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Multi-Agent框架如何破解汽车金融业务流程难题?| 创新场景

Multi-Agent 框架如何破解汽车金融业务流程难题?| 创新场景

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Multi-Agent 框架如何破解汽车金融业务流程难题?| 创新场景

来自 禾湖财经
2025 年 9 月 5 日
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Multi-Agent框架如何破解汽车金融业务流程难题?| 创新场景
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场景描述

易鑫 (02858.HK) 是一家 AI 驱动的金融科技平台。“ 易鑫智服” 是易鑫开发的一站式 AI 智能服务解决方案,旨在解决汽车和泛金融垂类企业的 AI 应用难题,提供全链路智慧运营闭环服务。

“ 易鑫智服” 在应用 Agentic 大模型的过程中,主要面临以下三大挑战:

  • 1. 构建一个不仅具备通用自然语言理解能力,更能深刻理解汽车金融领域专业知识和复杂业务流程的 Agentic 大模型是首要难点。这需要模型具备强大的业务理解、任务规划和工具调用能力,才能在特定行业场景中发挥关键作用。
  • 2. 汽车金融业务流程涉及多个环节和参与者,如何设计一个能够有效管理复杂流程、实现高效协同执行且效果优异的 Multi-Agent 框架是另一项重要的技术难题。需要充分考虑业务的独特性,确保框架的灵活性、可扩展性和鲁棒性。
  • 3. 系统的最终目标是实现业务执行的全面自动化和效益的最大,要通过 AI 的学习和优化能力,在实际业务场景中实现效率和质量提升的双重目标。

解决方案

“ 易鑫智服” 开创了行业 Agentic 大模型,专为汽车金融垂直领域深度定制。

1. 行业 Agentic 大模型

该模型的核心优势在于其强大的行业知识储备、卓越的任务规划能力以及高效的工具调用能力,堪称汽车金融业务的“ 智能大脑”。

2. 创新的 Multi-Agent 框架

针对汽车金融业务流程周期长、交互环节多、决策因素复杂的特点,我们创新性地设计了多层级、串联与回路相结合的 Multi-Agent 框架。该框架的核心在于其精巧的 Agent 协同机制,Manager-Agent 作为业务流程的控制中心,负责全局统筹和目标导向,以最终的成单转化和收益最大化为核心目标。而 Task-Agents 专注于执行业务流程中的特定环节,例如获客营销、信用评估、风险审核、智能客服等。这种分工协作的模式,极大地提升了复杂业务流程的 Agent 执行效果。

3. 颠覆性的 Agent 虚拟业务员

基于 Agentic 大模型和 Multi-Agent 框架,我们成功构建了汽车金融场景的 Agent 虚拟业务员。这一颠覆性应用能够完全无人化地完成汽车金融业务的全流程操作,真正实现了“AI 数字员工” 在垂直领域的落地。

成效

“ 易鑫智服” 推出 Agentic 大模型,具备整合推理、多模态、领域专用模型、语音模型,实现动态决策与多代理协同能力。深度赋能汽车金融“ 获客-进件-智能风控-资金链路-智能客服-资管大脑” 全业务链路,实现全链路智能化、自动化。

截至今年 6 月 30 日,智能呼叫已进行近 1.2 亿次,智能审批系统已完成近 1000 万次风险审批,智能客服接待客户超 110 万人次,问题解决率超 90%。目前,易鑫的 AI 技术已为 93 家金融机构和 12 万家主机厂及经销商提供了服务,驱动年交易量突破 70 万笔,年匹配资金规模约 700 亿元/年,直接拉动业务规模扩张,形成了可持续收入增长引擎。

此外,全栈自研的模型,在各项公开评测任务上准确率领先 (如 MATH-500 达 96%),安全合规 (汽车金融行业唯一通过国家备案的大模型),为汽车金融垂直领域提供了高效基座模型。目前,其开源模型下载约 500+次/月,已成为汽车金融行业智能化 AI 升级的技术标杆。

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