鲲鹏×科蓝AimiClaw不玩虚的：让金融智能体在业务现场长大成人

在每一轮声势浩大的技术变革中，金融行业总是挺立在风口浪尖。如果说之前的潮流主线是信息化、数字化，那么当下则转换为AI引领的智能化，而金融智能体无疑是最耀眼的那朵浪花。

然而，新物种要“长大成人”殊非易事。尽管目前市面上不乏与金融智能体相关的产品方案，但其外延和内涵仍在不断变化。从早期增加单独的聊天框，到各种“龙虾”横行天下，热闹背后的门道依然若隐若现。

太阳底下没有新鲜事。银行数字化过往的演进轨迹，似乎可以带来些许启发：表面上看，手机银行、小程序、开放银行是主角，而往下看，还有核心系统、支付系统、用户中心、安全体系——每一个系统单独做出来并不难，难的是把它们连接起来，解决业务流转、数据沉淀、权限控制、风险识别等“真问题”。

显而易见，做金融智能体最难的也不是做一个系统或开发一套方案，而是要深刻理解不同类型用户的底层逻辑，让金融智能体在业务现场生根发芽，进而长成参天大树，重塑产业生态。在鲲鹏昇腾开发者大会2026上，科蓝AimiClaw金融智能体鲲鹏联合创新方案隆重发布，梦想照进现实的时刻终于来临。

金融科技“老兵”如何切入AI新战场？

作为国内深耕银行信息化、数字化建设的开路先锋，科蓝软件有两个数据颇受瞩目：一是长期服务的银行客户逾500家，涵盖各类银行以及证券、保险、信托、财务公司等泛金融机构；二是累计参与超过5000个金融科技项目。

透过“500”和“5000”，可以看到中国金融行业最真实、复杂、多元的业务现场。不同类型银行存在显著的需求差异，泛金融机构又有各不相同的业务流程和监管要求——要想帮助这些客户实现业务系统化，并将分散渠道做统一管理，使线下流程转为线上可运行、可管理、可追踪的方式，难度系数可想而知。

科蓝软件就是在解决上述难题的过程中成长起来的，其累积的经验也成为做好金融智能体的底层基础：AI要进入金融企业，不能只是一个会回答问题的模型，它必须理解业务体系、连接系统、遵守权限与合规要求，且能进入真实流程。

不难看出，科蓝软件并非从AI概念切入金融，而是基于金融数字化建设的长期实践顺势跻身金融AI这个新战场，“3A”战略由此应运而生：“Applications”让AI进入业务场景，覆盖渠道、营销、支付、风控、运营、合规等方面；“Acceleration”用平台加速规模化落地，基于智能体编排、知识库、工具调用、工作流、权限审计、模型适配，将AI 能力转化成平台竞争力；“Assets”进一步将过往的项目经验，沉淀为智能体可调用、复用且持续优化的AI资产。

探索金融智能体规模化落地的进阶路径

从某种意义上讲，“3A”战略犹如迷雾中的一道光，指引金融智能体从概念炒作走向扎实深耕，为AI在金融行业的规模化落地创造必要条件。

正是在这样的背景下,科蓝软件重磅推出核心产品AimiClaw，将此前开发的魔聚平台与OpenClaw的能力充分融合，打造颇具开创性的“端、云、管”三位一体产品架构，并通过引入鲲鹏记忆系统和鲲鹏底座，让金融智能体在纷繁的业务场景不断进化。

伴随AI渗透进程的加快，一家金融企业要用好智能体至少需要三个条件——坐在办公室里的员工能用，跑在外面的客户经理也能用，组织层面还必须能统一管理。AimiClaw的“端、云、管”三位一体架构即可满足上述需求：AimiClaw Desktop相当于内勤办公智能助手，可在员工自己的工作终端上把文档处理、报表生成、流程校验、业务系统联动等能力整合起来；AimiClaw Cloud主要面向外勤人员，提供移动端、浏览器等多终端访问，既可做语音录入、拍照识别、表单填写,也支持弱网可用、离线缓存和实时同步，“让AI跟着一线人员走”；借助管理平台的加持，客户还可统一创建智能体、配置任务、调度资源，AimiClaw不再是零散的提效工具，而是促进金融智能体规模化落地的生产力平台｡

当然，金融智能体的进阶之旅不可能一蹴而就。在深度切入交易、风控、审批、监管、投研等金融核心业务的过程中，业务合规与交易实时性约束持续收紧，对数据校验、风险甄别精准度的管控也日益趋严；多智能体协同交互、大模型频繁上下文调用，还会造成Token资源耗费偏高、运营成本抬升。面对诸多挑战，金融智能体需要不断提升任务准确率、压降Token损耗、缩短处理耗时，以满足业务发展的要求。

AimiClaw深谙此道——单点突破无法克服所有障碍，强强携手才能有效破局。一方面，基于鲲鹏920新型号服务器，并引入鲲鹏记忆系统，其具备强大的记忆结构化管理能力，创新构建分层摘要机制，借助L0摘要索引可快速精确定位相关记忆，显著减少无关信息召回，从而提升召回准确率且有效降低Token消耗；另一方面，依托鲲鹏领先的Embedding能力和openGauss软硬协同优化，实现关键性能指标大幅领先业界通用方案。以金融债权处理场景为例：综合15项任务的测试结果显示，与原生模式相比，AimiClaw结合记忆系统和鲲鹏底座后，准确率提升20%以上，Token消耗量下降逾20%，任务耗时减少幅度超过40%。这充分说明“1+1＞2”的系统效应同样适用于金融智能体领域，多管齐下有助于达成准确性、执行效率与成本等维度的多重目标。

金融智能体要完成从局部试点迈向大规模落地的跨越，还必须在控制算力成本方面寻求最优解。金融行业有大量高频、批量、稳定的推理任务，如文档识别、语音转写、报告生成、标签判断、材料校验等——AimiClaw将这些任务放在鲲鹏CPU上跑，复杂、高精度、强实时任务再交给GPU处理，树立了“CPU+GPU”差异化混合部署的典范。相关测试显示，在DocLayout、SenseVoice、AltClip等模型上，鲲鹏CPU在部分高频推理任务中可取得30%～60%的收益，并促使整体拥有成本（TCO）显著下降，为金融智能体参与海量任务､实现长期运行奠定根基。

共创金融AI新生态的未来图景

根据麦肯锡发布的最新报告，2025年全球金融科技市场规模约6500亿美元，近四年行业年均复合增速达23%，到2030年行业总收入有望突破2万亿美元，AI是驱动增长的最大动力。

与很多停留在单个场景、单一客户的试水项目不同，科蓝AimiClaw金融智能体鲲鹏联合创新方案让金融AI进入“用得起、跑得稳、可规模化”的崭新阶段。以AimiClaw为平台载体, 将科蓝软件的金融场景资产、智能体编排能力、Skill技能体系、业务系统连接能力，与鲲鹏的记忆系统、鲲鹏CPU能力结合起来，有望形成一套可承载金融智能体规模化落地的平台底座，树立起可参考、易复制的行业标杆。

站在更长远的视角，构建金融AI可验证的标准体系，将合作成果沉淀为可复用的生态资产，是科蓝软件与华为共同追求的更高境界。可以预见，金融智能体会在新的生态系统中茁壮成长，枝繁叶茂的未来图景值得期待。