AI 大模型混合架构驱动的金融产品创新实践｜AICon 深圳

8 月 22 日 -23 日，首届AICon 全球人工智能开发与应用大会深圳站即将拉开帷幕。本次大会将聚焦 Agent、多模态、AI 产品设计等热门方向，围绕企业如何通过大模型降低成本、提升经营效率的实际应用案例，邀请来自阿里、腾讯、字节跳动、微软、华为等头部企业以及商汤、Plaud、Rokid 等 AI 明星公司的专家，分享 AI 落地实战经验。一起探索 AI 应用的更多可能，发掘 AI 驱动业务增长的新路径！

某银行机构数据智能团队负责人徐小磊已确认出席并发表题为《AI 大模型混合架构驱动的金融产品创新实践》的主题分享。2025 年，“精准”与“低幻觉”已成为银行 C 端智能服务的生命线。如何让 AI 既能流畅理解并记住客户诉求，又能坚守合规和业务准则？本次演讲以“银行 C 端智能助理”为切入，围绕应用层、智能体层、大模型层、知识库层，步步拆解“降低幻觉”和“提升精准”实践经验，全链路提升服务的精准和体验，主要包括：

• 从 C 端场景出发，如何打造“零幻觉、强理解”的用户体验

• 智能体多角色协同、以及任务的精准拆解与交叉验证

• 大模型工程级提示与“触突型”上下文感知保障对话专业性

• 监管级知识库治理、多源合规小模型为整个系统提供最终的确定性

徐小磊，拥有 17 年的数据分析与数据运营经验，现于某银行担任数据智能团队负责人，曾任阿里巴巴数据专家；FCon 大会优秀出品人，AICon 优秀出品人。拥有数据挖掘与人工智能硕士学位。CDA 特聘行业专家及微软认证 Power BI 数据分析专家，持有 PMI-PMP 项目管理认证与 PMI-PBA 商业分析认证。著有《运营之路：数据分析+数据运营+用户增长》、《利用 AI 进行数据分析：基于大模型让效率提升 N 倍》。他在本次会议的详细演讲内容如下：

演讲提纲

1、银行 AI 落地：从不可控到工程化

• 痛点：为什么传统单层或黑盒式大模型无法满足银行级服务的“零幻觉”“高精准”要求

• 难题：银行应用智能体的三大工程难题：结果不可预测性、响应不可审计性、知识不可更新性

• 破局：系统分层、精准可控的四层可信产品架构（智能助理）

2、基于 Agent 和大模型的智能助理架构和应用实践

• 智能助理产品架构和分层体系

• 应用层：面向客户的精准体验与幻觉防御

• 为用户和系统交互设定“安全网”和“精度锚”

• 多轮意图澄清机制、用户旅程感知

• 智能体层：多 Agent 协同、微服务服务总线

• 多角色 Agent 架构及场景级“多因子确认”

• Agen t“信心分数”传递与阈值路由

• 强制降级机制和日志溯源

• 大模型层：产品级提示工程与“触突型”上下文感知

• Prompt-as-Service：动态提示词生成、创新信息熵提示能力

• 上下文感知：触突型上下文工程、运行时激活

• 知识库层：监管级治理、合规机制与多域小模型校准

• 知识库分层索引：法规、产品、运营、用户 FAQ 等多路匹配

• 领域小模型辅助纠偏和校准

• 应用的效果

• 用户体验和服务水平提升

• 应用迭代和部署显著提效

• 服务和业务赋能效果明显

3、总结和展望

听众收益

• 获取掌握银行 C 端智能助理“四层工程架构”及其在降低幻觉、提升精准上的落地技法

• 了解端到端工程级方案：前端交互约束、Agent 协同、Prompt 管控、知识库治理

• 掌握可度量、可回滚、零信任的 AI 服务流水线，为金融级智能应用保驾护航

前沿亮点

• 创新“四层可信架构”，系统化和工程化地解决 AI 幻觉。

• 全栈式多 Agent 工程体系，“协同自愈”的服务应用经验。

• 工程级 Prompt-as-Service 与触突型上下文感知能力。

除此之外，本次大会还策划了AI Infra、AI 产品研发与商业落地探索、Agent 应用新范式与 MCP 生态实践、AI 驱动业务重塑与提效、智能硬件与具身智能创新实践、AI 原生时代的卓越架构治理、、多模态与空间智能技术创新、Agent + Data 落地探索、AI 赋能研发体系变革、Agent 核心技术与系统架构创新、大模型在金融领域的创新实践等 10 多个专题论坛，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 70+资深专家在 AICon 深圳站现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。

目前，所有大会演讲嘉宾已结集完毕，了解更多报名和详情可扫码或联系票务经理 13269078023 咨询。