本报讯 （记者许林艳）近日，北京中科金财科技股份有限公司（以下简称“中科金财”）成功中标上海银行对公授信智能化提升与智能化基础能力建设项目之高代码智能体工作站建设采购项目。

　　此次中标，是中科金财本体智能体在商业银行核心业务场景的一次创新性落地实践，又一次印证了以本体驱动智能体深度嵌入复杂业务的技术可行性与实战价值，也为行业智能化转型提供了可复制、可演进的实践路径。

　　当前，商业银行对公信贷业务正面临三重挑战：业务量持续增长与人力资源有限的矛盾日益突出；监管要求趋严与合规成本上升的双重压力；客户体验提升与内部效率优化的双重需求迫切。在此背景下，生成式人工智能技术为银行信贷业务转型升级提供破局思路。

　　然而，银行业对AI应用的安全性、可控性、可解释性、可审计性有着远高于一般行业的严格要求，通用大模型难以直接满足金融场景的特殊需要，AI应用深入业务场景存在“最后一公里”落地障碍。不少银行AI实践停留在单点工具试点层面，容易出现业务规则理解不足、决策过程难以追溯、跨系统信息打通困难等问题，难以从零散试点走向体系化业务赋能。

　　中科金财凭借二十余年深耕金融科技领域的经验，持续探索金融垂类场景下大模型与智能体的工程化落地路径，深入推进金融垂类模型应用开发，加速AI FDE（人工智能前线部署工程师）模式的实践与落地。

　　为破解以上信贷场景痛点，中科金财以“本体+大模型”作为AI主干架构，构建对公信贷全流程智能体，并通过AI FDE模式，深入客户业务场景，解决AI落地“最后一公里”的难题，助力银行实现从贷前精准营销获客、贷中授信审批到贷后及时预警的端到端智能化转型。

　　区别于简单的AI功能叠加或单点Agent（智能体）建设，中科金财将为上海银行搭建一套可持续演进的对公信贷全流程智能体工程化体系。该项目依托大小模型结合、多智能体协同的技术方案，以认知本体论方法为核心，面向对公信贷业务场景，聚焦高代码智能体工作站，构建原子化、可编排、可追溯、可审计的智能体开发与运行平台，提供不确定性客户需求场景下的动态决策建模能力。依托“场景助手—公共智能体—原子能力”应用矩阵，按业务流程动态灵活地组装Agent，为后续新业务场景提供可复用、可演进的智能基座。

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