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5月23日，信华信集团举办三十周年庆典，同期召开“智敬未来·深度经营——领雁AI+金融科技创新产品发布会”。领雁科技第四软件中心总经理雷佳利在发布会上发表题为《银行AIGC从可用到可控：能力叠加驱动的智能化跃迁》的演讲，正式发布领雁科技银行AIGC解决方案。这一解决方案聚焦银行在高知识门槛场景中的AI应用需求，旨在帮助银行实现从“能演示”到“能进入核心流程长期稳定运行”的关键跨越。

图为：领雁科技第四软件中心总经理雷佳利在发布会中发表演讲

银行业对AI的期待正在发生深刻变化。雷佳利在演讲中指出，当前银行AI应用面临一个核心矛盾：能演示的AI很多，能进入核心流程的AI很少，能否在生产环境中长期可靠运行成为AI持续深化应用的关键瓶颈。具体而言，银行需要AI在高门槛知识工作中做到稳定运行，这意味着AI输出必须可追溯、可审计、可复核；需要受控运行，即权限、过程、输出都要被规则约束并经过专家终审；还需要可规模复制，让标签体系、规则库、样本和方法论能够在不同场景间复用。

对此，雷佳利进一步指出阻碍银行AI深化应用的三类断层。一是数据断层，银行最重要的知识藏在制度、条文、工单和历史记录里，这些非结构化资料无法被AI直接利用，必须先清洗、分层和标签化；二是信任断层，业务部门担心AI答案查不到来源、说不清楚、无法复核，需要从系统设计之初就将原文锚点、证据链和复核路径纳入其中；三是复制断层，很多团队能做好一个场景，但无法快速复制出第二个、第三个，根本原因在于缺乏可沉淀的规则、标签体系和运行控制框架。

针对这些痛点，领雁科技以雁灵悉平台为核心构建了智能产品布局。雁灵悉平台提供知识体系、提示词工程、知识平台、智能体服务网关等底层支撑能力，在此基础上，领雁科技AIGC解决方案构建了三大协同层级：底座层通过数据不出域和国产化适配，解决AI能否安全进场的问题；能力层通过数字资产精炼厂和受控执行引擎，确保系统运行稳定、持续迭代；场景层承载业务场景应用智能体，支撑标准化能力的快速复制。这一架构的核心价值在于让AI能力能够从单点场景抽象为通用能力底座，再用最少的产品单元支撑最大的场景复用。

作为底层能力的关键，数字资产精炼厂致力于将银行“散、乱、杂”的原始资料转化为可复用的价值资产，解决的是数据断层问题。其核心方法是三条清洗线协同运作：合规清洗线守住安全边界，建模清洗线输出干净结构，业务清洗线赋予数据业务含义。以跨行标签映射为例，同一条出口信用证外规，A银行归入“支付结算”、B银行归入“贸易结算”，若没有中间翻译层，两家银行的经验和数据就无法互通。精炼厂通过保留各自口径并建立业务语义映射，让经验能够跨机构迁移。这一底层能力为上层业务应用智能体的运行提供了高质量的数据资产支撑。

当前，领雁科技已在合规、渠道、消保三大领域中落地应用，消保智能体是典型的实践样板。传统客户投诉分析往往停留在情绪判断层面，领雁科技消保智能体从产品、根因、证据、情绪、消保、流转六个维度对投诉工单进行业务对象拆解，让AI真正理解投诉内容的业务含义。最终输出时，系统不是简单提示一句“有风险”，而是输出包含依据条款、风险位置、夸大承诺分析、相似案例及修改建议在内的完整审查结论，帮助业务部门快速定位问题、做出判断。合规智能体和渠道智能体则分别服务于银行的外规内化与合规审查、AI手机银行与渠道智能助手等场景，构成覆盖银行业务前中后台的智能化产品矩阵。

在所有银行AI应用中，安全可控是不可回避的前提。领雁科技受控执行引擎为此构建了四重保障机制：数据安全层面确保数据不出网、脱敏不回传、样本隔离；人审责任层面明确AI给建议、专家终审、责任不悬空；审计追踪层面实现原文锚点、检索记录、复核留痕的全流程追溯；熔断回滚层面在证据不足、规则冲突、输出异常时自动触发人工接管。这套机制的目标是让AI可控成为一套能被银行安全、合规、业务三方共同接受的运行机制，确保AI能在生产场景中长期运行，而不只是偶尔演示效果良好。

雷佳利在演讲总结中表示，当行业经验被做成可复用、可审计、可复制的系统能力，银行拥有的就将不只是某个AI功能，而是可持续迭代的智能化生产能力。领雁科技交付的，正是这样一套从“可用”到“可控”的生产能力。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！

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