隨著生成式AI的快速發(fā)展，行業(yè)大模型及智能體應用正在重塑金融服務。然而，大模型訓練成本高昂難以在普惠場景中規(guī)模化復制；金融行業(yè)數(shù)據(jù)的高敏感性與安全合規(guī)要求；以及金融核心場景數(shù)據(jù)樣本量較小、通用模型在金融專業(yè)場景中泛化能力不足等問題都在制約大模型技術在金融行業(yè)應用的深度與廣度。

“面對這些挑戰(zhàn)，Agentar平臺應運而生?！蔽浵仈?shù)科CTO王維表示，依托螞蟻集團在億級用戶金融級場景中錘煉的AI技術能力，螞蟻數(shù)科從算力調(diào)度、數(shù)據(jù)治理到模型訓推及應用落地，已經(jīng)形成了一套經(jīng)歷金融級場景驗證的智能體技術服務體系。結合大規(guī)模高質(zhì)量金融行業(yè)知識庫與低代碼可視化編排能力，助力金融機構高效搭建專業(yè)智能體應用，加速大模型在金融行業(yè)的落地應用。

據(jù)介紹，Agentar平臺以可信智能體技術為底座，能夠在大模型側、智能體供給側、智能體執(zhí)行側及場景評測和歸因環(huán)節(jié)發(fā)揮作用，確保行業(yè)推理可信、知識庫可信、交互可信及評測歸因可信，實現(xiàn)智能體的可信、可靠與可優(yōu)化。

而要讓智能體真正成為“懂規(guī)則，精業(yè)務”的金融知識專家，高精度的金融知識庫與高質(zhì)量金融數(shù)據(jù)是核心關鍵。據(jù)王維介紹，Agentar平臺具備全流程數(shù)據(jù)治理能力，沉淀億級高質(zhì)量金融專業(yè)數(shù)據(jù)，涵蓋市場動態(tài)、行業(yè)報告、監(jiān)管政策等多維度信息。同時，通過十萬級的金融長思維鏈標注數(shù)據(jù)，能模擬專家級推理路徑，顯著提升模型在復雜決策場景中的邏輯性與可靠性。

此外，Agentar平臺提供零代碼、低代碼開發(fā)以及可視化編排能力，大幅降低搭建智能體的門檻。平臺正在內(nèi)測上線國內(nèi)首個金融MCP服務廣場，集合高質(zhì)量金融信息源、智能投研等超百個核心金融MCP服務，并提供“可插拔”式的行業(yè)know-how組件庫，讓非技術人員能夠以拖拽的方式，快速搭建智能體應用。值得一提的是，平臺具備金融級的數(shù)據(jù)與內(nèi)容安全防御及監(jiān)測能力，全面保障金融智能體應用場景的安全合規(guī)性。

“通過Agentar，我們致力于為金融機構的每個業(yè)務環(huán)節(jié)打造可信可靠、具備自主決策能力的的‘數(shù)智員工’，推動金融服務邁向真正千人千面的智慧化時代?！蓖蹙S表示。

作為螞蟻集團面向企業(yè)提供服務的獨立板塊，今年以來，螞蟻數(shù)科在企業(yè)級大模型服務賽道持續(xù)發(fā)力。螞蟻數(shù)科CEO趙聞飆多次強調(diào)，To B的智能體應用正進入爆發(fā)期，智能體將直接進入生產(chǎn)力環(huán)節(jié)提升效率創(chuàng)造價值。此前，螞蟻數(shù)科推出了能源電力時序大模型EnergyTS，通過AI技術精準預測光伏、風力發(fā)電，預測準確率超過亞馬遜、谷歌。

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