2.极速上线响应业务需求，一个月内完成从0到1的平台建设与多场景覆盖，大幅提升运营效率与风险管控能力。

3.构建“智能体工厂”模式，支持业务人员通过低代码方式自主构建智能应用，具备灵活API扩展能力，形成AI能力规模化复用的乘数效应。

4.大幅提升员工工作效率：抽样调研显示，员工平均信息查询与任务处理时间缩短75%；制度查询效率提升90%，告别“翻文件、找依据”；简历筛选环节节省80%人工耗时；开发人员代码生成效率提升200%；文件翻译场景工作效率较传统人工模式提升约100倍，实现“秒级响应、专业输出”。

七、经验总结

本项目成功实施的核心经验可总结为以下三方面：

一是战略层面坚持与全行数字化转型同频共振，确保资源投入与方向一致；

二是执行层面践行“技术+业务”双闭环敏捷路径，实现快速验证与迭代优化；

三是生态层面构建“智能体工厂”平台模式，完成从“功能赋能”到“业务自主创新”的能力跃迁，为AI在全行范围内的规模化应用奠定坚实基础。