推荐序一
人工智能技术正以前所未有的速度重塑全球产业格局，金融业作为数据密集型和知识驱动型的典型领域，迎来了一场深刻的智能化变革。在此背景下，高鹏、叶伟民、袁兰三位作者完成了《银行AI员工：金融大模型及智能体实践》一书，可谓恰逢其时。
高鹏是我在浙江大学指导的博士生，毕业后长期致力于人工智能与金融业务的融合创新创业，将扎实的理论知识和丰富的产业经验结合了起来。他与合作者基于服务上百家金融机构的实战经验，结合近年来大模型技术的最新进展，写成了这本聚焦于银行业智能化转型的专著。全书结构清晰、内容务实，既指出宏观层面的趋势研判，也介绍具体场景的实施细节，体现出作者团队兼具技术前瞻性与落地可行性的专业能力。
该书从银行业的实际工作要点出发，系统梳理了大模型在客服、客户经营、反欺诈、信贷风控及投资研究等核心业务中的应用案例，不仅阐述了技术实现的框架与方法，也深入讨论了安全、合规、伦理等关键议题。书中提出的“AI 员工构建流程”“智能体工厂”“RAG 技术应用”等实施方案，反映出作者对行业需求和技术解决方案的精确把握与洞察。尤其值得肯定的是，全书系统总结了当前大模型在金融业务中落地的实践经验与技术路径，具有重要的理论意义和实际参考价值。本书语言简明、内容求实，相信能满足广大金融从业者和技术实践者的需求。
金融行业的智能化转型作为一次重大的技术升级，会深入涉及业务流程再造、人才结构优化和组织文化重塑的系统改造。本书在探讨技术路径的同时，也关注战略规划与管理适配。由于书中内容凝聚了作者多年的一线实战心得与持续思考，所提出的方法、案例与建议，对正在推进数字化转型的金融机构、相关领域的研究者及从业人员，当有参考价值。希望该书能够助力更多金融机构稳健、有序地部署智能化改造，推动金融业务在效率、风控与服务体验上的全面提升。
潘云鹤
中国工程院院士
国家新一代人工智能战略咨询委员会主任
浙江大学教授
推荐序二
回顾人工智能的发展历程不难发现，当人工智能与外部信息环境的变化趋势不符时，人工智能的发展往往遭遇羁绊。促使人工智能发展变化的动力既有来自人工智能研究内部的驱动力，也有来自信息环境与社会需求的外部驱动力，两者都很重要。例如早期符号主义人工智能未能突破常识推理内部桎梏而被称为“有效的老式人工智能(Good Old Fashioned Artificial Intelligence，GOFAI)”，以及早期深度学习算法受制于外部数据和算力而导致模型性能泛化能力弱等。
但是相比较而言，往往后者的动力更加强大。人工智能与外部环境相互影响、相互促进，在人工智能赋能社会发展的同时，社会的发展也推动着人工智能不断进步。
在新一轮科技革命的浪潮中，人工智能的目标已发生深刻转向：从早期“用计算机模拟人类智能”的学术探索，逐步聚焦于“赋能社会”的实践价值。其角色也从单纯的“工具赋能”跃升为推动变革的“革命工具”，成为社会经济发展的引擎。这种定位的转变，既源于技术自身的成熟，更得益于外部环境的持续滋养—这正是人工智能技术蓬勃发展的魅力所在。
在金融领域，这一规律尤为显著：人工智能的进步不仅依赖内部算法突破，更需要外部信息环境(如数据、算力、社会需求)的同步演进。传统量化模型的局限性暴露无遗—它们无法预见系统性风险，因其依赖历史数据的线性推演。而现代人工智能技术在信用评估和风险预警等领域大放异彩，正是得益于移动支付和物联网等创造了实时、多维的金融行为数据，数据驱动人工智能模型更好地分析与预测，社会需要金融机构采用更智能的风控工具等。
本书的创作即出于这样的考虑，讲述了人工智能时代大模型在金融业的前沿应用，涵盖了概述、实战案例和技术实现等内容。
“行之力则知愈进，知之深则行愈达”，技术内生动力与社会需求同频共振，方能驱动金融智能的健康发展。
相信本书的出版能够让读者有所受益。
吴飞
浙江大学本科生院院长
浙江大学计算机学院教授、博导
前 言
为什么要写这本书
因为作者团队希望创作一本能让读者受益十几年的书。
在撰写本书之前，作者高鹏已在微信视频号录制并传播最新 AI 技术相关短视频，作者叶伟民则在网课平台“极客时间”撰写 AI 技术专栏。这意味着，在传播“每年需要更新数次”的最新AI技术工具领域，作者们已积累了成熟的实践经验。
在三位作者撰写本书之前，作者叶伟民所著的AI技术类图书已荣获多家出版社颁发的“畅销书奖”“影响力译者奖”“卓越贡献著译者奖”与“优秀图书奖”；作者袁兰所著的《AIGC从入门到实战》一书，不仅加印十次，还为她赢得了人民邮电出版社的“影响力作者奖”。这意味着，在传播“能让读者受益数年”的技术框架领域，作者们同样具备重要的成果。
因此，作者团队希望更进一步，打造一本能让读者受益十几年、能服务十几届读者的书。
这类具有长期价值的书是真实存在的。现代计算机之父冯·诺依曼曾著有三部经典作品：《计算机与人脑》《博弈论与经济行为》《量子力学的数学基础》。这三本书至今仍在销售，已让读者受益数十年。作者叶伟民也十分荣幸，曾担任冯·诺依曼《计算机与人脑》某一版本的译者。
尽管作者团队已取得一些成绩，但与冯·诺依曼的成就仍有巨大差距，因此作者团队将目标适当降低，把“让读者受益数十年”调整为“让读者受益十几年”。
随后，作者团队成员从服务过一百多家银行的实际工作经验、发布的技术短视频、发表的技术专栏文章及出版的技术著作中，筛选出认为“能让读者受益十几年”的核心内容，并参考《计算机与人脑》的结构，最终形成了本书。
本书读者对象
冯·诺依曼在《量子力学的数学基础》一书中展现出卓越的数学才能，使用了大量高级且复杂的数学工具，因为《量子力学的数学基础》当时的主要读者对象是物理学家(如玻尔、爱因斯坦、尤金·维格纳等诺贝尔物理学奖得主)。《计算机与人脑》一书却采用通俗易懂的数学工具，因为《计算机与人脑》当时的主要读者对象是在读大学生。
本书参考《计算机与人脑》，尽量采用通俗易懂的语言介绍大模型在金融领域的应用。本书目标读者如下：
1. 金融业所有从业人员，因为金融业所有从业人员都将从这波AI浪潮中受益；
2. 将要加入金融业的人士，如在校大学生；
3. 对金融业感兴趣或与金融业相关的人士，如AI服务提供商、IT服务提供商。
本书主要内容
本书由三部分组成。
第1部分 概述
本部分是对整本书内容的概述，由以下章节组成。
引子 AI来了，未来的银行会怎样。由一段轻松的对话引入，畅想了人工智能对未来银行的多方面影响；讨论了 AI 在客户服务、风险控制、产品开发等方面的应用，如虚拟助手提供个性化服务、预测市场趋势、评估信贷风险等，勾勒出未来银行以智能化与自动化为核心的金融服务平台蓝图；强调了人工智能将改变银行运营方式及人们与银行的互动方式，使金融服务更便捷、更普惠，体现了对 AI 重塑银行业的深刻洞察和期待。
第 1 章 金融革新的曙光：银行 AI 转型的挑战与机遇。本章深入剖析了传统银行在数字化时代面临的挑战，包括人才流失率高、陷入经营困境、客户服务满意度低和金融科技发展滞后等；详细介绍了大模型技术的发展历程及其在金融领域的广泛应用，如自动完成烦琐任务、提供个性化服务、加速软件开发、助力风险管理和产品创新等，并探讨了其带来的六大核心价值。最后，通过一段轻松的对话展开对未来 AI 银行的发展愿景畅想，既强调人类智慧与机器智能的协同共生，也勾勒出一幅高度自动化、响应迅速且用户友好的银行服务生态系统的美好蓝图。
第2部分 核心业务场景的AI员工
本部分深入实战层面，通过五个核心业务场景的详细分析，为读者展示大模型技术在金融机构中的具体应用实践和落地方案。
本部分由以下章节组成。
第 2 章 客服 AI 员工。本章深入分析了传统银行客服面临的服务效率低、人力成本高、服务质量不稳定等痛点，详细介绍了 AI 技术在客服领域的五大应用场景：在线客服 AI、电话客服 AI、外呼营销 AI、外呼催收 AI 和内部培训 AI。通过功能拆解的方式，展示了客服 AI 在实时回复辅助、前情摘要、营销外呼和工单撰写等核心功能上的技术实现。同时深入探讨了客服 AI 在情绪感知、多轮对话、态度一致性和价值观保持等方面的落地挑战，并分析了数字人、AIGC 与客服 AI 融合的发展趋势。
第 3 章 客户经理 AI 员工。本章聚焦于银行网点客户经理的日常工作痛点，包括客户管理效率低、产品推荐缺乏个性化、专业知识更新滞后等问题；详细阐述了 AI技术如何从精准化管户 SOP、个性化财富方案制定、全栈问题应答、专业化培训辅导、日常事务处理和文案策划等六大维度全方位赋能客户经理；重点介绍了客户经理 AI 知识库的构建要素，包括金融产品知识、市场经济知识、政策法规、服务技巧等核心内容，为客户经理 AI 的成功落地提供了完整的知识体系支撑。
第 4 章 反欺诈 AI 员工。本章从金融安全的战略高度出发，深入分析了传统反欺诈模式在面对新型欺诈手段时的局限性和挑战，系统介绍了基于 AI 技术的多元反欺诈核验模式，详细阐述了其核心要素和具体实施层面。通过对反欺诈 AI 架构的深度解析，展示了人工智能在身份验证、行为分析、风险预警等关键环节的技术优势，为金融机构构建智能化反欺诈体系提供了实用的技术方案和实施路径。
第 5 章 信贷风控 AI 员工。本章聚焦于信贷业务的风险管控核心，深入分析了传统风控模式在数据处理能力、风险识别精度、决策效率等方面的瓶颈，系统介绍了大模型在信贷风控领域的组合应用策略，详细展示了 AI+ 信贷助手在贷前审查、贷中监控、贷后管理等全流程的应用场景。通过对实践案例的深度解析，为金融机构提供了大模型风控助手的核心部件构成和关键执行策略，助力提升信贷风控的智能化水平和风险防控能力。
第 6 章 投资研究 AI 员工。本章深入探讨了传统投资研究在信息处理效率、分析深度、报告质量等方面的挑战，详细介绍了 AI 技术在投资研究领域的革命性应用，重点分析了三大核心应用场景：量化分析与数据智能处理、智能摘要翻译与整理、AI 助力研究报告撰写与创新。通过具体的技术实现路径和应用效果展示，为投资机构和研究团队提供了 AI赋能投资研究的完整解决方案，展现了人工智能在提升投资决策质量和研究效率方面的巨大潜力。
通过这五个核心业务场景的深度剖析，第2部分为读者提供了 AI 员工在银行核心业务场景的完整实战指南。每个场景案例都从传统业务痛点出发，详细展示了 AI 技术的解决方案、核心功能、落地挑战和实施要点，为金融机构的 AI 转型实践提供了具有操作性的参考范本和实施路径。
第3部分 技术实现
本部分从技术实现层面深入探讨如何在金融机构中构建、部署和管理大模型 AI 系统，为读者提供从规划到落地的完整技术实施指南。
本部分由以下章节组成。
第 7 章 金融大模型 AI 系统构建流程。本章详细阐述了金融机构实施大模型 AI 系统的完整流程，从规划立项到技术实现的各个关键环节，涵盖了需求分析、安全合规、技术选型、硬件配置、团队建设等规划要素，以及评测体系制定、模型训练优化、提示语工程、RAG 技术应用和知识库构建等技术实现步骤，为金融机构提供了系统性的大模型 AI 项目实施指南，确保项目能够顺利落地并发挥实际效益。
第 8 章 智能体工厂。本章深入探讨了智能体的概念、设计框架和实现方法，介绍了如何构建适用于金融场景的智能体工厂，详细分析了智能体的核心能力要素，包括任务分解策略、外部模块辅助规划、工具调用能力和记忆学习机制。通过智能体工厂的建设，金融机构能够批量化、标准化地开发和部署各类 AI 员工，实现业务流程的智能化改造。
第 9 章 金融安全。本章聚焦于生成式 AI 在金融领域应用中的安全风险识别与防范，深入分析了 AIGC 技术面临的各类安全威胁和挑战，系统阐述了构建金融级 AI 安全防护体系的关键要素，包括数据安全、模型安全、应用安全等多个层面的防护策略，同时提出了金融机构在 AI 应用过程中的合规监管建议，确保 AI 技术在金融领域的安全可控应用。
第 10 章 战略规划。本章从战略高度审视银行业 AI 应用的未来发展趋势，为金融机构制定可持续的 AI 发展路径提供指导，深入探讨了AI时代的伦理管理模式，分析了金融机构在 AI 转型过程中面临的挑战和应对策略，为金融机构决策层提供了系统性的思考框架和实用的决策参考清单，助力金融机构在 AI 浪潮中把握机遇、规避风险。
