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| 編輯推薦： |
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《银行AI员工：金融大模型及智能体实践》从银行业的实际工作要点出发，系统梳理了大模型在客服、客户经理、反欺诈、信贷风控及投资研究等核心业务中的应用案例，不仅阐述了技术实现的框架与方法，也深入讨论了安全、合规、伦理等关键议题。书中提出的“AI 员工构建流程”“智能体工厂”“RAG 技术应用”等实施方案，反映出作者对行业需求和技术解决方案的精确把握与洞察。尤其值得肯定的是，全书系统总结了当前大模型在金融业务中落地的实践经验与技术路径，具有重要的理论意义和实际参考价值。本书语言简明、内容求实，相信能满足广大金融从业者和技术实践者的需求。
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| 內容簡介： |
《银行AI员工：金融大模型及智能体实践》围绕银行AI转型展开系统论述，为金融从业者提供从认知到实践的全维度指南。第1部分立足宏观视角，剖析银行AI转型面临的挑战与机遇，帮助读者快速搭建金融AI应用的整体认知框架，明晰行业转型的核心方向。第2部分聚焦五大核心业务场景，深入解读客服、客户经理、反欺诈、信贷风控、投资研究领域的AI员工应用。每个案例均从传统业务痛点切入，详细呈现AI技术的解决方案、核心功能、落地挑战及实施要点，为金融机构提供可落地的实践范本与实施路径。第3部分转向技术实现层面，系统讲解金融机构如何构建、部署和管理大模型AI系统，为技术团队与决策层提供从规划到落地的完整技术实施指南，助力银行AI转型平稳落地。
本书适合作为银行及各类金融机构中负责战略规划的管理层把握AI转型方向的参考读物，也适合作为金融从业者(包括客服、风控、信贷、投资研究等岗位人员)学习AI技术在本职场景落地方法的实操指南。
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| 關於作者： |
高鹏，浙大摸象金融人工智能实验室主任，杭州摸象大数据科技有限公司创始人，中国计算机学会金融分会执委，浙江省人工智能学会理事；师从潘云鹤院士，毕业于浙江大学计算机学院人工智能所，获博士学位；在SCI、EI、ISTP、CVPR等期刊和国际学术会议上发表论文、演讲，荣获国家级发明专利17项；擅长基于机器学习的大数据分析与挖掘，专注于金融垂直大模型研发与应用落地，和浙江大学联合发布智海金磐金融大模型；基于该模型开发训练的银行AI员工助手已成功落地于110余家银行，广泛应用于银行的智慧零售、智能客服、人机协同、网点直营、远程银行、App虚拟数字人等场景；与浙江大学人工智能研究所、浙江大学数据分析和管理国际研究中心联合成立“浙大摸象金融人工智能实验室”，并任实验室联席主任。
叶伟民，现代计算机之父、博弈论之父约翰 ? 冯 ? 诺依曼经典名著《计算机与人脑》译者，3本AI技术书作者，9本AI技术书译者；荣获多家出版社“影响力译者奖”“卓越贡献著译者奖”“畅销书奖”“优秀图书奖”；极客时间专栏“RAG系统实战课”作者（该课程稳居AI新课畅销榜第4名9个月）。
袁兰，杭州摸象大数据科技有限公司联合创始人，浙大摸象金融人工智能实验室专家，研究方向为金融AIGC应用场景；“2020福布斯中国科技女性榜”前50；2008年创立杭州鸟瞰智能科技股份有限公司，任CEO；2019年，鸟瞰智能与杭州摸象大数据科技有限公司合并后，任杭州摸象大数据科技有限公司总裁；主导研发了国内第一个银行虚拟机器人“班克”，带领团队获得12项人工智能发明专利、30余项企业荣誉；《AIGC从入门到实战》（人民邮电出版社出版）作者之一，荣获人民邮电出版社“影响力作者奖”，该书目前已加印十次。
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| 目錄：
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目录
推荐序一 I
推荐序二 III
前言 V
第1部分 概述 001
引子 AI来了，未来的银行会怎样 002
第1章 金融革新的曙光：银行AI转型的挑战与机遇 004
1.1 传统银行的挑战：变革的前夜 004
1.2 大模型技术：银行的革命性变革 006
1.3 未来展望：AI银行的愿景与实现路径 008
1.3.1 大模型赋能金融行业 010
1.3.2 大模型赋能企业的六大核心价值 012
1.4 本章小结 013
第2部分 核心业务场景的AI员工 015
第2章 客服AI员工 017
2.1 传统客服困境：远程银行的痛点 017
2.2 用户场景角度：客服AI助手的种类 020
2.2.1 在线客服AI 020
2.2.2 电话客服AI 021
2.2.3 外呼营销AI 022
2.2.4 外呼催收AI 023
2.2.5 内部培训AI 024
2.3 功能角度：客服AI功能拆解 025
2.3.1 客服AI辅助座席实时回复 026
2.3.2 客服AI辅助座席提供前情摘要 027
2.3.3 客服AI辅助营销外呼 028
2.3.4 客服AI辅助撰写工单摘要 030
2.4 落地挑战：客服AI的难点 033
2.4.1 感知客户情绪 033
2.4.2 多轮对话 034
2.4.3 客户前后态度不一致 034
2.4.4 如何与企业保持一致的价值观 035
2.5 当前热点：数字人、AIGC与客服AI的融合 036
2.5.1 数字人与客服AI的融合 036
2.5.2 AIGC与客服AI的融合 041
2.5.3 客服AI实施案例 045
2.6 本章小结 050
第3章 客户经理AI 员工 051
3.1 传统客户经理困境：银行传统网点的痛点 051
3.1.1 银行传统网点的痛点 051
3.1.2 客户经理的挑战 053
3.1.3 客户经理典型的一天：忙碌背后的困境 054
3.2 智能助力：AI如何助力客户经理 056
3.2.1 AI加持下客户经理的一天 057
3.2.2 PC端AI助手和移动端AI助手 059
3.3 功能角度：客户经理AI功能拆解 062
3.3.1 客户经理AI辅助运营：协助精准化管户 SOP 062
3.3.2 客户经理AI辅助制定财富方案：个性化财富投资顾问 063
3.3.3 客户经理AI辅助应答：全栈客服问题应答 064
3.3.4 客户经理AI辅助培训：专业化培训辅导 065
3.3.5 客户经理AI辅助处理日常事务：日常化过程管理 067
3.3.6 客户经理AI辅助文案策划：话术策划和约谈聊天话题 068
3.4 落地关键：客户经理AI知识库构成 070
3.4.1 金融产品知识 071
3.4.2 金融市场与经济知识 071
3.4.3 银行政策与法规 073
3.4.4 销售与服务技巧 074
3.4.5 行业动态与竞争对手信息 075
3.4.6 其他相关知识 076
3.5 本章小结 077
第4章 反欺诈AI 员工 078
4.1 传统反欺诈困境：传统反欺诈模式的痛点 078
4.1.1 金融反欺诈的战略意义 078
4.1.2 金融反欺诈面临的重重挑战 080
4.1.3 金融反欺诈需要满足的监管要求 081
4.2 智能助力：AI如何助力反欺诈 083
4.2.1 多元反欺诈核验模式简介 084
4.2.2 多元反欺诈核验模式的核心要素 085
4.2.3 多元反欺诈核验模式的具体层面 087
4.3 落地关键：反欺诈AI架构与核心算法 090
4.3.1 反欺诈AI架构解析 090
4.3.2 反欺诈AI的核心算法 097
4.4 本章小结 099
第5章 信贷风控AI员工 101
5.1 传统风控困境：当前信贷风控的痛点 101
5.1.1 信贷风控的战略地位 101
5.1.2 当前风控面临的挑战 102
5.2 智能助力：大模型如何应对信贷风控的挑战 105
5.2.1 大模型风控组合拳 105
5.2.2 大模型风控的应用场景 107
5.2.3 AI+信贷助手详解 109
5.2.4 AI助力信贷服务实践案例解析 112
5.3 落地关键：大模型风控系统的部件与关键执行策略 115
5.3.1 大模型风控系统的部件 115
5.3.2 大模型风控的关键执行策略 118
5.4 本章小结 122
第6章 投资研究AI员工 124
6.1 传统投资研究困境：当前投资研究的痛点 124
6.1.1 传统投资研究与行业研究 124
6.1.2 传统行业研究的主要阶段 125
6.1.3 传统行业研究的数字化工具 126
6.1.4 传统行业研究面临的困境 127
6.2 智能助力：AI如何助力投资研究 129
6.2.1 AI助力投资研究流程简介 129
6.2.2 AI助力投资研究应用场景概述 131
6.3 AI助力投资研究场景详解 133
6.3.1 场景1：量化分析与数据智能处理 133
6.3.2 场景2：智能摘要、翻译与整理的艺术 135
6.3.3 场景3：AI助力研究报告的撰写与创新 136
6.4 本章小结 138
第3部分 技术实现 140
第7章 金融大模型AI系统构建流程 142
7.1 流程概述 142
7.1.1 规划与立项流程概述 142
7.1.2 技术实现流程概述 143
7.2 规划与立项流程 144
7.2.1 明确需求 145
7.2.2 安全、隐私与合规 146
7.2.3 技术选型 147
7.2.4 硬件选型 149
7.2.5 建设技术团队 150
7.3 技术实现流程 151
7.3.1 制定评测体系 151
7.3.2 增量预训练、微调与智能优化 152
7.3.3 提示语：与大模型交流的窗口 155
7.3.4 RAG：有效消除模型幻觉 163
7.3.5 知识库构建：RAG内部知识来源 164
7.4 本章小结 166
第8章 智能体工厂 168
8.1 智能体工厂概述 168
8.1.1 轻松剧场：智能体与AI员工 168
8.1.2 智能体的定义与需求 170
8.2 智能体工厂落地关键 173
8.2.1 设计框架：智能体的思维模式 173
8.2.2 任务分解：智能体的核心策略 175
8.2.3 外部模块辅助规划：智能体的增强规划 176
8.2.4 工具使用能力：智能体的工具调用与能力增强 178
8.2.5 记忆能力：智能体的持续学习与优化 179
8.3 本章小结 180
第9章 金融安全 182
9.1 金融安全概述 182
9.1.1 生成式AI的风险识别与防范 182
9.1.2 AIGC应用面临的威胁与案例剖析 187
9.2 金融安全落地关键 190
9.2.1 生成式AI安全的关键考虑因素 190
9.2.2 构建AIGC应用的安全防护策略 192
9.2.3 AIGC在金融领域的合规与监管建议 198
9.3 本章小结 201
第10章 战略规划 203
10.1 技术预见：银行业AI应用的未来趋势 203
10.2 战略规划：可持续发展的战略规划 206
10.3 技术路径：未来AI银行转型的技术路径 207
10.3.1 AI与分析驱动的决策层 207
10.3.2 核心技术与数据层 208
10.3.3 运营模式层 208
10.4 伦理与管理模式：AI员工的未来准备 209
10.5 应对挑战：策略、建议与准备 212
10.6 参考列表：金融机构决策层需要考虑的问题 214
10.6.1 首席执行官 / 首席运营官 214
10.6.2 首席营销官 215
10.6.3 首席技术官 / 首席信息官 215
10.6.4 首席合规官 216
10.7 本章小结 217
参考文献 219
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| 內容試閱：
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推荐序一
人工智能技术正以前所未有的速度重塑全球产业格局，金融业作为数据密集型和知识驱动型的典型领域，迎来了一场深刻的智能化变革。在此背景下，高鹏、叶伟民、袁兰三位作者完成了《银行AI员工：金融大模型及智能体实践》一书，可谓恰逢其时。
高鹏是我在浙江大学指导的博士生，毕业后长期致力于人工智能与金融业务的融合创新创业，将扎实的理论知识和丰富的产业经验结合了起来。他与合作者基于服务上百家金融机构的实战经验，结合近年来大模型技术的最新进展，写成了这本聚焦于银行业智能化转型的专著。全书结构清晰、内容务实，既指出宏观层面的趋势研判，也介绍具体场景的实施细节，体现出作者团队兼具技术前瞻性与落地可行性的专业能力。
该书从银行业的实际工作要点出发，系统梳理了大模型在客服、客户经营、反欺诈、信贷风控及投资研究等核心业务中的应用案例，不仅阐述了技术实现的框架与方法，也深入讨论了安全、合规、伦理等关键议题。书中提出的“AI 员工构建流程”“智能体工厂”“RAG 技术应用”等实施方案，反映出作者对行业需求和技术解决方案的精确把握与洞察。尤其值得肯定的是，全书系统总结了当前大模型在金融业务中落地的实践经验与技术路径，具有重要的理论意义和实际参考价值。本书语言简明、内容求实，相信能满足广大金融从业者和技术实践者的需求。
金融行业的智能化转型作为一次重大的技术升级，会深入涉及业务流程再造、人才结构优化和组织文化重塑的系统改造。本书在探讨技术路径的同时，也关注战略规划与管理适配。由于书中内容凝聚了作者多年的一线实战心得与持续思考，所提出的方法、案例与建议，对正在推进数字化转型的金融机构、相关领域的研究者及从业人员，当有参考价值。希望该书能够助力更多金融机构稳健、有序地部署智能化改造，推动金融业务在效率、风控与服务体验上的全面提升。
潘云鹤
中国工程院院士
国家新一代人工智能战略咨询委员会主任
浙江大学教授
推荐序二
回顾人工智能的发展历程不难发现，当人工智能与外部信息环境的变化趋势不符时，人工智能的发展往往遭遇羁绊。促使人工智能发展变化的动力既有来自人工智能研究内部的驱动力，也有来自信息环境与社会需求的外部驱动力，两者都很重要。例如早期符号主义人工智能未能突破常识推理内部桎梏而被称为“有效的老式人工智能(Good Old Fashioned Artificial Intelligence，GOFAI)”，以及早期深度学习算法受制于外部数据和算力而导致模型性能泛化能力弱等。
但是相比较而言，往往后者的动力更加强大。人工智能与外部环境相互影响、相互促进，在人工智能赋能社会发展的同时，社会的发展也推动着人工智能不断进步。
在新一轮科技革命的浪潮中，人工智能的目标已发生深刻转向：从早期“用计算机模拟人类智能”的学术探索，逐步聚焦于“赋能社会”的实践价值。其角色也从单纯的“工具赋能”跃升为推动变革的“革命工具”，成为社会经济发展的引擎。这种定位的转变，既源于技术自身的成熟，更得益于外部环境的持续滋养—这正是人工智能技术蓬勃发展的魅力所在。
在金融领域，这一规律尤为显著：人工智能的进步不仅依赖内部算法突破，更需要外部信息环境(如数据、算力、社会需求)的同步演进。传统量化模型的局限性暴露无遗—它们无法预见系统性风险，因其依赖历史数据的线性推演。而现代人工智能技术在信用评估和风险预警等领域大放异彩，正是得益于移动支付和物联网等创造了实时、多维的金融行为数据，数据驱动人工智能模型更好地分析与预测，社会需要金融机构采用更智能的风控工具等。
本书的创作即出于这样的考虑，讲述了人工智能时代大模型在金融业的前沿应用，涵盖了概述、实战案例和技术实现等内容。
“行之力则知愈进，知之深则行愈达”，技术内生动力与社会需求同频共振，方能驱动金融智能的健康发展。
相信本书的出版能够让读者有所受益。
吴飞
浙江大学本科生院院长
浙江大学计算机学院教授、博导
前 言
为什么要写这本书
因为作者团队希望创作一本能让读者受益十几年的书。
在撰写本书之前，作者高鹏已在微信视频号录制并传播最新 AI 技术相关短视频，作者叶伟民则在网课平台“极客时间”撰写 AI 技术专栏。这意味着，在传播“每年需要更新数次”的最新AI技术工具领域，作者们已积累了成熟的实践经验。
在三位作者撰写本书之前，作者叶伟民所著的AI技术类图书已荣获多家出版社颁发的“畅销书奖”“影响力译者奖”“卓越贡献著译者奖”与“优秀图书奖”；作者袁兰所著的《AIGC从入门到实战》一书，不仅加印十次，还为她赢得了人民邮电出版社的“影响力作者奖”。这意味着，在传播“能让读者受益数年”的技术框架领域，作者们同样具备重要的成果。
因此，作者团队希望更进一步，打造一本能让读者受益十几年、能服务十几届读者的书。
这类具有长期价值的书是真实存在的。现代计算机之父冯·诺依曼曾著有三部经典作品：《计算机与人脑》《博弈论与经济行为》《量子力学的数学基础》。这三本书至今仍在销售，已让读者受益数十年。作者叶伟民也十分荣幸，曾担任冯·诺依曼《计算机与人脑》某一版本的译者。
尽管作者团队已取得一些成绩，但与冯·诺依曼的成就仍有巨大差距，因此作者团队将目标适当降低，把“让读者受益数十年”调整为“让读者受益十几年”。
随后，作者团队成员从服务过一百多家银行的实际工作经验、发布的技术短视频、发表的技术专栏文章及出版的技术著作中，筛选出认为“能让读者受益十几年”的核心内容，并参考《计算机与人脑》的结构，最终形成了本书。
本书读者对象
冯·诺依曼在《量子力学的数学基础》一书中展现出卓越的数学才能，使用了大量高级且复杂的数学工具，因为《量子力学的数学基础》当时的主要读者对象是物理学家(如玻尔、爱因斯坦、尤金·维格纳等诺贝尔物理学奖得主)。《计算机与人脑》一书却采用通俗易懂的数学工具，因为《计算机与人脑》当时的主要读者对象是在读大学生。
本书参考《计算机与人脑》，尽量采用通俗易懂的语言介绍大模型在金融领域的应用。本书目标读者如下：
1. 金融业所有从业人员，因为金融业所有从业人员都将从这波AI浪潮中受益；
2. 将要加入金融业的人士，如在校大学生；
3. 对金融业感兴趣或与金融业相关的人士，如AI服务提供商、IT服务提供商。
本书主要内容
本书由三部分组成。
第1部分 概述
本部分是对整本书内容的概述，由以下章节组成。
引子 AI来了，未来的银行会怎样。由一段轻松的对话引入，畅想了人工智能对未来银行的多方面影响；讨论了 AI 在客户服务、风险控制、产品开发等方面的应用，如虚拟助手提供个性化服务、预测市场趋势、评估信贷风险等，勾勒出未来银行以智能化与自动化为核心的金融服务平台蓝图；强调了人工智能将改变银行运营方式及人们与银行的互动方式，使金融服务更便捷、更普惠，体现了对 AI 重塑银行业的深刻洞察和期待。
第 1 章 金融革新的曙光：银行 AI 转型的挑战与机遇。本章深入剖析了传统银行在数字化时代面临的挑战，包括人才流失率高、陷入经营困境、客户服务满意度低和金融科技发展滞后等；详细介绍了大模型技术的发展历程及其在金融领域的广泛应用，如自动完成烦琐任务、提供个性化服务、加速软件开发、助力风险管理和产品创新等，并探讨了其带来的六大核心价值。最后，通过一段轻松的对话展开对未来 AI 银行的发展愿景畅想，既强调人类智慧与机器智能的协同共生，也勾勒出一幅高度自动化、响应迅速且用户友好的银行服务生态系统的美好蓝图。
第2部分 核心业务场景的AI员工
本部分深入实战层面，通过五个核心业务场景的详细分析，为读者展示大模型技术在金融机构中的具体应用实践和落地方案。
本部分由以下章节组成。
第 2 章 客服 AI 员工。本章深入分析了传统银行客服面临的服务效率低、人力成本高、服务质量不稳定等痛点，详细介绍了 AI 技术在客服领域的五大应用场景：在线客服 AI、电话客服 AI、外呼营销 AI、外呼催收 AI 和内部培训 AI。通过功能拆解的方式，展示了客服 AI 在实时回复辅助、前情摘要、营销外呼和工单撰写等核心功能上的技术实现。同时深入探讨了客服 AI 在情绪感知、多轮对话、态度一致性和价值观保持等方面的落地挑战，并分析了数字人、AIGC 与客服 AI 融合的发展趋势。
第 3 章 客户经理 AI 员工。本章聚焦于银行网点客户经理的日常工作痛点，包括客户管理效率低、产品推荐缺乏个性化、专业知识更新滞后等问题；详细阐述了 AI技术如何从精准化管户 SOP、个性化财富方案制定、全栈问题应答、专业化培训辅导、日常事务处理和文案策划等六大维度全方位赋能客户经理；重点介绍了客户经理 AI 知识库的构建要素，包括金融产品知识、市场经济知识、政策法规、服务技巧等核心内容，为客户经理 AI 的成功落地提供了完整的知识体系支撑。
第 4 章 反欺诈 AI 员工。本章从金融安全的战略高度出发，深入分析了传统反欺诈模式在面对新型欺诈手段时的局限性和挑战，系统介绍了基于 AI 技术的多元反欺诈核验模式，详细阐述了其核心要素和具体实施层面。通过对反欺诈 AI 架构的深度解析，展示了人工智能在身份验证、行为分析、风险预警等关键环节的技术优势，为金融机构构建智能化反欺诈体系提供了实用的技术方案和实施路径。
第 5 章 信贷风控 AI 员工。本章聚焦于信贷业务的风险管控核心，深入分析了传统风控模式在数据处理能力、风险识别精度、决策效率等方面的瓶颈，系统介绍了大模型在信贷风控领域的组合应用策略，详细展示了 AI+ 信贷助手在贷前审查、贷中监控、贷后管理等全流程的应用场景。通过对实践案例的深度解析，为金融机构提供了大模型风控助手的核心部件构成和关键执行策略，助力提升信贷风控的智能化水平和风险防控能力。
第 6 章 投资研究 AI 员工。本章深入探讨了传统投资研究在信息处理效率、分析深度、报告质量等方面的挑战，详细介绍了 AI 技术在投资研究领域的革命性应用，重点分析了三大核心应用场景：量化分析与数据智能处理、智能摘要翻译与整理、AI 助力研究报告撰写与创新。通过具体的技术实现路径和应用效果展示，为投资机构和研究团队提供了 AI赋能投资研究的完整解决方案，展现了人工智能在提升投资决策质量和研究效率方面的巨大潜力。
通过这五个核心业务场景的深度剖析，第2部分为读者提供了 AI 员工在银行核心业务场景的完整实战指南。每个场景案例都从传统业务痛点出发，详细展示了 AI 技术的解决方案、核心功能、落地挑战和实施要点，为金融机构的 AI 转型实践提供了具有操作性的参考范本和实施路径。
第3部分 技术实现
本部分从技术实现层面深入探讨如何在金融机构中构建、部署和管理大模型 AI 系统，为读者提供从规划到落地的完整技术实施指南。
本部分由以下章节组成。
第 7 章 金融大模型 AI 系统构建流程。本章详细阐述了金融机构实施大模型 AI 系统的完整流程，从规划立项到技术实现的各个关键环节，涵盖了需求分析、安全合规、技术选型、硬件配置、团队建设等规划要素，以及评测体系制定、模型训练优化、提示语工程、RAG 技术应用和知识库构建等技术实现步骤，为金融机构提供了系统性的大模型 AI 项目实施指南，确保项目能够顺利落地并发挥实际效益。
第 8 章 智能体工厂。本章深入探讨了智能体的概念、设计框架和实现方法，介绍了如何构建适用于金融场景的智能体工厂，详细分析了智能体的核心能力要素，包括任务分解策略、外部模块辅助规划、工具调用能力和记忆学习机制。通过智能体工厂的建设，金融机构能够批量化、标准化地开发和部署各类 AI 员工，实现业务流程的智能化改造。
第 9 章 金融安全。本章聚焦于生成式 AI 在金融领域应用中的安全风险识别与防范，深入分析了 AIGC 技术面临的各类安全威胁和挑战，系统阐述了构建金融级 AI 安全防护体系的关键要素，包括数据安全、模型安全、应用安全等多个层面的防护策略，同时提出了金融机构在 AI 应用过程中的合规监管建议，确保 AI 技术在金融领域的安全可控应用。
第 10 章 战略规划。本章从战略高度审视银行业 AI 应用的未来发展趋势，为金融机构制定可持续的 AI 发展路径提供指导，深入探讨了AI时代的伦理管理模式，分析了金融机构在 AI 转型过程中面临的挑战和应对策略，为金融机构决策层提供了系统性的思考框架和实用的决策参考清单，助力金融机构在 AI 浪潮中把握机遇、规避风险。
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