北京
渤海银行“消保全链路多Agent协同智能审查平台”项目日前获评中国人工智能产业发展联盟（AIIA）金融专项优秀实践，成为该行在金融消费者权益保护领域推进智能体应用落地的标志性成果。10月14日，这一奖项在山东济南举行的AIIC 2026智能体创新发展论坛上正式发布。此次获奖标志着渤海银行消保领域智能体应用已从技术演示全面走向业务应用，也为金融领域智能体应用从概念验证走向业务深水区提供了可借鉴的样本。
化解审查难题 重构智能协同模式
长期以来，传统人工消保审查面临三大难题：监管制度、行内规范、处罚案例等知识分散，找不全、对不齐；跨段落、跨模态的“软违规”往往躲过关键词检索，靠肉眼难以穷尽；监管部门对人工智能在金融业务中的应用提出了可解释、可审计的明确要求，传统检索方式无法完成监管条款的精准溯源。
围绕这些痛点，渤海银行启动建设消保智能审查项目，以“统一知识底座+四层认知引擎+多Agent协作”为核心架构。在知识层，将监管法规、行内制度、语义敏感规则、处罚案例、历史案例五类异构数据统一接入并结构化处理，从根本上化解传统困局。在认知层，构建语义、关联、推演、生成四层递进的引擎，结合知识图谱打通监管规则与业务场景的隐含链路；在判定“是否违规”之外，还输出可落地的修改建议，为审查结果的可解释、可审计奠定技术基础。
守住审查底线 输出可复制行业范本
大模型在严肃金融场景应用中存在“输出内容与事实不符”的风险，这是此类技术落地需要审慎应对的关键问题。为此，该项目构建双Agent对抗验证机制：两套独立Agent分别基于事实依据生成审查结论与质疑意见，通过“生成—质疑—修正”的循环校验抑制单点臆断；强制要求每条审查结论附上监管原文出处，并按置信度实施人工干预，把“人在回路”的治理要求从制度层面落实到工程实现。
风险识别能力同步跃升。项目构建显性、语义、组合敏感三层递进的检测模型，精准捕捉跨段落、跨语句、跨字段的隐性及复合型风险。据实测数据显示，隐性违规检出率较传统关键词检索提升60%以上。针对营销物料形式多样的痛点，平台支持文本、图片、音频等一体化解析，实现审查全口径覆盖。此外，项目完成大模型在国产软硬件环境下的私有化部署与调优，实测检索响应P99小于2秒、问答响应P99小于5秒，确保审查数据不出域、模型能力自主可控。
目前，该平台已在渤海银行全行规模化部署。在产品形态上，从静态知识库升级为认知操作系统；在服务模式上，从“人找知识”转向“知识找人”；在风控逻辑上，将风险识别关口前置至产品设计、物料发布环节，把消保风险挡在产品上市之前；在治理方式上，落实“AI辅助、人工决策、全程留痕、责任可追溯”的管控机制，满足人工智能应用可审计、可管控的监管要求。
下一步，渤海银行将持续深耕人工智能、多智能体技术与金融合规、消保风控场景的深度融合，严守数据安全与AI伦理底线，以科技创新赋能金融消费者权益保护提质增效，持续打造可复制、可推广的金融AI创新标杆。
本文源自：金融界资讯
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