作者｜沙丘智库研究团队
来源｜沙丘社区（www.shaqiu.cn）
智能体（AI Agent）是指具有自主性或半自主性的智能实体，能够利用人工智能技术在数字或物理环境中感知、决策、采取行动并实现目标。与Copilot、聊天机器人等相比，智能体能够自主规划和行动，实现用户预设的目标。
金融业对新技术的探索始终处于行业前列，当前，智能体成为金融机构的关注热点。银行、保险、证券等领域在大模型探索方面走在前沿的金融机构已经开始落地智能体应用。
智能体能够对复杂任务进行拆解和规划，精确调用各类工具，综合集成各种能力，实现既定目标。沙丘智库观察到，不同于大模型在最初落地时以非核心业务场景为主，金融机构的智能体应用当前正在加快向核心业务场景渗透。
在银行业，数据洞察是银行落地智能体的优先场景。数据洞察是银行提升决策科学性和精准性的关键，智能体在数据分析、市场预测和客户洞察方面发挥价值。
在证券业，已有多家头部证券公司开始将智能体应用于智能投顾领域，旨在进一步提升投顾服务的智能化水平，为客户提供更加精准、高效的投资建议和服务。
在保险业，保险公司优先将智能体应用于核保理赔场景，将AI的角色从辅助人工向独立主导迈进，进一步提升运营效率和客户体验。
沙丘智库长期跟踪调研大模型技术的发展，旨在帮助企业快速了解大模型最新、最全面的落地情况。沙丘智库通过研究中国工商银行、上海银行、北京银行、东吴证券、中信建投证券、太保产险等企业的智能体实践，旨在为其他金融机构提供参考。
01
银行业
▎案例1：工商银行交互式数据洞察智能体
工商银行打造面向全行易用、专业、智能的交互式数据洞察智能体，构建面向数据资产的数据语义知识库，构建数据洞察中控模型，形成面向不同业务领域及用数场景的综合数据洞察智能体。分析人员仅需通过自然语言交互即可实现数据加工、数据查询、数据分析等用数场景，赋能全行近2万+数据分析人员、20万+管理、营销、运营人员，数据分析从小时级提升至分钟级。
案例选自：沙丘智库《2025年“大模型+数据分析”最佳实践报告》
▎案例2：上海银行智能问数平台建设项目
上海银行作为国内首家通过DCMM四级认证的城商行，近年来大力推进数字化战略，实现从数据治理到数据资产化，充分实现数据资产价值。但在加强经营数据与业务场景融合的过程中，面临数据民主化不足、数据分析效率瓶颈、指标建设与智能化应用衔接不畅等挑战，旨在借助智能问数平台构建全行级数据民主化体系，实现“数据普惠+智能跃迁”双轮驱动 。
上海银行与数势科技联合研发智能问数平台，以国内领先的大模型为基础，基于行内数仓整合模型层数据构建业务语义层，有效支持非技术人员通过简单的问答方式，快速获取关键数据指标和深度洞察。
智能问数平台前期重点聚焦对公业务、零售业务两大业务场景，通过Agent架构，增加指标、维度关联反问机制、数据加速引擎并配以DeepSeek大模型，帮助业务人员实现数据指标快速查询、自动归因分析、可视化报告自动生成。
同时，数势科技平台支持快速、便捷地定义业务模型和指标，使智能问数平台具备自助经营分析、数据深度洞察和决策支持能力。可自动生成可视化报告，嵌入掌上行管理平台（上海银行管理驾驶舱），支持业务人员获得更加前瞻、专业的决策依据，从而迅速应对市场的变化与挑战。
完整内容：上海银行智能问数平台建设项目
▎案例3：北京银行策略复盘助手
在银行客群经营场景下，策略运营闭环包含数据洞察、策略生成、策略部署及执行、策略评估、策略优化五个流程，传统的客群经营方法在整体经营流程中存在诸多缺陷，包括指标数据获取时效长、数据分析门槛高、策略制定主观性强、策略看板数据人工汇总耗时久等，从而限制了银行在客群经营方面的效率和效果，需要通过数字化转型和创新服务来提升竞争力和客户满意度。
结合大模型、数据分析和自动化等先进技术，北银金科成功打造了客群策略运营AI Agent——策略复盘助手，实现客群经营策略全流程的智能化闭环管理，同时支持用户使用对话模式进行系统交互，旨在实现客群经营关键环节全覆盖、全域策略准分析的目标，为银行零售业务运营提供更便捷、更精确、更高效的全流程自动化智能支持。
完整内容：北京银行策略复盘助手
02
证券业
▎案例4：东吴证券AI投资顾问实践
东吴证券基于多Agent架构打造AI投资顾问系统，通过20余个专业智能体分工协作，将大模型的“黑箱”拆解为可审计的透明流程，实现对个股诊断、报告生成等核心环节的自动化覆盖。
完整内容：东吴证券AI投资顾问实践
▎案例5：中信建投证券财富管理智能客服助手
在财富管理领域，中信建投证券打造财富管理智能客服助手，旨在提供更加高效、精准和个性化的客户服务。财富管理智能助手采取多Agent架构，实现了多个智能体Agent的协作与动态编排调度，并具备计划、记忆、反思、推理等能力。
案例选自：沙丘智库《2025年中国证券业大模型应用跟踪报告》
03
保险业
▎案例6：太保产险人伤定责智能体
针对人伤死残事故理赔额高、责任划分对理赔成本影响重大的场景，业务需求是辅助查勘员评估保险公司应承担的事故责任。
太保产险让大模型学习全国及地方交规、历史交通事故认定书等，掌握区域交警定责倾向。在实际应用中，查勘员提交事故资料后，大模型自动判断事故的责任归属，并推送类似历史理赔案例供查勘员参考，争取合理责任认定。
完整内容：太保产险人伤定责智能体
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