人工的方式需要耗费比较多的时间和工作

 这种智能体的概念在许多产品上已经有所应用，比如钉钉推出的数字助理，就是以知识+技能+工作流的方式构建出具备实际工作能力的数字助理，借助钉钉已有的各类小应用和工具，为智能体提供了实际的执行能力。 1. AI 应用能力-价值 高效，这种效率不仅包括单一环节的工作效率提升，也包含业务流程效率的提升。利用AI的信息收集-快速处理-输出执行，相比人工的方式更加高效，特别是对于海量信息的理解和再输出、数据的处理，量。 能力的赋予(升维)，结合AI的理解-决策-执行能力，优秀工作者。

的能力能够通过这一方式“结构

化”，变成一项可以高效复用的能力。这种赋予可以体现在内容的创作、策略决策的赋予等。在内容创作上，借助AI工具，只需要提示与需求简述即可快速输出内容，让内容输出创作这件事情的门槛降低、效率和质量更高，本质上也是内容创作技能的赋予。策略或决策上的赋予，借助AI的决策能力、工作能力和优秀实践的。

借助即时消息功能，企业可以快速 whatsapp 号码数据 响应客户的查询和反馈。号码数据可以无缝集成到其他营销渠道中，从而增强整体战略。通过个性化消息传递，通常会提高转化率和客户忠诚度。管理号码数据需要遵守数据保护法规，确保客户隐私。他们的受众并创建针对特定客户需求的定制活动。

策略积累，通过计算、调整，可

以应用更优的策略或优化工作流，比如 改进网站设计的 8 个步骤 智能策略的引入，对唤醒沉睡客户、提升潜在客户转化等的应用； 团队协作及“对齐”，这里的对齐指的是信息对齐、能力对齐。在信息对齐上，比如企业知识库、业务智能助手，可通过在各个工作或对客服务场景提供统一来源的企业信息数据，同时，基于企业数据库、素材库的营销AIGC应用，也可以确保内部的素材输出口径的一致和基础再创作。在能力对齐上，其实前述提到的场景以及智能工作流中，AI应用能力的输出本身就是一定程度的员工工作能力的输出，包括在一些培训业务上的智能陪练等应用，也对团队能力对齐上有帮助； 服务的提升，在一些智能客服、服务场景上的应用，信息和能力的对齐、更灵活的理解和输出能力，可以提升服务质量，系统代替人工响应的方式，可以提升响应速度，智能营销策略、智能产品/资配推荐等的引入，可以提升服务的专属定制属性，千人千面、个性化专属服务，特别是在情感陪伴场景上的可塑造性、专属及私隐性质，是人工难以替代的； 新的洞察或方法，随着open-AI最新推理模型的发布，大模型的推理能力又有了非常大的提升，这种强大的推理能力。

结合智能体的反思批判和修

复能力，相比人类更强大的数据和信息处 电话号码 sa 理能力，未来很可能会创造出超越人类原有智慧的新的洞察（拭目以待！） 2. 应用价值评估 当然，对于目前掀起的各式的AI应用尝试，也必须提前做好评估，其实本质上也是产品方案。

前期的评估和定位，回归产品

最本质的问题，依然是带着场景和问题去找到解决方案，而不是拿着AI这个锤子去找钉子，在积极探索应用的同时，也需要进行思考和评估： 这个场景本身是否具备足够的应用价值，对用户来说属于什么类型的需求(期望-需求评估模型)？和业务/绩效目标关联性如何？PMF高吗？ 通过AI 应用来解决的方式，是不可替代的吗？是。

否有其他的方式也可以达到相

似的目标 在使用AI之前，一般可以通过什么方式解决？使用AI之后带来多少价值，投入产出比如何？｜价值-成本｜是否足够大？ 由于AI的输出和处理依然具备不确定性，需要考虑是否具备风险，风险的可控边界如何？ 四、AI 落地构建 随着AI大模型的能力迭代，AI的能力似乎赋予了大家无差别的能力起点，在这个过程中，金融业务方如何更好进行应用的构建？什么才是积累壁垒的关键？这些问题，需要先理解大模型与业务平台。

之间的构建关系，以及业务平台

作为中间层的角色。这一过程，其实也就是结合AI本身的能力和价值，结合业务场景进行应用构建。 信息处理加工，包括信息结构化、形式转化、意图加工等，其中也包括对用户输入侧的场景信息、以及对用户侧做了便捷工具的整合加工； 业务逻辑或规则加工处理，比如出于金融领域合规要求对输入和输出端的安全控制； 提供数据/工具/工作流，辅助构建[认知/行动能力]，也是落地应用过程中可以构建壁垒的环节。

和关键资源其中的数据不仅指

广泛意义的金融数据库，也包括行为数据，以及多样的知识库(资讯、研报等动态知识库、FAQ知识库、通识知识库、企业内部知识库等)； 五、金融AI应用场景 带着前面我们对AI的能力、应用价值以及跟平台之间的应用关系的思考，以这个视角来看，目前金融行业中的一些应用场景。这些应用场景不仅仅是单一的AI能力的构建，而是结合业务场景的需要，综合地利用AI的多项能力，最大化地发挥应用的价值。