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微乐辅助ai黑科技系统规律教程开挂技巧

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2
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3、微乐小程序辅助是可以任由你去攻略的，想要达到真实的效果可以换上自己的大贰小程序挂。

专题：服贸会第七届中国金融科技论坛

　　中国国际服务贸易交易会-第七届中国金融科技论坛于2025年9月10日-11日在北京举行 。主题为“科技赋能—金融业数字化转型与应用
”
。百融云创高级副总裁陈立宇出席并演讲。

　　以下为演讲实录：

　　各位嘉宾 ，下午好
，我们是站在金融科技公司的角度，跟各位嘉宾汇报一下 ，我们在银行智能化转型方面的实践 。我们在做银行智能化转型的时候
，可能想搞清楚一个问题，大模型的核心能力到底是什么？它的能力边界在哪里？它适合什么场景？它不太适合什么场景？

　　当前行业普遍关注大模型与通用人工智能（AGI）的关联 ，若从人类智能的形成逻辑类比
，可更清晰理解其核心路径
。人类通过视觉（眼睛） 、听觉（耳朵）等感知器官，能够获取文本
、视频及现实世界中的各类信息 —— 这一过程如同大模型对多模态数据的采集与输入。

　　而人类智能的深化 ，离不开 “信息 - 知识 - 智慧” 的递进转化：一方面需通过 “读万卷书 ” 式的海量信息积累
，构建基础数据储备；另一方面需结合 “行万里路” 的实践场景，将零散信息提炼为结构化知识；最终通过持续的理解、学习与实践验证 ，让知识与现实需求深度融合，形成具备决策价值的智慧 。这一从信息输入到智慧输出的闭环
，本质上与大模型追求的智能化演进方向高度契合，也是通用人工智能发展需遵循的核心逻辑之一
。

　　那么 ，大模型的核心能力具体体现在哪些方面？结合实践观察
，可归纳为以下四点：

　　其一，是业界广泛认可的强大生成能力 ，这是大模型在内容创作 、方案输出等场景中发挥价值的基础。

　　其二
，是泛化性语言理解能力 。这种理解并非局限于训练数据中的固定表述，而是能够突破既有文本的约束 ，精准捕捉未直接出现过的表述背后的核心问题与逻辑
，从而实现对复杂语言场景的灵活适配
。

　　其三，是高效的少样本学习与上下文学习能力。这一能力在实际业务中体现尤为显著：传统自然语言处理（NLP）技术在完成任务拆解
、信息提取等工作时 ，往往需要 1000 条以上的样本数据进行初始化训练；而依托大模型技术
，仅需不足 100 条样本，即可训练出在业务场景中准确率达 80 分以上的 NLP 模型 ，且能通过后续持续的数据标注与迭代，不断优化模型的理解精度 。

　　其四
，是知识关联与推理能力，但需客观认识其与人类推理的本质差异：人类推理以逻辑理解为前提 ，基于对事物内在关联的认知形成判断；而大模型的 “推理
”
，本质上仍是基于海量数据的统计概率预测 —— 它通过学习训练数据中隐含的逻辑模式，实现对知识关联的模仿与呈现 ，并非真正具备人类式的逻辑认知能力。

　　此前
，思维链（Chain of Thought， CoT）技术曾受到行业广泛关注
。从技术本质来看 ，思维链隶属于提示词工程的范畴
，其核心逻辑是通过对复杂问题进行结构化拆解，将推理过程拆解为清晰的中间步骤 ，进而引导模型更精准地理解问题逻辑、梳理分析路径
，最终提升语言模型对复杂任务的理解与处理能力。

　　这种技术路径的价值在于，它能有效弥补模型在直接应对多步推理问题时的局限性 —— 通过显式呈现推理环节 ，让模型的分析过程更具逻辑性与可追溯性，而非依赖单一输入直接生成结果
，这也使其在需要深度逻辑推导的场景中，能更好地适配实际需求 。

　　刚才讲的是一些题外话 ，今天的主题是大模型如何在业务场景当中产生价值
，就提到一个很关键的，刚才很多嘉宾都强调 ，我们这种智能化是需要有大量的成本投入的
，这样的成本投入，怎么样去衡量它的价值？所以我们提出来AI ，我们所谓的AI Agent
，也要像人一样去完成KPI
。在我看来，银行的智能化转型需聚焦三个核心流程 ，构建从业务升级到价值落地的完整路径：

　　第一
，推动业务流程 AI 化。银行的业务体系由多类专业化流程构成，不同流程对应不同部门设置 ，各部门又围绕具体岗位 KPI 开展工作 —— 而每一项业务流程，本质上都是由一系列连贯的业务活动组成 。以信贷业务为例
，从前端客户获取 、中期反欺诈核查，到授信审批与贷后催收 ，每个环节均需特定岗位人员承接执行
。业务流程 AI 化的核心
，就是通过人工智能技术替代或辅助人工完成这些标准化
、重复性的业务活动，实现流程效率的提升。

　　第二 ，实现业务流程 Knowhow（专业经验）AI 化 。银行在长期运营中积累的业务规则、风险判断逻辑 、客户服务经验等隐性 Know how
，是其核心竞争力的重要组成部分
。将这些专业经验转化为可被 AI 模型学习的结构化知识，让模型能像资深从业者一样理解业务逻辑、做出决策判断 ，是智能化转型深化的关键 —— 这不仅需要技术层面的算法优化
，更需打通 “业务经验提取 - 知识图谱构建 - 模型训练迭代” 的全链路。

　　第三，建立AI 价值交付的标准化评估体系 。AI 技术的应用效果 ，不能仅以技术参数衡量
，核心要看是否能 “规模化交付价值 ”—— 即 AI 方案能否在大规模业务场景中稳定落地，持续为银行降本
、增效、控险
。

　　例如 ，我们当前正为多家金融机构提供 AI 驱动的贷后催收解决方案，这一需求的背景与当前银行业面临的 “三低一高
” 挑战密切相关：在市场利率下行 、息差收窄
、整体收益承压的同时
，不良资产风险受宏观环境影响呈现一定上升趋势。

　　站在行业领导的角度，我们怎么去控制不良？现在银行的做法 ，银行的不良从M1就要开始委外
，M1我们要交给外面的坐席，你的不良生成的多了之后 ，你是不是要加人？加人就要加预算
，加人就是预算的问题 。现在我们息差又收窄了，收益又下降了 ，收益下降对银行来说就是预算少了
，在这种情况下我们怎么解决这个问题？

　　只能用硅基人军团，硅基人要具备什么能力呢？

　　第一 ，像人的智能
，精准识别人类的情绪，理解客户的意图 ，规划下一步策略。催收是非常难的，要给客户做施压
，会根据客户的情绪做出相应的反馈，他要记录和每一个客户交流的关键的节点 ，要为他的下一通电话做指引
，所以对智能的要求是非常高
。

　　第二就是要有端到端的交互，你不能让你的硅基人听上去跟人不一样 ，一定要有拟人度
，而且延迟要控制在500毫秒以内，还要把催收专家的能力放进去 ，我们现在知道这个催收
，全员、全市场，我们现在大概有200万的催员在作业 ，一个人的工资1年大概15万
，这事个3千亿元的成本市场，其中大量的就是在M1阶段。

　　百融首先事项了业务流程的AI化 ，做了9大智能体，9大智能体精细化分工
，协同作业 。

　　前台是催收Agent，直接面客
。这是一个劳动密集型的岗位；中台是智慧大脑 ，对于下一次跟客户沟通的策略要做指引
，这里有个声纹识别Agent，这个主要是判断是否是反催收黑产代理 ，如果一条声纹与几个手机号都匹配
，那大概率是黑产代理；后台质检Agent也会像质检专员一样作业。

　　催收Agent是怎么打造出来的？

　　首先我们训练了催收专属大模型 。我们拿了大概Top Sales 15万的有效样本去做训练，我们做了大量的语料的标注 ，包括还有情感的标注
，快速的去学习它整个的学习流程；另外还有Builder去保障速度 、抑制幻觉，我们还设计了一拖四的智能体架构 ，支持前线催收Agent作业
。

　　我觉得这种业务Knowhow的AI化其实是推动了银行业务能力的平权。它提升了银行业务能力的天花板
，它就是把我们行业最佳的实践变成了Agent的作业流程和专项能力，这样的话我们就可以实现第三个目标就是规模化的交付价值 ，以催收为例，我们可以一次性解决3大痛点
，在今年预算不变的情况下，产能可以提高3倍 ，投诉能够降低95% 。这是我们在一个银行信用卡的例子
，在 M1 阶段（逾期 1-30 天）的运营实践中，已显现出显著的降本成效：依托该方案 ，合作机构在承接 9000 万件催收案件的场景下
，成功减少了 10 名人工坐席的配置
。这一数据背后，可进一步看到 AI 技术在成本优化上的规模化潜力 —— 若案件量提升至 9 亿件
、甚至 90 亿件 ，会节约多少成本？

　　接下来简单介绍一下信贷报告
，今天很多领导都讲到这个产品，信贷报告最难的是什么？人类专家经验的AI化 ，科技部不懂业务
，业务部门不愿意参与大模型智能体的生产，怎么办呢？我觉得和第三方的科技公司合作是一个比较好的选择。

　　信贷报告Agent复制了人类专家的思考和工作逻辑 ，知道要看什么数据，从哪里找
，从哪些维度来进行分析，最后形成一个什么样的模版 ，这是人类专家要干的事情 。信贷报告最难的事情并不是做出一个报告来
，最难的是要有深度，要有关联 ，要有助于下一步的决策
。

　　信贷报告也要做行业分析
，要分析哪些行业的特征，对一些技术密集型的企业和资金密集型企业行业特征是不一样的。我们要拿到它行业周期的数据 ，了解行业的指标
，这个指标对未来信贷的决策是至关重要的 。

　　尽调报告生成产品，我们实现了多个智能体协作 ，从前端的数据OCR的录入
，到财务报表之间的交叉核对，这个其实对小微的尽调报告是最关键的。上午农行的领导也讲到 ，我们有一些无人机的数据，有一些卫星遥感监测的数据
，还有客户经理实际调查的数据，那怎么做数据之间的交叉核验 ，报告之间的配平
。这个是要多个智能体一起去协作
，来完成一个具有深度的尽调报告。

　　我再介绍一下百融云创，百融云创是一家在香港上市的一站式AI科技领航者 ，我们服务了大概7000多家金融机构
，深耕金融行业大概十多年 。今年5月，摩根士丹利发布《中国AI：沉睡的巨人觉醒》蓝皮书 ，将目光投向了中国AI产业的核心——中国AI 60强企业
。百融云创是唯一纳入摩根士丹利“China AI 60-Finance AI ”名单的企业。

　　这就是我今天分享的内容
，谢谢大家，也希望有机会与在做的各位有进一步的交流 。

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