超越幻觉:金融AI的工程化可信架构与人机共融新范式

温故智新AIGC实验室

TL;DR:

金融行业正通过构建多层混合AI架构,特别是基于Agent的智能体系统,系统性解决大模型“幻觉”与精准性难题,从而实现AI应用的工程化、可控化,并加速向“人+AI”协同的未来金融服务生态演进。

人工智能大模型以其强大的生成与理解能力,正以前所未有的速度重塑全球产业格局。在数据密集、风险敏感的金融领域,这股浪潮尤为汹涌。然而,大模型的“幻觉”问题和对精准性的严苛要求,始终是其在银行等核心金融场景落地的“生命线”挑战。近期,围绕AI大模型混合架构驱动的金融产品创新实践,我们看到了行业如何通过精妙的工程化路径,逐步实现“零幻觉、强理解”的用户体验,并开启一个“人+AI”深度融合的金融新范式。

技术原理与可信架构深潜

传统单层或“黑盒式”大模型在面对银行级服务的“零幻觉”、“高精准”要求时,其固有的结果不可预测性、响应不可审计性、知识不可更新性等难题,成为金融机构实现AI工程化的瓶颈。针对此,以AICon深圳站上某银行数据智能团队负责人徐小磊所分享的“四层可信产品架构”为代表,业界正在积极探索系统分层、精准可控的AI解决方案1

这一创新性架构通常包括:

  • 应用层 (Application Layer):作为用户与AI交互的“安全网”和“精度锚”,通过多轮意图澄清机制和用户旅程感知,最大限度地在前端约束并引导用户,防范潜在的幻觉风险,保障精准体验。
  • 智能体层 (Agent Layer):这是实现复杂任务解耦与协同的关键。采用多角色Agent架构微服务总线,智能体能够对任务进行精准拆解与交叉验证,并通过“多因子确认”机制及“Agent信心分数”传递与阈值路由,在不确定性较高时强制降级或触发人工干预,确保服务的可靠性与可审计性。这种MOA(Mixture of Agents)混合智能体架构正逐步成为金融AI系统的主流工程形态,强调模块化、可控性与任务分解能力2
  • 大模型层 (Large Model Layer):通过工程级提示词(Prompt-as-Service)“触突型”上下文感知能力,实现动态提示词生成和创新信息熵提示,确保对话的专业性和对上下文的精确理解。这超越了简单的提示工程,追求在运行时动态激活与任务最相关的知识,降低模型“跑偏”的概率。
  • 知识库层 (Knowledge Base Layer):作为AI精准性的基石,其核心在于监管级知识库治理多源合规小模型校准知识库分层索引(如法规、产品、运营、用户FAQ等多路匹配)。领域小模型辅助纠偏和校准,为整个系统提供最终的确定性,并有效结合**RAG(检索增强生成)**技术,确保AI回答基于可信数据,大幅降低幻觉现象3

这一“四层工程架构”及其全链路的落地技法,正将银行C端智能助理从“不可控”推向“工程化”,实现了可度量、可回滚、零信任的AI服务流水线,为金融级智能应用保驾护航1

产业生态与商业价值重塑

“2024年被称为‘大模型应用元年’,对银行业也不例外。”4 头部金融机构正率先探索大模型等AI技术应用,其AI战略已从最初的“AI+金融”逐步过渡到**“人+AI”深度融合的新范式**4

  • 广泛场景应用与效率提升:银行AI应用已覆盖C端用户、B端客户以及对内员工等全业务流程。例如,工商银行的企业级千亿金融大模型技术体系“工银智涌”已赋能20余个主要业务领域、200余个场景,累计调用量超10亿次4。建设银行的ChatBot交互版“帮得”客户经理全功能AI智能助理,已服务全行3万名对私客户经理,总交互次数达3463万次4。招商银行的“招小财”AI助手在交易银行业务中,响应准确率达到95%,并推出了“智本GPT”应用于资本管理4。邮储银行的货币市场交易机器人“邮小助”,在询价场景下交易平均耗时较人工节约94%,并捕获超额收益率6个基点4
  • “大模型+小模型”混合策略:多家银行明确表示,其AI战略的基础大模型底座至少包括生成式大模型(“快思考”)和推理模型(“慢思考”),并结合代码大模型、多模态大模型和智能体,以应对不同场景的差异化需求。例如,中信银行升级融合了决策时AI“中信大脑”与生成式AI“仓颉大模型”4。这种组合利用大模型的意图理解和语义分析能力,结合小模型在简单任务下的快速推理、低成本和高稳定性,实现了效益最大化4
  • 技术提供商的角色演进:阿里云等技术巨头正从提供单一模型转向构建“通义MAX+垂类模型”的双引擎体系5。这种模式使金融机构能够以基础大模型为底座构建企业级AI中台,叠加客服、信贷、投研等场景专有模型,并通过知识蒸馏实现垂类能力反哺基础模型,形成了“应用优化-架构迭代”的闭环,显著缩短了模型迭代周期5。天弘基金的“弘思”金融大模型和“弘研智策”智能投研平台,正是自研模型与云计算平台深度协同的典范,其“时效分级+多级召回”混合检索引擎和GPU/CPU混部集群,大幅提升了响应效率与实时性5

这一系列实践不仅提升了运营效率、降低了人力成本,更通过提供“千人千面”的个性化服务和实时风险识别,重塑了金融业务逻辑与价值链6

伦理挑战与未来演进路径

尽管进展显著,AI在金融领域的深度应用仍面临诸多挑战:

  • “幻觉”与可解释性难题:即便有混合架构的加持,AI模型在处理未获取信息或复杂市场情绪时,仍可能出现“幻觉”,增加核对校验工作量5。同时,模型可解释性不足导致风控部门难以建立信任机制,亟需基于因果推理的可解释AI框架发展5
  • 业务敏感性与合规限制:金融业务直接关联资金安全,AI应用需经历“内部赋能”→“客服交互”→“投研投顾”的渐进式落地,并需通过监管沙盒等严格测试,场景拓展速度受限5。因此,监管级知识库治理和多源合规小模型校准显得尤为关键,以确保AI输出符合严格的法律法规要求。
  • 人才结构与投入周期:传统金融机构在AI算法、多模态交互等领域仍存在人才缺口,兼具金融与AI背景的复合型人才稀缺,这在一定程度上制约了金融机构内部技术深度整合与创新5。同时,对数据安全与合规的严苛要求,迫使金融机构构建专有云或自建数据中心,对中小机构而言面临较大的资金压力和投入周期5

展望未来,金融AI的演进路径将呈现以下趋势:

  • “本地化部署+云端协同”的混合算力底座:为了平衡数据安全、合规与弹性算力需求,金融机构正积极构建**“线下私有化+金融云”的混合架构路线**,通过容器化编排和智能调度系统,实现CPU、GPU等异构算力的动态分配与统一管理,并探索训练推理全过程“数据可用不可见”5
  • “数据-模型-Agent”三位一体的架构:未来的金融机构将构建集数据中台、模型中台和Agent平台于一体的综合架构。数据中台负责高质量训练集的采、建、管、用全链路管理;模型中台则提供多样化的模型选择(基础大模型、垂直小模型、强化学习自主训练);而AI Agent则作为连接模型与业务的桥梁,实现个性化服务与风险控制的动态平衡,加速智能体从“辅助”向“协同”演进,成为真正的“业务伙伴”56
  • 更深层次的跨模态交互与具身智能探索:随着多模态与空间智能技术的创新,未来的金融AI将不仅限于文本交互,更将融合语音、视频甚至具身智能,构建更具温度和沉浸感的“数字投顾伙伴”和“智能交易机器人”,突破传统金融服务的边界6

AI在金融领域的突围,不仅仅是技术的落地,更是对整个行业生态的重塑。通过精巧的混合架构设计和对“零幻觉”的极致追求,金融机构正构建起一个更可靠、更智能、更普惠的未来金融服务体系。这场变革不仅提升了业务效率,更深刻地改变了人与技术、人与金融的关系,为人类文明进程注入新的活力。

引用


  1. AI 大模型混合架构驱动的金融产品创新实践|AICon 深圳 · InfoQ(2025/8/22)· 检索日期2024/7/25 ↩︎ ↩︎

  2. 中国金融大模型市场追踪报告,2024年 · Frost & Sullivan(2024/7/25)· 检索日期2024/7/25 ↩︎

  3. 大模型落地应用 · 中国电子信息产业发展研究院(2024/1/12)· 检索日期2024/7/25 ↩︎

  4. 14家银行AI战略蝶变:从“AI+金融”到“人+AI” 超百个应用已落地 · 证券时报网(2024/3/27)· 检索日期2024/7/25 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  5. 金融机构的AI突围:从技术落地到生态重塑 · 知乎 · 《金融电子化》杂志社有限责任公司(2025/3/17)· 检索日期2024/7/25 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  6. AI Agent正在重塑证券行业的业务逻辑与价值链|券业 DeepSeek时刻② · 21经济网(2025/3/11)· 检索日期2024/7/25 ↩︎ ↩︎ ↩︎