投研与行业分析
整合公开数据与研报，输出带结论与图表的行业研究报告。
典型场景
金融行业的典型工作场景
风控合规摘要
政策解读、风险事件归纳与合规检查清单整理。
客户服务与投标方案
客户背景调研、方案要点与投标材料快速成稿。
监管报送与应答
监管问询、报送材料与回复函的结构化起草。
信贷尽职调查
企业经营、财务与舆情信息整合为尽调报告。
投资者沟通材料
季报解读、业绩说明与投资者问答要点准备。
产品定位
灵群 是什么
投研报告、风控摘要、监管应答材料多源交叉验证，全程可追溯，满足合规审计要求。
描述任务需求后，系统自动拆解任务，调度多个智能体协同执行，最终形成统一的处理结果。每一步处理过程可追溯，每项结果均保留生成依据，方便复核与审计。
外部系统接入
对接 Wind、内部研报库与 CRM，统一检索与引用管理。
沙箱与可交付物
数据清洗、图表与报告在沙箱完成，输出标准格式交付物。
安全与可观测
私有化部署、权限边界与全链路日志，满足金融合规场景。
为什么现在
为什么金融行业现在需要 AI？
金融数字化在提速
金融行业的数字化投入持续增加，AI 正从试点走向日常生产与管理流程。
系统多、数据散
多数金融组织已建设多套业务系统，但数据、知识与流程仍分散在不同系统中，尚未形成可协同、可持续积累的智能能力。
叠加而非替代
灵群 不替代现有系统，而是在已有数字化基础上，为金融场景增加一层可审计、可扩展的 AI 工作能力。
解决方案
面向金融的场景能力
按业务域组织场景能力，对接现有系统后即可在授权边界内读取数据、调用能力并交付成果。
投研与对客
投研与行业分析
整合公开数据与研报，输出带结论与图表的行业研究报告。
风控合规摘要
政策解读、风险事件归纳与合规检查清单整理。
客户服务与投标方案
客户背景调研、方案要点与投标材料快速成稿。
系统打通
基于现有数据与接口，做智能化升级
不替换既有业务系统——通过统一 AI 网关接入多模型 API、MCP 工具与企业 REST 接口，在授权边界内读取业务数据、调用业务能力，统一智能化入口。
L1–L4 自下而上升级，L5 安全与治理贯穿全栈
智能化升级路径（自下而上）
L4价值产出层
对接现有数据与业务接口
连接 ERP、CRM、HIS、OA 等已有系统与数据库，在授权边界内读取业务上下文，Agent 决策有据、动作可执行。
统一智能化业务入口
一个对话入口覆盖检索、分析、撰写与执行，员工无需在多系统间切换，复杂任务自动编排调用后端能力。
盘活数据资产
把分散在报表、文档与接口中的沉睡数据变成可问答、可分析、可交付的成果，持续沉淀为 Skills 与团队记忆。
L3智能能力层
外部系统接入
对接 Wind、内部研报库与 CRM，统一检索与引用管理。
沙箱与可交付物
数据清洗、图表与报告在沙箱完成，输出标准格式交付物。
安全与可观测
私有化部署、权限边界与全链路日志，满足金融合规场景。
L2集成接入层
统一模型 API 网关
OpenAI 兼容 /chat/completions 接口，100+ 模型统一路由、负载均衡与 Fallback，切换提供商无需改代码。
MCP 工具网关
注册 ERP、CRM、数据库等 MCP 服务；REST 与 JSON-RPC 直连调用企业工具，权限白名单与调用审计同一套管控。
Virtual Key 与配额
按用户/团队发放虚拟密钥，预算、用量与限流集中追踪；Guardrails 在接入层统一拦截敏感调用。
L1业务系统层
核心业务与账务系统
在授权范围内读取客户、产品与交易数据，支撑尽调、报送与风控摘要。
CRM 与客户数据平台
统一客户视图，售前调研、方案与投标材料基于真实业务数据生成。
投研与行情数据终端
接入研报、行情与宏观数据源，研究报告带引用、可审计、可复核。
L5安全与治理
部署方式
支持金融专网 / 私有化部署，模型与数据不出域可选。
合规与权限
操作审计、引用溯源与敏感字段脱敏策略可配置。
过程可观测
报告生成步骤、数据源与修改记录完整留存。
选型对比
为什么是 灵群
引入 AI 时，组织通常关注两点：数据是否安全可控？是否能接入现有系统并产生实际价值？
| 能力维度 | 个人 AI 助手 | 通用智能体平台 | 灵群 |
|---|---|---|---|
| 金融行业场景内置 | |||
| 数据留在组织内 / 私有化部署 | |||
| 直连已有业务系统与数据接口 | |||
| 多智能体自动协同完成任务 | |||
| 完成部署与数据接入后即可使用 | |||
| 组织知识与流程可沉淀复用 | |||
| 每一步操作可追溯可审计 |
个人 AI 助手
面向个人提效，部分采用公有云服务，组织需结合自身数据安全要求评估适用性。
通用智能体平台
提供搭建智能体的工具与环境，行业场景应用通常需要自行从零构建。
灵群
支持私有化部署与系统对接，面向金融的场景化能力已内置，完成部署与数据接入后即可使用。
落地路径
如何开始
灵群 的落地遵循「从单一业务场景快速验证，再逐步扩展」的路径。
第一步
选择高频单点业务切入
优先选择数据基础较好、业务相对独立、结果可快速验证的单点场景，例如：
- 投研与行业分析
- 风控合规摘要
- AML/KYC 客户尽职调查
第二步
在单点场景中形成稳定闭环
在完成初步接入后，通过持续使用优化逻辑，使单一场景形成稳定可用的工作闭环，例如：
- 减少重复整理与人工核对
- 提升分析频率与结果时效
- 会议与汇报可直接使用产出
第三步
逐步扩展至相关业务场景
在单点场景稳定运行后，再逐步扩展到相邻业务，例如：
- 投研与行业分析 → 监管报送与应答
- 风控合规摘要 → 信贷尽职调查
- 数据分析 → 管理驾驶舱
部署说明（试点阶段）
支持金融专网 / 私有化部署，模型与数据不出域可选。 操作审计、引用溯源与敏感字段脱敏策略可配置。
价值总结
组织获得的价值
让金融领域已有的数据、知识和业务流程，成为能够持续积累、持续复用、持续演进的 AI 资产。
研究可信
多源交叉验证与引用标注，结论有据、来源可查。
合规就绪
政策解读、风险事件与检查清单结构化输出，便于复核。
交付可审计
全流程操作与版本留痕，支撑内控与外部审计抽查。
知识沉淀
金融领域的模板、规范、案例与流程持续积累，可检索、可复用，并在后续应用中不断优化。
安全可控
支持金融专网 / 私有化部署，模型与数据不出域可选。 操作审计、引用溯源与敏感字段脱敏策略可配置。
全程可审计
报告生成步骤、数据源与修改记录完整留存。
不是替代业务系统，不是替代专业人员，而是让金融组织拥有自己的 AI 工作能力。
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