AI 工作台
早上好，思宇
长期信任分
92
March 18
未来银行不是入口集合，而是围绕你的目标生成下一步。
系统已把当前状态翻译成任务流：先锁住房贷和账单，避免本周现金流失衡、把本月工资拆成三层资金桶、到期前生成续接方案，避免资产空窗。先守住流动性，再做稳健增值。
🎯
目标
驱动首页
⚖️
人机协同
决策
🛡️
合规执行
前置
流动性安全
充足
覆盖固定支出
16.8 个月
闲置资金
¥188,000
可纳入低波动
配置池
下个关键事件
房贷 6 天后
账单 4 天后
产品形态
把生成式 AI 银行拆成 4 个可感知入口
不是“手机银行 + 聊天框”，而是由目标、任务和工作流构成的服务系统。
💬
对话式入口
从一句自然语言进入复杂金融任务。
🎛️
目标式工作台
系统先告诉你现在最应该处理什么。
📝
任务式服务卡片
每张卡片都可解释、可执行、可撤销。
🔔
主动式 Agent
工资到账、到期、还款前主动出现。
突破口
优先从高频、高价值、可执行场景切入
系统观
这不是单一 Agent，而是一套围绕金融场景协同的生成系统。
每层都对应产品和执行能力，不只是多堆一个模型。
六层架构
AI 手机银行的系统骨架
从模型到底层执行和反馈闭环，完整打通。
1
模型底座
通用大模型、金融专业模型、语音和排序模型。
2
金融 DSL / Ontology
金融对象、动作原子、规则语义、工作流模板和 UI schema。
3
上下文工程
用户画像、实时行为、记忆系统、知识库和上下文压缩。
4
Agent 编排
意图理解、任务规划、工具路由、合规校验、人工接力。
5
执行环境
App 工作台、银行 API、交易执行、触达系统和审计链路。
6
反馈与奖励
满意度、完成率、AUM、投诉率、后悔率和长期信任分。
✨
工作台
◎
目标
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Agent
👤
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