“点金”金融级通用智能体平台：全链路审计追溯（阿里云）
应用场景：金融级智能体全链路审计追溯与合规可控执行
投稿方：tao · 服务商：阿里云 · 收录时间：2026/10/16
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案例事实
1. 一句话摘要
投稿方未提供
2. 行业 + 企业规模
金融服务 · 已覆盖超 150 家主流金融机构
3. AI 能力类型
智能体流程
4. 原来怎么干的
业务人员需提交需求—等待排期—人工取数，周期长；原有AI应用仅为‘对话框里的聪明人’，无目标感、不会拆解任务、不能调用工具、无法全流程执行。
5. AI 介入在哪一步
将审计追溯能力嵌入平台底座，智能体在金融级弹性沙箱中执行任务，确保过程可解释、凭证可隔离、操作可留痕；三重合规防线保障输入可信；可信数据源直连保障取数可溯；最终判断仍由机构人员负责，智能体按需请求人工介入。
6. 模型与架构
千问大模型（原生支持复杂任务规划与工具调用）；底层为平头哥真武AI芯片与飞天智算云；平台内置三重合规防线、全链路审计追溯、可信数据源直连、金融级弹性沙箱；对外开放129项金融专业技能。
7. 数据基础（必填项）
机构内部业务数据与知识库经可信数据源直连接入；财经、监管等外部数据按金融级合规口径使用；中信证券侧以10万篇专业研报作为知识底座；真武AI芯片金融行业部署超10万卡。
8. 效果
中信证券：研报生成月均调用近4万次；中再产险：核赔时效1-2天→3分钟（提升500-1000倍）；中再寿险：赔案录入效率提升90%，整体处理效率提升10倍，审核时效1小时→30分钟（提升50%）；编码助理代码采纳率81.4%。
9. 投入
平台级投入由阿里云承担（芯片、云、模型、智能体平台四层）；机构侧按项目/订阅方式落地；AI生产力以token消耗计量；阿里云内部已将员工奖金部分以token形式发放。
10. 坑
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