人，未发现其与涉黑人 员 的关联关系；反洗钱系统未将“工程款”高频转账纳入可疑交易监测规则。 26 4、处理结果：冻结涉案账户 3700 万元，向央行反洗钱中心提交可疑交易报 26 告；客户经理追责，并升级监测规则（如增加“无实际经营背景对公账户大额转 账”预警指标）。 5 、案例启示：需强化高风险客户的全生命周期监控，并将司法案例特征 转 化为监测规则。 四、授信与信贷业务审计 抓取公开信息， 通过 情感分析量化负面事件对客户信用等级的影响） 6 、检测授信审批流程中的操作异常，（例如同一客户经理经手贷款客户集 中在特定区域/行业，且逾期率显著高于平均水平，需要建立客户经理行为画 像， 分析其审批客户特征与风险指标的统计显著性差异，并结合客户经理的历 史业 绩、专业背景等因素进行综合评估） 7 、通过物联网数据验证抵押物状态？（例如对存货质押业务，能否利 用 与评估描述是否一致；三是流程审查：检查评估机构资质及银行内部审批流程， 确认是否存在利益关联。 3 、审计发现：30%的抵押物评估价高于市场价 15%以上，部分房产空置且 31 存在产权纠纷；评估机构与银行客户经理存在长期合作关系，未执行轮换制度。 4、处理结果：要求补充足额担保或追加保证金，涉及金额 2.3 亿元；暂停 3 家评估机构合作资格，修订抵押物评估管理办法。 5 、案例启示：需建立第三方评估机构动态管理机制，并引入智能估值系

短期记忆 长期记忆 三方API 工作流 Agent 智能决策 任务执行 观察结果 记忆存储 Use r Agen t Skill s 项目背景 l 需要完成一个模拟一个真实的客户经理，帮助用户进行 对公开户的复杂Agent l 需要同时处理信息收集、格式核验、字段问答、OCR、 辅助填写、API上报、信息确认等多种要求，用户可随时 打断，发散，并回归 业务流程 执行调用 自带记忆，可 进行多种技能灵活调用，通过组合平台多种agent、工作流，综合完成任务 l 通过自定义Master Agent、自定义workflow、自定义API技能、文档知识 问答，实现一个像客户经理一样辅助用户对开开户，具备复杂的行为准则 的Agent 案例演示：开户助手 - Agent+OCR+API+专家知识的综合自动化应用 澜码科技公众号： 我的个人微信：

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推 动 话务系统与智能系统整合， 优化业务场景， 提 升智能服务效果； > 需要符合 XC 要求； 项目目标 > 实现与公司内部各渠道知识的整合与共享， 包 括客服 、客户经理及 CRM 等平台， 以及迁 移 内部各类知识到知识库； > 基于知识库的智能问答服务， 在 CRM 中无 缝 整合并提供问答检索功能； > 基于用户机构管理知识权限 、知识标签，

意图调整：用户可以直接对解析结果进行干预 和调整，以获得自己最终想要的数据结果 • 意图解析：通过直观的展示意图解析的过程和 结果，方便用户对齐查询意图 2023 年杭州分行存款余额 今年对公贷款余额排名第一的客户经理 近三年上海分行的不良率变化情况 今年存款做得怎么样 今年的销售明星是谁 近年来上海的坏账情况 可信 归因型分析：维度归因 统计型 归因型 预测型 决策型 统计分析 数据解释

迎客系统是通过导入客户照片，设置好相关后台 设置（客户归属、欢迎语、指定节目），只要客户出现 在设备摄像头前，就会自动捕抓到客户的人脸，传输到 后台进行比对，比对成功后推送相应的设置（欢迎语、 节目）并且推送消费购买记录给相关客户经理进行一对 一暖心服务； AI 智能 + 人脸识别系统应用整体解决方案 科技服务生活 •以提供高科技的用户体验为手段，吸引顾客， 降低客户流失率 A 个性化服务升级 •客户服务从“有眼不识泰山“的被动方式，转变

预留空间散热 02 PE 线跨接 03 图表标识 04 A 级数据中心运营 02. 专业工程师 运维管理模式 服务厂商 · 实施方 接任务 & 调资源 & 做实施 & 管交 付 客户经理 项目经理 工程师 工程师 项目经理 工程师 工程师 数据中心 · 业主方 定目标 & 立项目 & 下需求 & 做考 核 部门领导 业务工程师 数据中心 平台组 业务工程师

1. 数据层适配 使用历史信贷数据（包括申请人资质、还款记录、第三方征信 等）构建垂直领域语料库，需覆盖以下关键特征： o 结构化数据：资产负债率、收入证明、信用评分 o 非结构化数据：客户经理面谈记录、行业分析报告 o 时序数据：过往 6 个月账户流水变动趋势 2. 模型优化策略 采用两阶段微调方案： 在第二阶段引入业务规则约束，例如： o 强制遵守监管红线（如不得对特定职业群体实施歧视性 9341-210），保持与现 有业务系统相同的视觉语言，包括色彩体系（ 主色调采用 Pantone 2945C 蓝提升信任感）、控件样式和交互流程。 2. 分层权限：通过 RBAC 模型动态控制界面元素，例如客户经理可 见风险评估模型参数调节面板，而普通用户仅展示结果可视化组 件。 3. 实时反馈：所有 AI 生成内容需在 300ms 内显示加载状态，关键 操作（如转账确认）必须附加模型置信度指示器（进度条+百分比 培训对象与目标 根据岗位职责差异，将受训人员分为三类： 1. 技术团队（开发/运维）： 掌握模型 API 对接、微调优化、日志 监控等核心能力，确保系统稳定性。 2. 业务团队（产品/客户经理）：熟练使用智能体工具解决客户需 求，例如信贷风险评估、投资组合生成等场景。 3. 风控与合规团队：理解模型决策逻辑，能够审核输出结果是否 符合金融监管要求。 培训内容设计 技术团队需完成以下模块学习：

生态下数字化普惠金融的全面支持。 基于成熟的架构设计和完善的技术体系，本项目创新性地实现了跨业务场景、多维度复杂风控指标的统一管 控与智能决策。 该线上营销管理平台具备良好的实用性，专为赋能客户经理而设计，可有效提升营销管理效率。 常熟农商银行：基于规则、AI 模型、知识图谱三层智能反诈系统 吉林农信：“吉快金融”三位一体数字化普惠金融平台 厦门银行：“五维穿透 + 双核智驱”——零售普惠信贷智能贷后风控管理体系 助强大的数据分析和机器学习算法，能够实时分析客户 数据和市场动态，为企业提供智能决策支持。例如，在 客户与客户经理做投资分析时，依托大模型 + 小模型 + 智能体分工协作的能力，系统能够快速根据客户的财务 状况以及市场和产品情况，评估推荐适合的理财产品， 高效助力客户经理提供合理的投资建议，帮助客户经理 做出科学、准确的决策，提高业务办理的效率和质量。 远程银行服务的渠道日益多元化，包括电话、短信、

接导致了客户黏性不足的 问题 内部效能遭遇瓶颈 前台： 一线客户经理的服务半 径有限 ，且在服务过程中缺 乏 实时的、专业的投研信息支 持 后台： 知识管理体系分散 、 割 裂 ，导致知识难以沉淀和 复用， 影响了整体服务的专业 性和一 致性 “ 行员助手”预计将客户经理的 服务半径扩大 2-10 倍 内部能力沉淀与成本优化