螞蟻數(shù)科的 Agentar 企業(yè)級全棧智能體平臺，通過五大核心支撐構(gòu)建起金融領(lǐng)域智能應(yīng)用的可信底座，既突破了金融場景的專業(yè)性、復(fù)雜性壁壘，又確保了技術(shù)應(yīng)用的合規(guī)性與可靠性，最終推動金融新質(zhì)生產(chǎn)力實現(xiàn)躍遷。
支撐一：企業(yè)級全棧智能體平臺，夯實技術(shù)底座
平臺以 “1000 + 安全合規(guī)水位標(biāo)準(zhǔn)” 為基礎(chǔ)，提供從底層架構(gòu)到上層應(yīng)用的全棧能力，支撐金融智能體在復(fù)雜業(yè)務(wù)場景中穩(wěn)定運行。其核心價值在于打通技術(shù)與業(yè)務(wù)的銜接，讓智能體能夠適配銀行、保險、證券等多類金融機構(gòu)的差異化需求，為后續(xù)功能落地提供堅實的基礎(chǔ)設(shè)施支撐。
支撐二：金融大模型，構(gòu)建智能中樞
螞蟻數(shù)科金融大模型是平臺的 “大腦”，具備可靠、可控、可優(yōu)化三大特性：
相比通用大模型，其在金融領(lǐng)域的語言理解、知識儲備、邏輯推理和數(shù)學(xué)計算能力更突出，通過二次訓(xùn)練(結(jié)合螞蟻側(cè)高質(zhì)量金融數(shù)據(jù)與客戶側(cè)專有數(shù)據(jù))可形成機構(gòu)專有模型;
依托專業(yè)知識工程，構(gòu)建了精標(biāo)長 COT 數(shù)據(jù)、金融標(biāo)簽體系等高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，確保模型 “懂規(guī)則、精業(yè)務(wù)”，減少 “幻覺”，保障數(shù)值計算準(zhǔn)確與邏輯自洽。
支撐三：金融知識工程，破解專業(yè)壁壘
通過標(biāo)準(zhǔn)化加工金融知識資產(chǎn)，讓智能體具備深度專業(yè)能力：
構(gòu)建 6 大知識庫、20 + 類知識、8 條知識挖掘鏈路，覆蓋從產(chǎn)品條款到市場動態(tài)的全量金融知識;
創(chuàng)新解決傳統(tǒng) RAG(檢索增強生成)鏈路中的痛點，如通過 “時間精溯” 提升檢索時間匹配度、“實體關(guān)聯(lián)” 增強內(nèi)容相關(guān)性，確保智能體輸出的信息準(zhǔn)確、合規(guī)、貼合業(yè)務(wù)實際。
支撐四：服務(wù)廣場（MCP），實現(xiàn)能力即插即用
聚合百種企業(yè)級智能體能力，形成 “金融服務(wù)超市”：
螞蟻一方服務(wù)：包括基金持倉穿透、投研分析、企業(yè)風(fēng)控等 20 + 核心服務(wù)，直接復(fù)用螞蟻集團的技術(shù)沉淀;
三方生態(tài)服務(wù)：聯(lián)合行業(yè)伙伴共建金融資訊、投資者教育等服務(wù)，補充垂直領(lǐng)域?qū)I(yè)能力;
企業(yè)可按需調(diào)用各類服務(wù)，快速部署智能應(yīng)用，降低技術(shù)落地門檻。
支撐五：安全合規(guī)與評測體系，筑牢可信防線
安全合規(guī)圍欄：覆蓋業(yè)務(wù)調(diào)研、語料處理、模型訓(xùn)練、上線運營全流程，通過語料去毒、供應(yīng)鏈漏洞檢測、線上安全巡檢等措施，嚴(yán)守金融合規(guī)、隱私保護、科技倫理等底線;
雙軌制評測體系：結(jié)合 “基礎(chǔ)分 + 提高分” 的評分標(biāo)準(zhǔn)、貼近真實業(yè)務(wù)的評測集及問題歸因體系，由權(quán)威專家參與評估，驅(qū)動智能體持續(xù)優(yōu)化，確保輸出內(nèi)容的嚴(yán)謹(jǐn)性、權(quán)威性與實戰(zhàn)價值。
總結(jié)：五大支撐的協(xié)同價值
這五大支撐形成了 “技術(shù)底座 - 智能中樞 - 知識燃料 - 能力接口 - 安全防線” 的完整閉環(huán)：既讓金融智能體具備類專家的專業(yè)能力，又通過合規(guī)與評測機制控制風(fēng)險，最終實現(xiàn)金融服務(wù)從 “人工驅(qū)動” 向 “智能自主” 的躍遷，推動金融新質(zhì)生產(chǎn)力在可信、可控的前提下高效釋放
