企业级AI智能体指南（中文）

本白皮书为企业采用人工智能提供了一个全面的框架它提供了一种战略方法来分解复杂的业务角色，编排多代理系统，确定适当的自治级别，并在行业垂直领域实施解决方案。通过详细的分析和案例研究，它展示了组织如何超越重新命名的自动化，实现真正的转型，并取得可衡量的业务成果。2.超越自动化：人工智能革命5.行业实施案例研究人工智能有望启动一个新的S型创新曲线，迫使企业将代理解决方案纳入其转型议程。虽然消费级代理用例已经证明了变革性的成功，但企业实施却没有显示出突破性的成果。大多数企业应用程序只是重新命名了现有的自动化或人工智能解决方案。在理解代理人工智能方面存在重大差距，更重要的是，在设计和执行有效的代理人工智能解决方案方面存在重大差距。本白皮书提供了实施代理人工智能的战略框架，重点是实际执行。它探讨了组织如何将复杂的工作角色分解为适合代理的任务，在一个有凝聚力的系统中编排多个代理从人工辅助发展到完全自主操作。通过对银行和金融服务（BFS）、保险以及金融和会计（FA&）的详细案例研究，本白皮书将试图展示代理人工智能如何在基础技术不断发展的情况下改变运营、增强决策并提供可衡量的商业价值。人工智能是指作为自主代理的人工智能系统，能够理解目标，做出决策，采取行动并调整其行为以实现特定目标。与传统的自动化或传统的人工智能系统不同，代理人工智能拥有：目标导向推理：理解目标并推理实现目标的最佳方法的能力自主决策：根据现有信息和学习模式做出独立决策的能力适应性：当面对变化的环境或新信息时，调整策略的能力协作智能：与人类和其他AI智能体有效合作以实现共同目标的能力自我改进：从经验和成果中学习以提高未来业绩的能力传统的机器人过程自动化（RPA）在高效执行预定义的、基于规则的任务方面表现出色，但缺乏适应性.一般来说，RPA的成功人工智能增强的自动化通过机器学习带来智能，但仍然在有限的参数内运行。因此，尽管人工智能解决方案在预测和规定结果和行动方面表现出色，但它仍然几乎没有能力适应、自主、推理和与其生态系统互动。另一方面，代理人工智能代表了一个变革性的飞跃-自主实体，它们理解目标，适应不断变化的条件，并与人类和其他代理有效合作虽然AI代理不一定需要使用大型语言模型（LLM）或大型推理模型（LRM），但利用LLM和LRM确实可以使代理能够进行推理，从而提高自主性。考虑银行业的交易监控：RPA可能会标记与预定义模式匹配的交易，而AI自动化可能会根据历史数据检测异常然而，人工智能将主动调查可疑活动，收集相关背景，与其他代理合作，建立全面的风险状况，并根据结果自适应地改进其方法。RPA自动化、AI自动化和代理自动化之间的差异尺寸传统的RPAAI自动化人工智能决策智能基于规则的决策模式识别和预测面向目标的推理与自适应决策执行预定义进程从数据中学习，但适应性有限自主追求目标，适应不断变化的环境通用性任务专用特定于域的跨域能力人类互动需要人工触发器和异常处理需要人的监督和干预作为智能伙伴与人类合作知识利用限于程序逻辑利用训练数据模式整合领域知识、背景和经验向人工智能的转变是战略性的，而不仅仅是技术性的。企业应该认真考虑代理人工智能，以提供以下好处：增强的适应性：智能体可以在复杂的动态环境中导航，而无需不断重新编程。提高决策质量：通过考虑多方面的背景并与其他代理合作减少人类认知负荷：处理日常和复杂任务，仅在必要时升级加速创新：实现新流程的快速试验和实施代理人工智能解决方案缺乏广泛的成功与技术限制关系不大，但更多的是与企业实施其代理人工智能计划的方法有关在构建企业级代理时，关注以下几个方面非常重要，这些方面相当明显1.代理可靠性：AI代理需要一致地运行并提供准确的结果2.集成：通常情况下，代理将被引入一个复杂的生态系统，其中包括多个外部工具和API。因此，代理成功的一个关键方面是投资适当的协议，允许与其他工具、代理和API无缝集成和交互。3.ROI驱动的自动化：仅仅因为代理人工智能是强大的和流行的，我们不需要强迫代理人工智能作为每一个自动化机会的解决方案简单的基于规则集的自动化可以无缝工作，并为简单的自动化提供更好的ROI4.避免过度强化和避免功能蔓延：保持解决方案简单，避免增加不必要的复杂性。同样重要的是要抵制添加太多功能的冲动5.安全措施：人工智能越狱和新的解决方案一样普遍和普遍我们可能很容易陷入一个递归问题，其中AI代理试图破坏其他AI代理。这是一个真正的威胁，不仅可以关闭人工智能程序，还可能造成严重的财务和声誉损失，除非有意识地投资于人工智能安全协议和工具。6.避免常见陷阱：当以用户为中心的设计被忽视时，人工智能程序面临着与传统自动化类似的挑战。常见的问题包括缺乏用户反馈循环和错误处理机制，这对于改进功能和提供更好的用户体验至关重要AI，启用这种连接是使代理有用和可扩展的关键。模型上下文协议引入了一个标准化的协议，消除了连接到多个工具的复杂性它作为一个统一的层，在LLM和外部工具之间进行转换，简化了它们的集成。而，就像互联网没有像“HTTP”这样的协议就不会扩展一样，传统的工作角色通常包括一个复杂的（或在大多数情况下是“复杂的”）责任、技能和知识矩阵。为了有效地实现基于代理的自动化，必须将复杂的工作角色分解为离散的、适合代理的任务。这需要结合方法的严格性和层次分解，确保代理可以有效地处理任务，同时保持原始工作角色的协同作用。目前的办法利用了以下几种1.面向代理的方法（AOM）：AOM扩展了面向对象和知识工程技术，通过纳入代理特定的属性，如信念，愿望，意图和承诺。这些方法通过以下方式实现任务分解：面向对象的扩展：用例分析和CRC（类-责任-协作）卡识别代理及其角色，扩展传统模型以包括代理特定的心理状态知识工程扩展：对智能体的认知和社会维度进行建模，以捕捉传统方法未涵盖的细微差别多代理系统使多个代理能够协作完成复杂的工作流程。当任务需要专门知识、协调和动态适应时，这种方法特别有价值。任务粒度：任务在专门的代理之间分配，确保有效处理复杂的协调框架：演示平台促进了代理之间的无缝任务委派和协作3.通过分解谱增强的基于角色的分解基于角色的分解涉及将工作角色分解为特定的功能，技能和工作流程。分解谱为该方法添加了一个分层框架，如下所述细化该过程：宏观层次分解：这一层次将整个工作角色分解为主要功能区。它对应于基于角色的分解中的功能分析，通过将高级职责映射到代理能力。例如，在保险承保中，此步骤可能涉及将角色划分为数据收集、风险分析和政策建议。中层分解：在这一层，功能领域被进一步划分为定义任务执行方式的特定流程。这与工作流分析相一致，在工作流分析中，作业角色的顺序和并行工作流被映射到座席任务。例如，承保中的风险分析可分为数据验证、风险评分和合规检查。微观层次分解：最细粒度的层次识别流程中的离散任务，并将其映射到代理功能。这对应于技能映射，其中必要的座席技能与任务要求保持一致例如，数据验证可以通过能够进行文档解析和异常检测的AI代理完全自动化。使分解与座席功能保持一致：最佳分解级别取决于任务的复杂性、可用代理能力的成熟度以及所需人工监督的程度对于高度结构化的任务，微观层次的分解允许完全自动化，而更细致的流程可能需要中观层次的分解，人工智能合作。在上述方法中，基于角色的分解结合多Agent系统的复杂工作流将被推荐。层次分解谱对于领域和过程SME来说是容易理解和可视化的，并且技术人员可以使MAS框架能够创建协作的Agent框架代理编排，即，多个代理朝着共同目标的协调，是将离散的智能实体转换成内聚的、产生商业价值的系统的原因有效的协调需要：明确的角色定义：每个代理的职责和边界通信协议：代理如何共享信息和协调行动优先级机制：如何在代理之间确定任务的优先级绩效监测：如何衡量和改进代理人的有效性配置模式：已经出现了几种编排模式，每种模式都有明显的优势：1.基于主管的编排：在此模式中，中央主管代理协调多个专门代理的活动例如，AmazonBedrock的多代理协作框架使用主管代理来管理专门的代理，从而提高任务成功率和效优点：•集中控制和监控•简化任务分配和优先级排序•明确的问责制此模式适用于需要紧密协调的复杂工作流，例如必须按顺序操作多个专门代理的财务结算流程2.顺序管道：这种策略涉及以线性顺序组织代理，其中每个代理执行特定的子任务并将结果传递给下一个代理。举个例子，CrewAI的博客写作管道，规划者，作家和编辑代理按顺序工作剂剂A剂B代理C优点：•清除工作流程•易于理解和实现•有限的应用•一个代理上的故障点可能会导致后续代理出现意外结果3.对等协调：在这种模式中，代理直接相互协调例如，Fetch.ai的多代理经济平台使自主经济代理能够在分散的市场中直接相互谈判，而无需中央协调。这些代理代表各种利益攸关方（消费者、提供者、数据所有者），进行点对点交易和信息交流，提高资源分配效率，减少中心瓶颈。剂剂A代理C代理C剂D优点：•无中心瓶颈•更好地应对单个代理故障•更灵活地适应不断变化的条件•更复杂的协调逻辑•可能发生冲突的行动这种模式对于代理需要快速响应本地条件的分布式系统非常有效，例如欺诈检测系统，其中多个监控代理可能需要快速协作。。ProjectBonsai在工业控制系统中结合了集中式和点对点方法高级协调代理确定总体制造策略，同时允许专门的过程控制代理在关键的实时操作期间彼此直接通信。这种混合方法保持了战略监督，同时使当地能够对不断变化的条件做出快速反应，从而使试点实施的生产效率提高了25%人类专家这种方法允许集中协调和直接的代理人对代理人的通信，并在需要时进行战略性的人员参优点：•将中央监督与地方自治相•比纯粹的集中式方法更具弹性•比纯粹的点对点系统更有组织性•适应各种复杂任务•可扩展以适应大型代理生态系统•更高的实施复杂性•需要仔细定义集中式组件和对等组件之间的•更复杂的调试和监控•潜在的通信开销•地方和全球决策之间协调冲突的风险5.基于图的编排：基于图的编排将代理及其交互表示为节点（代理）和边缘（通信路径）的网络，从而实现动态和非线性工作流。例如，AWS在其代理交互框架中使用基于图的模型来支持复杂的协调模式并增强分布式系统的可扩展性。数据代理监控代理监控代理理人主流次流代理节点优点：•支持具有非线性交互的复杂工作流•随着系统扩展，创建、维护和调试交互图•难以在运行时动态修改图结构以适应不断变化的环境•遍历具有许多节点的复杂图时的计算开销和潜在性能瓶颈和边缘有效的机构间沟通对协调至关重要主要协议包括：•代理通信协议最初通过代理通信语言（AgentCommunicationLanguages，简称ACL）（如KQML和FIPA-ACL）形式化，提供了代理之间的结构化语义和虽然这些基础模型引入了代理交互中的关键概念，但现代多代理系统，特别是构建在LLM上的多代理系统，（例如Kafka，RabbitMQ），以实现异步，工具集成和动态代理通信•发布/订阅范例，将发布者（生成消息的代理）与订阅者（接收消息的代理）相结合，支持异步通信有效的编排需要对座席活动和系统性能的可见性。现代代理编排平台提供：流程可视化：实时查看座席工作流和活动性能仪表板：监控座席的有效性、效率和结果异常队列：用于处理需要人工干预的情况的界面审计跟踪：全面记录座席的操作和决策这些功能使组织能够监控、排除故障并不断改进其代理系统。并非所有任务都适合完全自主的代理自动化。确定适当的自主性和人为监督水平对于平衡效率与可靠性、处理异常和保持合规性至关重要。以下是使用代理AI确定自动化水平的关键指南数据质量和完整性：人为监督对于确保数据输入的准确性和完整性至关重要。定期审计和数据质量检查应由人类专家执行异常处理：人类应该参与管理自动化系统参数之外的案例。组织必须为需要人工判断和干预的复杂或异常情况建立明确的升级路径法规遵从性：人类专家必须确保自动化流程符合行业法规和标准。自动化系统的定期合规性审计和更新应由人类专家监督，以防止违规行为并保持对不断变化的需求的遵守系统监控：组织应该为自动化流程实施持续监控系统。人类专家应审查系统性能指标，并及时解决任何异常或问题，以防止级联故障。决策验证：对于关键决策，组织应该实施人在回路方法，人工智能建议在执行之前由人类专家进行验证环境可预测性：任务环境必须是合理可预测的，以便AI代理在没有持续人为干预的情况下有效运作具有高度可变性或不确定性的任务风险评估和后果严重性：组织应该对错误可能产生中等影响的任务实施人在回路方法对于错误可能导致重大财务、法律或声誉损害的任务，应保持强有力的人力审计跟踪：组织应确保自动化系统可以提供全面的审计跟踪，并对所做的决策提供明确的解释，以支持法规遵从性和流程透明度。数据可用性和质量：组织需要评估座席培训和自动化所需数据的可用性和质量当高质量、全面的数据可用于有效地训练和操作人工智能系统时，更高水平的自主性是合适的人的附加值：组织应该考虑人的判断是否为任务增加了重要的价值需要创造力、同理心、道德判断或复杂上下文理解的任务该评估框架有助于确定任务的优先级，以实现适当的人员参与水平例如，常规数据协调在可定义性和可预测性方面得分很高，后果严重性较低，使其成为代理自动化完全自主的理想选择相比之下，复杂的欺诈调查可能需要大量的人力协作，因为它们具有不可预测性和高后果严重性。人工智能的实现存在于从人类主导到完全自主的范围副驾驶（人类主导）：智能体提供建议和支持，但人类做出决定并采取行动共享控制（SharedControl）：智能体自主处理日常任务，但将复杂情况升级为人类智能体自主运行，具有人工监督和干预能力自治（代理驱动）：代理独立操作，最少的人为参与对于复杂的用例，组织应该谨慎地沿着这个范围前进，在每个阶段建立信任和能力：•进行任务适用性评估•开发初始代理原型•实施变革管理方案•以副驾驶模式部署初始代理模式•实现交互式通信•增强监控和分析•通过人工监督扩展代理自治•实施高级业务流程模式•在适当的情况下部署完全自主的代理•优化人机协作15|企业人工智能指南在建立了代理人工智能的概念基础之后-从其超越传统自动化的独特功能到分解角色的框架我们现在谈谈实际执行问题。以下行业特定的案例研究展示了这些理论原则如何转化为有形的每个用例都说明了代理人工智能实现的完整旅程：从问题识别和任务分解到代理编排策略和可衡量的结果。这些例子不仅提供了概念验证，而且提供了组织可以适应其特定环境的可操作蓝图。通过详细研究这些实现，我们弥合了理论潜力和实际执行之间的差距，准确地展示了代理AI如何提供在复杂的企业环境中实现变革价值传统的工作角色通常包括一个复杂的（或在大多数情况下是“复杂的”）责任、技能和知识矩阵。为了有效地实现基于代理的自动化，必须将复杂的工作角色分解为离散的、适合代理的任务。这需要结合方法的严格性和层次分解，确保代理可以有效地处理任务，同时保持原始工作角色的协同作用。目前的办法利用了以下几种跨国保险公司的财务结算流程通常会消耗大量资源，同时面临严格的监管期限。这些流程涉及跨多个系统的复杂工作流程、不同数据源之间的协调以及来自众多地方实体的报告的合并。重复然而，这些任务的细微差别使它们成为人工智能实现的理想候选人。将我们的分层分解框架应用于关闭过程，揭示了与代理能力相一致的自然划分财务结算职能可分为六个核心职能领域（宏观一级分解），每个职能领域又细分为具有明确投入、产出和工作流程的明确流程（中观一级分解），如下所示：16|企业人工智能指南S.no宏观层次分解1数据收集和验证•系统数据提取•数据标准化和规范化•完备性验证•跨系统数据对账2对账报告•跨系统平衡匹配•离散识别和分类•分辨率跟踪•文件管理3调整处理•调整识别和分类•日记帐分录创建•审批工作流管理•过帐执行4财务合并•货币换算•公司间抵销•少数股东权益计算•集团一级的调整5财务报告•报表生成•合规性验证•披露准备•报告分发6性能分析•方差分析•趋势识别•异常检测和解释•评论生成在最细粒度的层次上，我们确定特定的任务及其对代理自动化的适用性（微观层次分解）。例如，在数据收集和验证中，我们有下面的微观分解：•连接到源系统并提取数据（高度结构化，非常适合完全自动化）•跨系统标准化数据格式（基于规则，适合•应用验证规则来识别数据缺口（定义明确，适合自动化）•解决复杂的数据质量问题17|企业人工智能指南将自主性评估框架应用于结束任务揭示了不同的自主性水平：任务类别预测性后果严重性数据质人的增值建议的自主权数据提取高低高低充分的自主权标准调节高介质高低监督自治复杂的对账介质高介质高协同经常性日记帐分录高介质高低监督自治非标准调整数低高介质高以人为本公司间抵销高介质高低监督自治财务报表编制高高高介质监督自治管理层评论低高介质高以人为本对于财务结算，混合编排方法可实现控制和效率的最佳平衡财务结算协调员代理：作为主要协调员，维护结算日历，跟踪依赖关系并确保及时完成所有任务•数据集成代理：从源系统中提取和分析数据•对账代理：执行账户对账并跟踪未解决的项目•日记帐分录代理：创建、传送和过帐标准调整•合并代理：执行货币换算和公司间抵销•报告代理：生成财务报表和监管报告•分析代理：消除差异并生成人类融合点：•非标准调整的审批•解决复杂的对账差异•财务报表的最终审查•拟订战略评论18|企业人工智能指南事件驱动的通信：代理响应数据可用性或任务完成等触发器状态跟踪：全面监控任务进度和瓶颈异常路由：自动上报需要人工判断的问题反馈循环：获取性能指标以持续改进系统金融系统的MCP集成-模型上下文协议通过标准化代理与以下各项的交互，为金融结算提供了显著优势•遗留会计应用程序•文档管理系统MCP的实施降低了集成复杂性和维护开销，同时在整个金融生态系统中提供一致的错误处理和身份验证。1919|企业人工智能指南可视化和监控-应实施全面的可视化仪表板，其•包含已完成、正在进行和待完成任务的实时关闭日历•每个账户和实体的状态指标•关键路径分析显示瓶颈性能指标：•与历史基准相比的关闭时间跟踪•对账完成率•异常量和解决时间•需要人工审查的项目的集中队列•按类型、实体和优先次序对例外情况进行分类•过去类似例外的历史背景审计跟踪：•全面记录所有座席操作•记录人工决策和推翻•所有系统交互的时间戳记录实施途径-分阶段实施方法在管理风险的同时提供增量价值基础阶段：部署数据集成和协调代理在人类高度监督扩展阶段：添加具有受监督自主权的日记帐分录和优化阶段：实现具有协作自主性的成熟度阶段：减少对性能良好的流程的人为监督，并提高代理的复杂性在财务结算中战略性地实施人工智能可以在财务结算中战略性地实施人工智能可以将周期时间缩短30%-50%，将资源需求减少40%-60%，并显着提高准确性同时增强分析能力。20|企业人工智能指南大多数全球银行都在与他们的交易监控系统作斗争，该系统每天产生数千个误报，让调查人员不知所措，让真正的欺诈行为得以逃脱。事务监控是代理人工智能的理想应用，因为它复杂地融合了结构化数据处理、模式识别和细致入微的调查要求。金融犯罪不断演变的性质要求系统能够自主适应，同时保持监管合规性。一个全面的人工智能方法涉及战略角色分解，适当的自治分配和复杂的编排。将我们的分层分解框架应用于事务监控过程，可以揭示与代理能力相一致的自然划分。交易监测职能可分为六个核心职能领域（宏观一级分解），每个职能领域又分为具有明确投入、产出和工作流程的界定流程（中观一级分解）如下：S.no宏观层次分解中观层次分解1数据收集和标准化•源连接和管理•数据提取和标准化•跨系统对账•质量确认2模式分析和风险评估•模式识别和异常检测•历史比较与趋势分析•行为分析•风险评分和阈值管理3警报管理•警报分流和分类•基于风险因素的优先级分配•资源分配和工作负载平衡•警报时效和升级管理•假阳性识别和减少4调查和背景分析•上下文采集•文档分析•丰富客户资料•事务关系映射•文件证据收集•实体网络分析5法规报告•病例文件汇编•证据收集和保存•可疑活动的叙述生成•监管备案准备和提交•审计跟踪维护和文件记录6流程协调和监督•工作流程排序和管理•异常处理和上报•性能监控和优化•跨代理通信便利化21|企业人工智能指南高度结构化的任务（数据提取、规范化）：智能体在数据提取和规范化、针对已知类型学的初始模式匹配、基本警报优先级排序、常规文档收集等任务上拥有完全自主权半结构化任务（初始风险评分）：由代理人领导，监督复杂场景的风险评分、中等风险案例的警报处置、背景信息综合、叙述草稿生成等任务。复杂判断任务（最终SAR确定）：人工主导，代理协助完成最终可疑活动确定、复杂调查策略、监管备案批准、模型调整和阈值调整等任务行动中的自治评估框架-代理人工智能系统的有效性取决于适当校准的自治水平。人的监督集•系统适应性决策是必要的代理类型人类监督理由数据聚合高系统级监控具有定义参数的高度结构化任务定期模型审查具有既定模式的统计性质警报管理介质阈值调整，复杂病例审查效率和准确性之间的平衡调查就复杂案件提供指导，核实调查结果语境判断要求报告低全面审查高监管后果Orchestrator介质系统级监控具有动态适应的过程协调22|企业人工智能指南战略层-协调器代理建立总体案例优先级，分配资源并监控系统性能战术层-专用代理直接与相邻进程通信•风险评分代理直接向警报管理代理提供信息•调查代理人与报告代理人协调，以确保调查结果得到适当记录操作层-各个代理在其域中自主操作，同时向协调器报告状态垂直通信-状态更新和战略指令在协调器和专门代理之间流动水平通信-相邻代理直接交换信息以最小化延迟人工集成点-设计的界面，其中人工专业知识与代理处理集成异常处理-业务流程框架包括复杂的异常管理：•异常模式的自动升级•为紧急案件动态重新分配资源•用于调节敏感性测定的显式人类决策点统一数据访问层-标准化与核心银行系统、监视列表和外部数据源的连接工具集成框架-支持无缝集成专用工具：•网络分析可视化•文档提取实用程序•监管备案接口Agent通信规范化-在Agent之间建立一致的交互模式，而不管它们的底层技术如何人机协作界面--标准化智能体如何向人类专家提供信息虽然MCP继续成熟，早期采用提供了显着的架构优势，并定位系统的未来增强协议的发展。操作仪表板：•实时交易流监控•代理活动跟踪和性能指标•具有优先级指示符的异常队列•资源利用可视化•案件细节与特工收集的证据•实体关系映射•风险因素可视化和解释•交易时间轴分析管理分析：•警报量和处置趋势•效率指标和瓶颈识别•假阳性/阴性率分析•法规遵从性跟踪•Agent学习曲线可视化•模式适应有效性•人机协作指标•模型性能和漂移指标23|企业人工智能指南24|企业人工智能指南•过程映射和任务分类•数据源库存和集成规划•代理原型开发和测试•业绩基线的建立•治理框架发展第2阶段：增强模式（4-6个月）•作为辅助工具的数据聚合代理部署•人工验证的风险评分代理实现•用于优先化建议的警报管理代理•收集研究者反馈以持续改进•业绩衡量标准的建立和监测•数据聚合过渡到监督自治•风险评分扩展以处理常规病例处置•用于背景丰富的调查代理部署•用于草稿生成的报告代理实现•用于基本工作流管理的配置管理器代理介绍•异常处理协议开发•通过高级模式识别增强风险评分•一种推理能力扩展的调查Agent•报告代理演变为生成完整的归档草稿•具有自适应工作流管理的动态协调•针对新兴欺诈模式的预测能力•高级性能分析实施•日常事务的自主处理•跨系统学习模式适应•高级上下文分析实施•优化的人机协作框架•基于结果的持续演化机制25|企业人工智能指南检测效率：通过复杂的模式识别和上下文分析，真阳性识别率提高30%-40%运营效率：误报减少70%-85%，使调查人员能够专注于高价值案件调查速度：通过自动化背景收集和分析，将成本优化：通过减少人工处理，大型机构每年可节省合规性：通过更全面、一致和记录良好的监控，提高与监管机构的适应能力：不断改进系统，以应对新出现的金融犯罪技术财产和意外伤害（PC）保险承保流程由于其复杂的工作流程，对多方面数据源的依赖以及对一致风险评估的需求，为代理人工智能转型提供了理想的候选人在这个领域实现代理AI可以显著提高运营效率、风险评估准确性和客户体验，同时保持严格的法规遵从性。PC核保的战略角色分解：在PC核保中成功实施代理人工智能，首先是按照前面概述的分层方法进行系统的角色分解。&&PC承保职能可分为四个核心职能领域（宏观层面分解每个职能领域又细分为具有明确输入、输出和工作流程的定义流程（中观层面分解）S.no宏观层次分解中观层次分解1信息收集和验证•文件接收和分类（申请、检查、索赔历•结构化数据提取和规范化•第三方数据集成（财产记录、卫星图像、天气数据）•不确定性识别和解决2•按财产类型和地理位置分列的历史损失模式•突变模型集成与解释•市场状况评估和竞争定位•损失倾向和严重程度的预测建模3策略管理•覆盖配置和限制确定•费率因素应用和保费计算•报价生成和提案准备•政策文件的创建和交付•续订评估和保留策略4合规管理•管辖规则检查和验证•根据监管要求选择表格和背书•文件验证和认证•监管报告和备案管理26|企业人工智能指南），文件接收：对收到的文件进行分类风险评分：应用特定的风险模型，与行业基准进行比较，识别风险因素这种结构化分解为设计多代理系统奠定了基础，该系统可以有效地处理PC承保的复杂性，同时在需要时保持适当的人力•从既定来源收集标准数据•根据第三方数据库验证策略信息•为标准承保范围生成基本保单文档•根据明确的法规要求进行例行合规检查•标准住宅物业的风险评估•为完善的风险状况定价•无重大变更的保单续期处理•巨灾风险计算协作自治复杂商业地产风险评估•非标准物业评估（高价值、独特建筑）•针对特殊需求的覆盖范围定制•具有多个例外或独特功能的策略的定价•没有既定承保先例的新风险或新兴风险情景•复杂的监管情况或司法边缘案件•高价值或战略客户谈判•数据可用性有限或不明确的情况这种渐进的方法确保了基于风险复杂性和潜在影响的适当人员参与基于主管的协调：核保协调代理提供集中化的工作流管理，确保案例在核保生命周期中适当进展，并保持整个流程的可见性点对点协作-专业代理在高效时直接通信，方式如下：•风险评估和定价代理就特定因素的保费调整进行•合规和文件代理确认政策表格的监管要求•数据收集和风险评估代理在检测到异常时请求提供更多信息27|企业人工智能指南数据采集代理：从应用程序、第三方来源和历史记录中风险评估代理：评估物业特征、位置因素和申请人历史，以确定风险级别定价代理：根据风险评估确定适当的评级因素并计算保费合规代理：确保满足特定管辖区和保单类型的所有法规要求文档代理：生成和管理所有必需的策略文档客户沟通代理：处理与客户和经纪人的日常沟通承保协调程序代理：协调整个工作流并管理例外情况垂直沟通：状态更新和战略指令在协调器和专业代理之间流动水平通信：相邻代理直接交换信息，以最大限度地减少延迟人工集成点：设计的界面，其中人工专业知识与代理处理集成异常处理：编排框架包括复杂的异常管理：•异常模式的自动升级•为紧急案件动态重新分配资源•用于法规敏感性测定的明确的人类决策点外部数据整合：实现与财产数据库、灾害模型和航空图像服务的标准化工具协调：为代理商提供对评级引擎、文档生成系统和合规数据库的一致访问机构间交流：促进复杂风险评估的标准化信息交流•创建一个中央MCP服务器来在代理和外部服务之间进行转换•执行信息交流标准化协议施28|企业人工智能指南29|企业人工智能指南流程控制面板：实时可视化通过承保渠道的申请，显示当前状态和代理人处理每个案例的情况座席性能指标：•每个代理的准确率•按任务类型分列的处理时间•例外率和类型•人为干预频率及原因•整个投资组合的风险因素热图•风险评估的比较可视化•异常检测和突出显示网络管理界面：•人类承销商的队列可视化•基于优先级的病例分配•容量监控和负载平衡审核和合规性仪表板：•对所有座席决策进行完整的审计跟踪•按司法管辖区划分的法规合规状况•文档完整性指标•使用多级框架进行详细的任务分解•开发和培训初级代理人，重点是数据采集和标准风险评估•建立治理框架和绩效指标•为新的人-代理协作模型创建承销商培训计划第2阶段：扩大承保（4-6个月）部署初始代理人作为承销商助理，提供建议，但不做出独立决定•实施全面的反馈机制，提高座席准确率•开发跟踪座席建议质量的性能仪表板•开始开发定价和合规代理•毕业生数据采集代理到自主操作的标准输入•以助理模式部署定价和合规代理•在代理之间实施初始协调•建立具有明确升级路径的异常处理工作流•创建用于流程监控和瓶颈识别的•部署核保协调器代理以管理端到端流程•过渡标准，低复杂性风险，完全由人工监督的代理人主导的处理•实现高级代理通信协议•根据累积的操作数据优化系统性能•加强异常处理和自我纠正机制•将自主处理扩展到中等复杂性风险•基于人类反馈模式实现高级学习•开发与索赔和客户服务的跨职能集成•针对复杂的承保场景优化人工-代理协作•部署持续改进机制以实现持续优化在整个实施过程中，保持适当的人员参与仍然至关重要，特别是对于复杂的风险、监管边缘案例和战略客户关系。30|企业人工智能指南•通过更快的报价周转来增强客户体验•在整个投资组合中更一致地应用承保•改进机构知识的获取和利用经过改造的承保业务在自动化效率和人类专业知识之间实现了强大的平衡，使承保人能够专注于复杂的风险评估和战略客户关系，同时自动进行日常流程正如我们的行业案例研究所证明的那样，代理人工智能代表了企业运营的一种变革性方法，而不仅仅是对现有自动化的渐进式改进。本白皮书中提出的战略框架分解复杂的角色，编排多代理系统，确定适当的自治级别并通过测量阶段实施，为组织提供了获取此价值的路线图。在代理人工智能实施方面取得成功的组织有着共同的特征：他们从明确的业务目标而不是技术能力开始，他们沿着自治范围刻意前进--在每个阶段建立信心和能力，并投资于稳健的治理和人-代理协作模型。随着人工智能技术的不断发展，遵循这些原则的早期采用者消费者和企业应用程序之间的差距正在缩小，具有前瞻性思维的组织已经为真正的智能企业奠定了基础。问题不再是人工智能是否会改变行业，而是哪些组织将引领这一转变，哪些将被