行业痛点
营销材料与业务文件合规审查工作量大
风控资料收集与初审耗时
客服标准问题多、夜间与高峰承接难
研报、公告信息量大，摘要整理占用投研时间
岗位 AI 化
「转型」指以 AI 员工执行为主、人抽检；「增强」指 AI 起草与提示、人决策定稿。
| 岗位 | 方式 | AI 做什么 / 人保留什么 |
|---|---|---|
| 合规审查岗 | 增强 | AI 预审营销材料与文件，标注风险条款，合规人员终审 |
| 风控初审岗 | 增强 | AI 整理客户资料与风险线索，审批决定始终由人做出 |
| 客服坐席 | 转型 | AI 回答标准业务问题，敏感业务转人工 |
| 投研助理 | 增强 | AI 生成研报与公告摘要，研究员判断 |
| 运营 / 报表岗 | 转型 | 监管报表与经营日报草稿由 AI 生成，人复核报送 |
部门 Agent
金融行业的风控、授信、投资决策与对客户的承诺均由持牌人员做出，AI 仅提供资料整理与草稿；部署方案需符合所在机构的监管与数据要求。
超级 AI 工作台
演示界面，数字为占位。
各部门 AI 任务完成率（示意）
AI 助手 · 周一经营简报
示例案例
以下为示例场景，用于说明 BOOK.AI 在该行业的做法，不是真实客户。所有结果需在诊断阶段按企业实际测算。
以上指标将在诊断阶段按企业实际数据逐项测算。
FDE 行业实践
以下为公开报道中的第三方案例，与上方 BOOK.AI 示例案例无关，供了解行业做法参考。
案例信息整理自公开报道，数据为原文口径，版权归原权利人；BOOK.AI 未参与上述项目。
FDE 强度 强FDE / 联合共创（评估驱动开发）
“over 98% of advisor teams actively use AI @ Morgan Stanley Assistant”
来源：OpenAI · 2024 · 服务商发布口径
顾问需要从海量内部研究中快速找到答案，检索效率低。
OpenAI与摩根士丹利联合建设，经过约六个月试点、评估（evals）和迭代，直到顾问足够信任才面向客户使用。
来源称超过98%的顾问团队在使用该助手，文档访问率从20%提升到80%；补充来源称研究报告使用量提升3倍。
“评估驱动 + 长期陪跑”才能换来高采用率：先让一线信任，再扩大使用。
查看原文 ↗Morgan Stanley uses AI evals to shape the future of financial services | OpenAI
FDE 强度 强FDE（Forward Deployed Engineering）
“scaling to 120,000 employees across 25 countries”
来源：OpenAI · 2025-2026 · 服务商发布口径
大型银行需要把AI从试点扩展到全行规模。
OpenAI前置部署工程团队与BBVA合作，从首批用例起步，逐步把AI嵌入银行运营核心。
来源称合作正扩展到25个国家的12万名员工。
从首批用例起步、逐步嵌入核心运营，是 FDE 从试点走向规模化的典型路径。
查看原文 ↗The OpenAI Deployment Company | OpenAI Deploy Co.
FDE 强度 中FDE / 平台共建
“cut the time to produce reports and complex analytics from days to minutes”
来源：Palantir · 未标注 · 服务商发布口径
FDE 强度 中联合共建（中试基地）
“该环境已累计支持30余家机构开展主流开源模型测试”
来源：品玩 · 2026-07 · 媒体报道口径
FDE 强度 中联合实验室（人工智能联合创新实验室，多方联创共建）
“iFlyCode覆盖6000+研发人员，代码采纳率达38%”
来源：环球财经网（凤凰网转载） · 2024-07-07 · 媒体报道口径
大型银行需要统一的AI平台与模型治理，支撑多条业务线规模化应用。
三方成立联合创新实验室，发挥数据、算力、算法各自优势，经过一年“联创共建”打磨出企业级AI能力整合平台。
来源称iFlyCode覆盖6000+研发人员，代码采纳率达38%。
“联合实验室 + 一年交付平台”是大型银行的典型共建方式：先打平台底座，再扩展应用。
查看原文 ↗科大讯飞助力交通银行打造企业级AI能力整合平台和员工身边的AI助手_凤凰网
FDE 强度 中联合共创（多领域试点）
未披露量化成果（在多个“AI+金融”领域开展试点）
来源：新浪新闻 · 2025-09-08 · 媒体报道口径
