2025年，“精准”与“低幻觉”已成为银行 C 端智能服务的生命线。如何让 AI 既能流畅理解并记住客户诉求，又能坚守合规和业务准则？本次演讲以“银行 C 端智能助理”为切入，围绕应用层、智能体层、大模型层、知识库层，步步拆解“降低幻觉”和“提升精准”实践经验，全链路提升服务的精准和体验，主要包括：

• 从 C 端场景出发，如何打造“零幻觉、强理解”的用户体验
• 智能体多角色协同、以及任务的精准拆解与交叉验证
• 大模型工程级提示与“触突型”上下文感知保障对话专业性
• 监管级知识库治理、多源合规小模型为整个系统提供最终的确定性

演讲提纲

1. 银行 AI 落地：从不可控到工程化
   • 痛点：为什么传统单层或黑盒式大模型无法满足银行级服务的“零幻觉”“高精准”要求  
   • 难题：银行应用智能体的三大工程难题：结果不可预测性、响应不可审计性、知识不可更新性
   • 破局：系统分层、精准可控的四层可信产品架构（智能助理）
2. 基于 Agent 和大模型的智能助理架构和应用实践
   • 智能助理产品架构和分层体系
   • 应用层：面向客户的精准体验与幻觉防御
     • 为用户和系统交互设定“安全网”和“精度锚”  
     • 多轮意图澄清机制、用户旅程感知
   • 智能体层：多 Agent 协同、微服务服务总线
     • 多角色 Agent 架构及场景级“多因子确认”
     • Agen t“信心分数”传递与阈值路由
     • 强制降级机制和日志溯源
   • 大模型层：产品级提示工程与“触突型”上下文感知
     • Prompt-as-Service：动态提示词生成、创新信息熵提示能力
     • 上下文感知：触突型上下文工程、运行时激活
   • 知识库层：监管级治理、合规机制与多域小模型校准
     • 知识库分层索引：法规、产品、运营、用户FAQ等多路匹配
     • 领域小模型辅助纠偏和校准
   • 应用的效果
     • 用户体验和服务水平提升
     • 应用迭代和部署显著提效
     • 服务和业务赋能效果明显
3. 总结和展望

听众收益

• 获取掌握银行C端智能助理“四层工程架构”及其在降低幻觉、提升精准上的落地技法
• 了解端到端工程级方案：前端交互约束、Agent 协同、Prompt 管控、知识库治理
• 掌握可度量、可回滚、零信任的AI服务流水线，为金融级智能应用保驾护航

前沿亮点

• 创新“四层可信架构”，系统化和工程化地解决AI幻觉。
• 全栈式多Agent工程体系，“协同自愈”的服务应用经验。
• 工程级Prompt-as-Service与触突型上下文感知能力。