合合信息梁子攸：可信金融智能体——以多模态文档解析与商业大数据构筑专业壁垒

市场资讯05-09

专题：第28届北京科博会-未来产业推介会　　第28届北京科博会-未来产业推介会于2026年5月8日在北京举行。合合信息智能解决方案事业部解决方案专家梁子攸出席并以《可信金融智能体：以多模态文档解析与商业大数据构筑专业壁垒》为题发表演讲。　　以下为演讲实录：　　梁子攸：尊敬的各位领导、各位来宾，大家下午好，我是来自合合信息智能解决方案事业部解决方案的梁子攸，今天下午听到了很多专家和行业老师做...

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DocFlow（以下简称“DocFlow”）产品，我们的产品可以按照不同类型的业务，组成不同类型的业务场景，不同场景之中可能会夹杂着不同业务属性、不同类型的文档，我们可以按照业务为一个小的单元从而来进行不同的文档自动化的切片、分类、识别再到结构化，最终完成审核动作，同时为了保证审核的效率和准确性，我们能够提供二种方式，第一种就是结合自有沉淀的业务规模去进行规模化的审核，第二也可以结合语义的理解来进行语义的审核。\n　　基于DocFlow平台，我们的目标除了完善了一套文档处理，能够真正的将知识、数据转化成业务的动作，其实还加载了一些延伸的高价值的点，所有这些文档处理的动作流之中，我们都是支持可理解、可溯源、可复核的。\n　　在DocFlow这个整体的文档处理平台，我们是怎么样的运转呢？我们用一个小视频给大家稍微分享一下。\n　　（播放视频）\n　　刚才这个小视频做了一个简单的总结，把我们刚才在AI这一个角度里面，因为对于可信智能体来讲，数据层是非常重要的，我们成熟的AI能力解决的是针对行业内部自有的业务沉淀下来的数据，我们把它做内部数据整体的规范化管理，去辅助真实的场景。\n　　第二个就是合合信息旗下的启信宝商业大数据，我们是在数据层，结合了外部的商业数据，通过两大核心底座实现了行业中的内部数据与外部数据共同加成赋能真实的场景，当前的数据组成是两部分，分别是全景数据和智慧数据。因为今年也是“十五五”第一年，像全景的产业链数据现在已经覆盖了十五五相关的未来产业的专题，所有的能力我们都已经覆盖了，我们这一套数据的能力结合刚才智能文档处理的技术，到底是怎么样聚合，对可信智能体实现赋能呢？\n　　底座还是我们这一套内部和外部的数据，中间刚才提到了AI，我们结合了很多凭证运营场景沉淀了很多业务经验，数据层也是一样的，我们把它封装成了很多Agent真实可用的Skills，因为我们发现每一个客户真实基建逻辑是不一样的，阶段也是不一样的，其实在AI的驱动之下，大家都想要加速这个进程，但是过程之中一定会出现中间有很多断点，原来是一个金字塔，现在变成了一个葫芦型，中间是有极大空缺，所以我们是把中间的skill层做了一个完整的补充，这个时候我们很多的客户就会质疑，为什么你能够说你的skill一定可用、能用、好用？我们这几年做解决方案落地，沉淀了行业大量的真实客户的可用的指标项、规则项，首先也离不开自己外部的商业大数据，把它已经抽象成了超过2千个指标，这些目标结合不同的业务场景，我们分别加工成了可用的skill，这些skill都可以在我们的智能体搭建之间做到开箱即用。\n　　我们做了一些小的总结：银行场景结合文档处理以及商业大数据，我们能够提供的典型的核心能力。我再举一个例子，我们最近在结合数据、结合场景、结合AI智能体，我们在一个典型客户之中落了一套从以报告为抓手，结合数据探查为基础，通过AI智能体的放大形成了一套闭环的作业。这里边就包含了对内部文档的结构化审核，对外部数据的补充构建完整立体丰富的指标，同时结合真实的业务场景去构建我们自己的模型，结合内外部数据构建符合客户业务场景的模型，以及通过智能体放大真实的业务应用，它的效果有这样的一个大的页面，首先实现智能问答，在智能问答的过程之中，如果命中高亮的一家企业，点击之后会跳转到我们自己的一套私有化企业查询底座。同时在这个里面我们还丰富了不同细分领域的智能体进行能力的输出。同时我们自己还结合标准化的启信慧眼的产品，我们自己也构建了AI问企的智能体，如果大家有了解的话可以体验。\n　　我也准备了一个简短的小视频，我们是怎么把我们的数据，在科创金融，科技贷这个场景如何去智能化的通过数据驱动，去找到最终想要的一些结果，这是一些Demo的示例，比如说科创贷，我只需要问他问题，可以结合你的区域、产品化的属性、业务规则以及需要一个获客包，如何结合你的展业区域、业务属性、业务形态做skill的执行，从而去生成我想要的结果，这些结果，所有命中的企业还可以和我们整体的画像做强关联，这个是我们的一个营销的Agent小的助手。\n　　第三个就是我们之前给一个客户做了一个新企推送，有明确的展业范围、展业区域，以及核心关注的高价值的商机场景类型，它是有不同的属性要求的，我们就可以直接按照它的属性所在地、业务的逻辑、商机的类型方向去做定向的推送。\n　　除此之外，就像刚才提到的尽调报告，因为我们刚才有一个案例做了完整的落地，我们也可以通过这样的形式，将全量的信息在结合内部信息，甚至结合模型产出的评价体系的信息，从而构建一套自动化的尽调报告的生成，这就是我们结合内部数据、外部数据，结合可信AI Agent的输出，时间稍微有一点超，最后稍微简单总结一下，合合信息作为一家科技公司，希望通过成熟的AI和数据能力，真正去解决场景化的问题，希望能够把AI和数据真实的结合到业务场景之中，由于时间有限，可能有一些东西没有分享完全，如果大家有兴趣的话，可以加我们的微信进行交流，同时给大家准备了一些福利，欢迎大家去领取，刚才的Agent体验也可以领取到，以上就是我的分享，谢谢大家！\n　　新浪声明：所有会议实录均为现场速记整理，未经演讲者审阅，新浪网登载此文出于传递更多信息之目的，并不意味着赞同其观点或证实其描述。\n\n\n海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP\n\n责任编辑：梁斌 SF055","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":false,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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