多Agent驅動的AI投顧解決方案：覆蓋75%核心投顧場景，問題解決率超90% | 創新場景

場景描述

在數字化與智能化趨勢驅動下，金融機構面臨以下痛點：

• （1）長尾客群難以有效覆蓋：人力成本與投資顧問資源有限，難以全天候、全方位覆蓋長尾客戶的投資場景需求。
• （2）線上投資服務體驗不夠友好：客戶難以高效、便捷地獲取服務，需要不同程度的理解與自行探索。
• （3）客戶需求多樣化：從資產配置、產品方案推薦到投后的動態調整、風險教育，客戶都需要多元、個性化的定制服務；
• （4）傳統智能投顧多為基于簡單問卷+固定策略的“半自動”模式，缺乏彈性與解釋能力。

解決方案

一、且慢AI小顧基于自身多年的投顧服務經驗，借助大模型能力，為用戶提供多輪對話、全天候、個性化的投顧服務。

• （1）智能投顧服務創新：突破傳統人工投顧的時間和規模限制，利用AI大模型技術提供高效、精準的全天候投顧服務。?
• （2）用戶交互成本降低：通過劇本設計和主動引導機制，優化投資決策流程，顯著降低用戶理解和操作的復雜度?。
• （3）人性化服務體驗：結合智能交互系統和動態標簽體系，提升投資服務匹配度，滿足用戶情感和專業的需求，提供全周期陪伴服務?。
• （4）智能化生態體系構建：通過數據資產、知識圖譜和智能應用平臺的閉環，為構建可持續發展的智能投顧生態提供支持?。

二、且慢AI小顧的服務特點：

• （1）且慢AI小顧集成投資顧問、助理、客服角色能力：提供7*24在線顧問服務，引導用戶投資、解決投資問題。
• （2）覆蓋服務場景：3大主線共30+核心投顧業務服務。
• （3）深度融合投顧業務知識庫、投顧數據與工具能力。
• （4）交互模式變革-教練引導模式：有別于傳統頁面/模塊，通過新交互模式傳遞所有給用戶的個性化、可互動、有溫度的投資服務；有別于市場上AI服務的你問我答，小顧可根據用戶情況提供主動式、教練引導式的投資服務。
• （5）AI Agent模式：采用多Agent模式整合多場景服務。

三、且慢AI小顧技術方案：且慢AI小顧通過整合先進的人工智能技術與專業的投顧服務體系，構建了全面完善的技術框架：

• （1）在系統架構設計上，應用以多元混合的大模型為基礎，深度融合LangChain、服務端實時推送等主流技術，實現了從用戶意圖識別到問題拆分，再到工具調用的高效流程，顯著提升決策效率與投資體驗?。
• （2）開發框架以LangChain為核心，采用Node.js構建高效穩定的后端服務，并部署超過30個AI Agent，全面覆蓋多種金融投資場景。對接真實基金數據，確保為用戶提供精準的答案和建議。
• （3）在數據處理與監控方面，引入大模型應用維護平臺和數據標注技術，通過實時監控和精細化數據處理優化AI性能。此外，采用自動化腳本迭代小樣本學習能力以逐步提升系統效果?。
• （4）性能優化方面，采用多模型并行處理架構，結合效率與性能雙重考量，提高系統靈活性并增強復雜場景適應能力，確保用戶問題快速響應與精準解答。

成效

用戶規模與活躍度：服務10萬+用戶，月活躍用戶超3萬，周復用率超50%。

問題解決能力：已解決用戶各類投資問題超1000000個，問題解決率達90%以上。

服務效率提升：人工干預率降低60%，覆蓋了平臺75%以上的核心投顧服務場景。

商業價值轉化：使用AI小顧服務的用戶，其后續投資轉化率高達14%，遠超平臺其他功能模塊。

通過重塑智能化投顧服務流程，且慢AI小顧為客戶提供專業、高效且富有溫度的智能投顧服務，也為行業智能化轉型樹立了典范。