金融智能体如何驱动新质生产力可信跃迁？

蚂蚁数科的 Agentar 企业级全栈智能体平台，通过五大核心支撑构建起金融领域智能应用的可信底座，既突破了金融场景的专业性、复杂性壁垒，又确保了技术应用的合规性与可靠性，最终推动金融新质生产力实现跃迁。

支撑一：企业级全栈智能体平台，夯实技术底座

平台以 “1000 + 安全合规水位标准” 为基础，提供从底层架构到上层应用的全栈能力，支撑金融智能体在复杂业务场景中稳定运行。其核心价值在于打通技术与业务的衔接，让智能体能够适配银行、保险、证券等多类金融机构的差异化需求，为后续功能落地提供坚实的基础设施支撑。

支撑二：金融大模型，构建智能中枢

蚂蚁数科金融大模型是平台的 “大脑”，具备可靠、可控、可优化三大特性：

相比通用大模型，其在金融领域的语言理解、知识储备、逻辑推理和数学计算能力更突出，通过二次训练(结合蚂蚁侧高质量金融数据与客户侧专有数据)可形成机构专有模型;

依托专业知识工程，构建了精标长 COT 数据、金融标签体系等高质量训练数据集，确保模型 “懂规则、精业务”，减少 “幻觉”，保障数值计算准确与逻辑自洽。

支撑三：金融知识工程，破解专业壁垒

通过标准化加工金融知识资产，让智能体具备深度专业能力：

构建 6 大知识库、20 + 类知识、8 条知识挖掘链路，覆盖从产品条款到市场动态的全量金融知识;

创新解决传统 RAG(检索增强生成)链路中的痛点，如通过 “时间精溯” 提升检索时间匹配度、“实体关联” 增强内容相关性，确保智能体输出的信息准确、合规、贴合业务实际。

支撑四：服务广场（MCP），实现能力即插即用

聚合百种企业级智能体能力，形成 “金融服务超市”：

蚂蚁一方服务：包括基金持仓穿透、投研分析、企业风控等 20 + 核心服务，直接复用蚂蚁集团的技术沉淀;

三方生态服务：联合行业伙伴共建金融资讯、投资者教育等服务，补充垂直领域专业能力;

企业可按需调用各类服务，快速部署智能应用，降低技术落地门槛。

支撑五：安全合规与评测体系，筑牢可信防线

安全合规围栏：覆盖业务调研、语料处理、模型训练、上线运营全流程，通过语料去毒、供应链漏洞检测、线上安全巡检等措施，严守金融合规、隐私保护、科技伦理等底线;

双轨制评测体系：结合 “基础分 + 提高分” 的评分标准、贴近真实业务的评测集及问题归因体系，由权威专家参与评估，驱动智能体持续优化，确保输出内容的严谨性、权威性与实战价值。

总结：五大支撑的协同价值

这五大支撑形成了 “技术底座 – 智能中枢 – 知识燃料 – 能力接口 – 安全防线” 的完整闭环：既让金融智能体具备类专家的专业能力，又通过合规与评测机制控制风险，最终实现金融服务从 “人工驱动” 向 “智能自主” 的跃迁，推动金融新质生产力在可信、可控的前提下高效释放