"> 当前，伴随大模型、生成式AI技术的爆发式发展，金融机构在加速推进AI规模化落地时，普遍面临“孤岛式困局”，业务协同间面临AI能力难以跨部门复用、数据安全与效率难以兼得等挑战，制约着AI能力赋能组织整体效能的发挥价值。

近日，中信百信银行正式推出企业级AI服务体系，探索人工智能与员工工作场景深度融合的新模式。通过AIWork、数字分身、Skill广场和Orange智能体中台等能力建设，将个人AI能力、专业经验与企业级AI基础设施连接起来，推动AI能力从“个人使用”走向“组织共享”，打破AI落地孤岛，旨在推动AI从传统辅助工具逐步成为员工身边的智能协作伙伴，重塑企业级协同方式，进一步提升客户服务质效。

智能共振：实现无缝人机协作网络

中信百信银行结合自身业务特点自研构建“智能共振”模式旨在实现两方面的突破：一方面释放员工个人生产力；另一方面延伸专业服务能力，推动人工智能从“辅助工具”向“智能协作伙伴”升级。

AI工作台，释放个人生产力：中信百信银行为员工打造了本地AI工作台AIWork。能够辅助员工处理本地文档、信息整理、内容总结、数据分析等日常办公任务，并支持对本地文件和应用环境的智能处理。针对金融业务场景下的数据安全要求，AIWork调用私有化部署的大模型，在保障数据安全的基础上，帮助员工减少重复性事务投入，将更多时间和精力用于业务分析、专业判断和创新工作。

专属数字分身，延伸专业能力：中信百信银行将AI分身能力融入即时通信场景，员工可以创建专属AI分身，并根据岗位需求配置相应知识与技能。在员工忙碌或无法及时响应时，经授权的AI分身可辅助处理同事咨询，基于专业知识提供标准化回复，减少重复沟通成本，提升跨部门协作效率。通过“员工专注核心工作、AI辅助高频事务”的协作模式，从而推动个人经验向可复用智能能力转化，让专业服务更加高效便捷。

硬核底座：构建AI服务基础设施

为支撑“一人一分身、一岗一助手”体系运行，中信百信银行构建了企业级AI能力底座：

企业级的“AI技能应用商店”：中信百信银行搭建了统一的“Skill广场”。无论是一线研发还是中后台运营，员工都可以将自己的高频业务场景沉淀为“AI技能”并上架。其他同事只需一键安装，自己的分身就能瞬间“学会”该技能，实现了企业知识与能力的无缝流转和复用。

连接一切的“Orange智能体中台”：作为整个分身体系的神经中枢，Orange智能体中台依托智能网关打通了企业的知识库等各类公共服务。这意味着，“员工的分身”能真实地跨系统执行查询工单、发起审批等复杂指令。该平台已通过中国信通院"企业级智能体安全能力评估"，为首批唯一通过项目，在身份安全、数据防护、行为安全、知识库安全、Skills可信、审计合规等六类指标上实现全链路管控，并覆盖AI应用全生命周期管理体系。

场景落地：重塑企业内部效能

目前，该AI服务体系已在多个具有代表性的高价值业务场景落地应用，形成了可量化、可复制的实践成果。

本地数据分析，提升业务分析效率：针对金融业务数据安全要求高、分析处理复杂等特点，AIWork支持员工基于私有化部署大模型在本地完成数据整理、分析和可视化，无需上传数据即可快速提炼关键信息。AI承担数据处理等基础工作，员工聚焦业务研判和决策分析，提升数据分析对业务的支撑效率。

智能报告整理，提升决策支持效率：针对跨部门、多来源资料整合需求，AI可辅助完成文档理解、信息提取、内容归纳及报告初稿生成，减少资料整理等重复工作。员工进一步聚焦业务分析和专业判断，提升报告产出效率，为业务决策提供及时支持。

专业服务助手，提升业务响应效率：在合规审查、专利管理、IT运维等专业场景，AI分身基于知识库提供制度查询、进度查询和标准化咨询等辅助服务，帮助员工快速获取信息、减少重复沟通。专业人员则聚焦复杂问题处理和专业判断，进一步提升内部专业服务对业务的支撑能力。

作为原生的数字普惠银行，中信百信银行持续深化智能体在金融场景中的落地。在风控领域，推出“AlphaMo”风控智能体，落地行业首个可自我进化的AI风控员工，可自主完成从“数据挖掘、特征工程、模型训练”的端到端风控模型生产，实现开发效率提升83%，特征挖掘效率较人工提升1倍；在客户服务领域，推出了业内首个基于小程序的大模型意图识别智能体「灵犀」。该智能体覆盖了超90%的高频客服场景，问答解决率超90%，既大幅降低了人工客服成本，也显著提升了用户服务体验。截至2026年上半年，中信百信银行已将AI能力应用于百余个业务场景，覆盖客户服务、客户运营、反洗钱等多个业务领域。

伴随金融业数字化转型的发展，智能体已然成为金融机构数字化转型的重要应用的方向之一。未来，中信百信银行将持续深化智能体中台的引擎能力，推动AI技术在更多业务和专业场景中安全、合规落地，让AI能力更好地助力业务提质增效，携手行业共建高效、智能、安全的新一代企业级协同方式。

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