一文速览金融行业Agent应用案例集

目录

1. Agent 也许是大模型落地的最佳形态

2. Agent的4大模块

3. 典型应用场景

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为助力金融机构依托大模型实现业务创新突破，阿里云精心梳理过去与众多金融机构携手共创的业务场景，形成了Agent应用案例集合，下面一起速览下案例中的精彩内容。

 

1. Agent 也许是大模型落地的最佳形态

以DeepSeek和Qwen为代表的大模型，正在引爆开源革命，实现智能跃迁，已然成为这场科技革命中的引领者，并引发了产业界的系列变化。
构建于大模型之上的 Agent，不仅具备强大的语言理解和生成能力，还能够通过规划、记忆、工具和行动四大关键组件实现复杂的任务处理。这种多组件灵活编排的架构设计使得大模型 Agent 能够灵活适应各种业务需求，同时提供高度定制化的服务。

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2. Agent的4大模块

（1）规划模块：负责拆解复杂任务为可执行的子任务，并评估执行策略。
（2）记忆模块：记忆模块支持短期对话上下文保持和长期用户特征存储。
（3）工具模块：工具模块让 Agent 可以调用外部 API 或插件来扩展自身功能。
（4）行动模块：将这些规划转化为实际操作的工作流。

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3. 典型应用场景

（1）金融零售
智能投顾：通过用户画像推荐资产配置方案。
信贷审批：自动分析征信数据，输出风控评分。
虚拟柜员：语音/文本交互办理基础业务（如转账、查询）。

（2）企业金融
供应链金融：监控贸易流、物流数据，动态调整授信额度。
反欺诈：识别企业关联交易、虚假贸易背景。

（3）资本市场
量化交易：基于市场信号自动执行交易策略。
研报生成：提取财报/新闻数据，输出分析摘要。

（4）机构监管
合规监测：扫描交易记录，标记洗钱嫌疑。
监管报送：自动生成标准化报告。

阿里云发布的Agent百景图，是一份聚焦于AI Agent（智能体）技术在金融领域应用场景的综合性指南或蓝图，旨在展示AI Agent如何赋能金融行业的数字化转型。
正在探索Agent如何落地应用场景的小伙伴，不妨尝试从这些案例集中来寻找答案吧。

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4. 案例集获取方式

wx搜索关注：南and北，回复：Agent百景图，自动获取案例集手册。