5月22日，中科金财AI业务流程智能体原生平台（SinoAgent）正式发布，基于AI-Native技术架构，将银行业务系统从底层架构、交互逻辑到应用场景等维度均采用AI为核心驱动要素进行系统性重构，实现AI技术的全方位渗透，是目前业界具备规模化商用价值的最大AI应用之一，通过大模型+AI Agent+业务组件化实现服务智能化、生态场景化、运营无感化。
AI业务流程智能体原生平台内嵌Qwen、DeepSeek等模型，并基于高质量应用和日志数据进行精调与训练，形成适用于不同银行业务场景的垂类模型。结合业务建模、数据建模、业务组件、工具集等，聚焦运营管理、经营决策管理、产品管理、风控管理、客户营销与渠道管理五大核心业务场景。其具备对业务流程的意义还原、质量诊断、效能优化及面向目标的流程改进能力，支持自动化生成业务流程、设计业务产品与执行操作。AI业务流程智能体原生平台通过整合全域数据，实现长距离特征下的多维数据间的关联分析，为成本控制与效益优化提供更精准的决策依据，通过Multiple Agent架构实现业务流程自动化和智能决策，帮助银行完成“智能化大运营”体系的升级改造目标。
AI业务流程智能体原生平台具备三大核心能力，包括：
① 多模态意图识别
打破传统“人工解读需求”模式，支持语音、文字、图像等多模态交互，精准捕捉客户需求与业务意图，让需求理解更智能、更高效。
② 流程自动编排
无需人工编写代码，系统自动将业务需求转化为可执行流程，跨部门、跨系统动态编排任务链条，流程设计效率提升80%。
③ 组件自动识别与执行
内置81个标准化业务组件（覆盖2000+业务场景），流程大模型自动识别需求，编排流程，调度组件并执行，告别“重复开发”，让组件复用率达90%以上。
AI业务流程智能体原生平台的研发需要具备业务建模、数据建模及组件化能力，对核心业务流程进行解耦与重构。数据建模实现多源信息融合与动态知识图谱构建；业务建模将自然语言需求转化为可执行流程；大语言模型支撑语义理解与跨节点推理；组件化设计通过CoA行动链编排实现灵活扩展。
AI业务流程智能体原生平台可构建企业的"数字员工"矩阵，将传统8小时工作制升级为7×24小时运作模式，相较于普通智能体，其可打破固化工作流，通过动态分析、自主决策、执行任务，从底层重构传统产业核心业务流程，显著缩短业务响应与处理周期，提升劳动生产率，将传统依赖专家经验的决策周期从数天压缩至小时级，实现高阶智力劳动的规模化替代。未来，AI业务流程智能体原生平台的应用将大幅替代企业业务流程外包人员、信息科技外包人员的规模，提升企业投入产出比，改善企业商业模式。
