出品人：祁晓龙
蚂蚁数科在移动技术与人工智能领域的关键领军人物。作为移动开发平台mPaaS的核心缔造者，带领团队将其打造为服务全球超过200家金融机构的行业级端智能方案，成功支撑亿级用户的稳定服务，并助力客户将研发周期缩短50%以上。
同时，也是一位将前沿AI技术成功产品化的创新者。主导打造了业内首个“AI原生”App，推动了“对话即服务”的全新交互范式，促成金融服务从传统的“人找服务”向“服务找人”实现突破性转型，为行业提供了一个可规模化复制的范本，将复杂的AI技术真正落地为提升核心业务价值的强大引擎。
蚂蚁数科移动科技及具身智能科技 总经理

金融专场：智能重构金融

本论坛聚焦AI驱动下的金融行业变革。探讨大模型与智能体在智能投顾、信贷风控、反欺诈、合规审查等场景的创新应用。分享私有化部署、数据安全与模型可解释性等关键挑战的实践方案。旨在构建安全、可信、高效的AI原生金融应用，推动金融研发全面进入数智化时代，赋能企业高质量发展。
焕能·智胜：AI主动增长引擎赋能客户全生命周期价值深耕
李远鑫
中邮消费金融 产品创新部负责人
内容简介：
针对金融行业数智化转型中面临的运营效率偏低、客户服务体验待优化、风险管控难度较大，且大模型应用落地缺乏成熟路径等核心痛点，可依托具备深厚技术积淀与长期行业服务经验的方案支撑，搭建涵盖客户画像、营销、电销、风控、黑灰产识别等十余类大模型场景助手，并通过 “1+1+N”（1 个大模型平台 + 1 套覆盖建设咨询、场景验证、模型训练、端到端调优的全链条服务 + N 个业务场景）为核心的落地模式提供全流程保障。最终将助力金融机构显著提升营销转化效能，大幅降低运营人力成本，有效缩短贷款审批周期，明显优化客户满意度，同时精准识别黑灰产套路与伪造人脸以筑牢业务风险防线，推动大模型技术快速转化为实际业务价值，为金融行业数智化升级进程注入强劲动力。

演讲提纲：
1. 金融行业数智化转型与大模型应用趋势
1.1 金融行业数智化转型的核心痛点：聚焦金融行业数智化转型中运营效率偏低、客户体验待优化、风险管控难度大及大模型落地缺乏成熟路径等核心痛点，明确大模型技术介入的必要性与切入点，为后续阐述技术赋能价值奠定基础
1.2 大模型技术对金融业务的赋能价值：阐述大模型技术在优化业务流程、提升服务精准度、强化风险预判、降低运营成本等方面的核心赋能价值，展现其破解转型痛点、释放金融业务潜能的关键作用
1.3 金融大模型应用的行业整体发展态势：梳理金融大模型在行业内的应用普及程度、主流落地领域及未来演进方向，明确大模型技术在金融数智化转型中的整体定位，为机构布局提供趋势参考
2.金融行业大模型典型场景落地实践
2.1 客户经营类场景（营销助手为核心）：聚焦以营销助手为核心的大模型工具在客户经营场景的深度落地，通过搭建全链路 AI 驱动体系，为金融机构实现客户服务与价值转化的双重升级，是本次分享的核心实践场景
2.1.1 客户全生命周期运营框架搭建：基于大模型构建覆盖获客、活客、留客、转化的客户全生命周期运营框架，打通多渠道客户数据壁垒，实现客户需求的精准洞察与全链路触达
2.1.2 客户经营专属运营画布应用：依托大模型能力定制金融客户经营画布，将客群分层、场景匹配、话术策略等模块系统化整合，为营销动作提供可视化、可落地的执行指引
2.1.3 营销增益模型的构建与落地：借助大模型训练适配金融业务的营销增益模型，实现客群匹配度、话术转化率、产品推荐精准度的量化提升，优化营销资源投放效率
2.1.4 友商量协同工具的实践价值：通过大模型赋能的友商量协同工具，打通内部营销团队、客服团队的信息链路，实现客户需求的快速响应与营销方案的实时迭代，强化客户服务协同能力
2.2 风险管控及运营提效类场景：以风险管控为核心、智能问数为辅助，展现大模型在金融业务安全与效率层面的补充价值，为业务稳健运转提供技术支撑
2.2.1 黑灰产识别的大模型实践：围绕黑灰产识别助手的落地，说明大模型在精准拆解黑灰产各类套路、实时预警风险隐患、筑牢信贷及客诉环节安全防线的核心作用，提升机构风险抵御能力
2.2.2 智能问数的运营提效价值：简要介绍智能问数工具的应用，展现其在简化业务数据分析流程、降低数据查询门槛、缩短运营决策周期等方面的轻量化提效成效
3. 金融大模型应用落地保障体系
3.1 “1+1+N” 落地模式（1 个平台 + 1 套服务 + N 个场景）：解析 “1 个大模型平台 + 1 套全链条服务 + N 个业务场景” 的 “1+1+N” 落地模式，说明其为金融机构提供标准化平台支撑、定制化服务适配与多场景覆盖的优势，降低大模型落地门槛
3.2 全链条服务支撑（咨询、验证、训练、调优、运营）：阐述涵盖咨询、场景验证、模型训练、端到端调优、长期运营的全链条服务支撑，说明其在大模型从规划到落地再到持续优化过程中的保障作用，确保应用效果稳定可控
3.3 合规与技术适配保障（国产化信创、多模型纳管）：说明国产化信创适配、多模型统一纳管等合规与技术适配保障措施，阐述其在满足金融行业监管要求、保障数据安全、兼容多类模型应用等方面的价值，为大模型安全合规落地保驾护航

听众收益：
1. 清晰掌握金融行业大模型的核心应用场景与实际业务价值，了解大模型在提升营销转化、降低运营成本等方面的具体数据成效。
2. 深入了解成熟的金融大模型落地方法论，掌握 “1+1+N” 模式的核心逻辑，破解自身机构大模型应用落地的难点。
3. 借鉴中邮金融场景的AI应用的实践经验，为自身机构的数智化转型找到可落地、可复用的技术与服务方案。
硕士毕业于华南理工大学计算机专业，中邮消费金融公司创始团队成员之一，曾任科技发展部总经理助理，资深架构师，曾负责公司两次IT系统规划的制定、整体架构设计和落地实施，成功主导大型金融系统从集中式到分布式、微服务的中台架构转型。现任产品创新部负责人，负责产品创新和研发、数字化转型、企业级业务架构设计等。目前已获得系统架构设计师、信息系统项目管理师等认证，华南理工大学电子与信息专业博士在职研究生。
新载体，新交互：以“端”为核心，重塑AI时代的金融应用
祁晓龙
蚂蚁数科移动科技及具身智能科技 总经理
内容简介：
在AI大模型浪潮下，金融应用如何从“功能叠加”走向“智能原生”？本次分享将聚焦“技术-场景-用户”三者，以蚂蚁自研的 Agentar 企业级智能体平台为基座，首次对外完整解构“端智能”这一核心理念：将终端应用（App）作为智能化落地的关键载体，通过端云协同的全栈技术架构，彻底重构用户与服务的连接方式。
议题将深入探讨“端智能”如何重构手机银行体验，并结合头部金融机构“下一代AI手机银行”的落地案例，解析 AI 手机银行从架构设计到规模化落地的全链路实践。

演讲提纲：
1. 时代之问：AI原生应用的挑战与破局点
1.1 三重困境：当前AI应用在业务价值、用户体验和技术栈上的普遍困境。
1.2 破局之道：以“端”为核心载体，构建“新一代智能体App模式”，实现范式跃迁。
2. 核心解法：以“端智能”技术基建，驱动体验原生
2.1 理念重构：“端智能”是面向AI时代智能交互的端到端技术基建，而非单一技术点。
2.2 技术内核：详解其表现力、执行力与协同力三大核心能力栈。
3. 实践为证：解构“下一代AI银行”的落地
3.1 场景解构：从主动问候到对话式交易的闭环实践
3.2 资产沉淀：构建可复用的金融行业场景智能体矩阵
4. 价值远见：从方法论到商业闭环的思考
4.1 可复制路径：分享从构建、评测到调优的全流程SOP与“避坑指南”。
4.2 商业闭环：阐述“端智能”如何为用户、企业、业务创新带来三重价值。
4.3 未来演进：展望从屏幕内的“端智能”到物理世界的“具身智能”新机遇。

听众收益：
理解如何超越传统“云+端”模式，构建“端云协同”的全栈智能体架构，为企业自身的产品规划与技术选型提供前瞻性战略输入。
通过LUI、动态卡片、流式交互等“端智能”技术具象化为极致的产品体验，并获得可借鉴的手机银行等金融场景实践路径与关键技术细节。
了解在AI原生应用开发过程中，从评测标准建立、数据与知识治理到组织协同模式等环节的常见挑战与应对策略，有效提升项目成功率。        
蚂蚁数科在移动技术与人工智能领域的关键领军人物。作为移动开发平台mPaaS的核心缔造者，带领团队将其打造为服务全球超过200家金融机构的行业级端智能方案，成功支撑亿级用户的稳定服务，并助力客户将研发周期缩短50%以上。
同时，也是一位将前沿AI技术成功产品化的创新者。主导打造了业内首个“AI原生”App，推动了“对话即服务”的全新交互范式，促成金融服务从传统的“人找服务”向“服务找人”实现突破性转型，为行业提供了一个可规模化复制的范本，将复杂的AI技术真正落地为提升核心业务价值的强大引擎。
Agent 的“心流”：银行级 S-T-R 认知循环与 IQ/EQ 架构设计
内容简介：
本次分享将聚焦于 Agent 的核心本质——Sense-Think-React (S-T-R) 认知循环。结合我在国有银行 LLM 智能客服（Agent 体系架构设计）项目中的实战经验，我们将探讨如何从第一性原理出发，构建 Agent 的高智商 (IQ) 内核（规划与判断），以及如何提供具有高情商 (EQ) 的服务体验（用户状态感知）。旨在为大家提供一套满足金融级严谨性和用户体验的 Agent 认知设计哲学，并展望下一代 Agent 架构的演进。        

演讲提纲：
1. Agent 的认知基石：S-T-R 循环与架构哲学
1.1 Agent 认知内核： S-T-R 循环的定义与工作机制。
1.2 架构挑战与解构： 如何应对复杂业务对 Think (规划) 和风险控制的严苛要求。
1.3 设计视角： 从Agent方案架构设计师的角度，权衡技术方案的商业价值与落地风险。
2. 银行级实战：Agent 的 IQ/EQ 架构与应用
2.1 Agent 的“智商” (IQ)： 严谨规划与路径可控的架构设计。实践核心： Agent 体系架构设计——实现复杂业务场景的可控拆解和路径判断（例如：大模型与小模型的协同机制）。
2.2 Agent 的“情商” (EQ)： 用户状态感知与体验设计。实践核心： 优化 Sense 环节，实现用户状态和意图优先级感知，并设计高品质交互模式（例如：流程信任与控制权）。
3. 模式升华：Agentic Patterns 的 MBTI 人格化类比
3.1 模式映射： 将实战经验抽象为 Agentic Design Patterns。
INTJ 战略家： 对应 Think 规划模式。
ISTJ/ESTJ： 对应 Sense/React 的执行与知识保障。
INFP 内省者： 对应 Agent 的反思与自我修正机制。
3.2 设计原则： 适配 S-T-R 循环、IQ/EQ 架构与 MBTI 人格化设计的整体原则。
4. 总结与前瞻：Agent 系统的未来演进
总结公式： Agent Success= S-T-R 循环 + IQ/EQ 架构 + MBTI 人格化设计。
前瞻架构： 展望下一代架构——Agent 与世界模型 (World Model) 的融合。
世界模型的价值：实现 Agent 的长期规划和反事实推理。展望多智能体协作与共享知识模型的构建。

听众收益：
1.掌握一套高鲁棒性的企业级Agent架构方法论
2.获得解决LLM幻觉与合规难题的实战锦囊
3.习得一套通用的Agent模块化设计思维        
刘 静
Inspire（原Thoughtworks） 首席数据科学家
Inspire（原Thoughtworks） 首席数据科学家。擅长将复杂问题抽象为系统性 Agent 架构和AI解决方案，并从产品视角严谨权衡商业价值与风险 。专注于驱动 LLM 在高要求业务中的实战落地。
金融智能体实践与思考
孔 惠
蚂蚁数科 金融AI产品总监
拥有蚂蚁集团十年从业经历，曾作为技术架构参与银行卡双十一大促保障，并深度参与网商银行早期建设。后在蚂蚁财富推动基金、帮你投、理财师等多项业务通过智能化实现快速增长。主导过银行业务领域超百项深度场景的产品化落地，目前全面负责金融AI方向的智能体产品化，助力金融机构实现可量化的业务提效。
内容简介：
分享对金融业务复杂性的深刻洞察，以及如何通过智能体设计有效应对这些挑战。重点介绍我们的“四车间”设计范式、金融AI智能体矩阵及多个落地案例（如金融管家、服销助手等），展现如何为产业实现可量化的业务提效。最后与各位携手，共同迈向成果交付为导向的产业AI新时代。        

演讲提纲：
1.金融业务场景复杂性洞察
2.智能体在金融场景的设计要解决什么问题和复杂性
3.介绍案例，我们是怎么做的
4.智能体的四车间设计范式
5.我们的金融AI智能体矩阵
6.金融管家介绍
7.金融服销助手介绍
8.企业金融管家介绍
9.投研助手介绍
10.总结：携手共建，迈向产业AI的成果交付时代

听众收益：
1.蚂蚁数科的金融AI产品实践经验
2.金融AI智能体的设计范式
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