课程简介

从 2022 年开始，生成式人工智能（GenAI）作为智力工具参与生产流程，主要通过提示词工程和RAG集成到业务场景。2024年，以Coze、Dify为代表的智能体众创平台不再局限于聊天，而是能够使用工具、依靠记忆和人设执行特定任务，AI Agent技术快速演进。直至今年，以Manus为代表的Agentic AI展现出自主规划和多智能体协作能力，LangGraph、AutoGen、MCP等技术让智能体应用范式快速转换。Agentic AI（规划型智能体）技术已具备自主规划与多智能体协作能力，AI正从“聊天工具”逐步演变为“数字劳动力”。

金融行业正面临智能化转型的关键时期，传统流程企业效率低下，而智能体赋能的企业将大幅领先。我们发现，通过Agentic AI重塑场景流程，让AI自主交付结果，是实现金融服务质效提升的有效途径。平安AI数字劳动力服务量已达18.4亿次，覆盖80%的客服总量，AI解决率从38%提升到92%，机器人NPS从49%提升到78%。

本次分享将深入探讨金企业构建的“基于智能体的金融RaaS服务新范式”。同时，将揭示如何智能化重塑的经验低成本、高回报地交付给客户，实现从“过程”到“结果”的服务模式转变。通过实际案例，展示智能体在财富管理、营销和催收等金融场景中的应用，以及通过企业级知识工程和端到端知识运营，实现知识的全生命周期管理与保鲜，为与会者带来金融行业智能化转型的最佳实践与前瞻性思考。

课程收益

1、帮助学员掌握AI Agent到Agentic AI的演进路径，理解其在金融行业重塑业务流程的核心价值。

2、帮助学员了解金融RaaS服务模式如何通过智能体技术，实现低成本、高回报的业务成果交付。

3、帮助学员洞悉智能体在财富管理、营销、催收等金融场景的落地实践，以及企业级知识工程的构建与运营策略。

受众人群

金融机构技术管理者、金融科技开发者、业务部门负责人、咨询顾问及监管人员，以及其他对AI金融感兴趣的人员

课程周期

 0.5天（3H）

课程大纲

1、AI技术架构与发展趋势：从GenAI到Agentic AI

1）AI发展历程：Gen-AI -> AI Agent -> Agentic AI -> AGI

2）Agentic AI核心能力：自主规划与多智能体协作

3）主流AI技术架构解析：LangGraph、AutoGen、MCP等技术范式

2、金融RaaS服务新范式：让AI自主交付结果

1）RaaS模式解读：Result as a Service，以结果为导向的服务交付

2）Agentic AI重塑场景流程：构建数字劳动力，提升金融服务质效

3）金融RaaS服务案例：财富顾问、营销、催收等场景的智能体应用

3、企业级知识工程与运营：支撑智能体高效运行

1）企业级知识工程全景：从知识生成到知识应用的一站式解决方案

2）知识分层管理：公共、属主、个人三层知识库体系与权限管控

3）端到端知识运营：5步人机协作实现知识全生命周期管理与保鲜

4、AI原生思维与未来展望：引领金融智能化转型

1）AI原生思维：以AI为核心重构业务与技术体系

2）多智能体提升场景效率：金融行业智能化转型的最佳实践

3）未来趋势：短期、中期、长期视角下AI在金融领域的应用方向

5、QA