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MCP如何破解大模型在金融服務(wù)場景的難題 | 創(chuàng)新場景

鈦度號
該方案通過創(chuàng)新的“面向AI的再資產(chǎn)化”理念,通過盈米且慢MCP將盈米的數(shù)據(jù)、API服務(wù)和投顧業(yè)務(wù)能力重新包裝為AI可理解和調(diào)用的標準化工具,破解通用大模型在金融場景的痛點,賦能專業(yè)、可靠的AI金融應(yīng)用構(gòu)建。

場景描述

通用AI大模型在金融服務(wù)的場景中存在有以下痛點:

  • 1、數(shù)據(jù)質(zhì)量低:底層金融數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)性缺失,數(shù)據(jù)不準確,甚至“張冠李戴”。
  • 2、容易產(chǎn)生幻覺: 大模型可能會產(chǎn)生“幻覺”,生成與事實不符的錯誤信息。
  • 3、更新不及時:金融市場瞬息萬變,大模型缺乏對市場時效性的準確把握,難以及時適應(yīng)快速變化的金融市場動態(tài)和趨勢。
  • 4、專業(yè)知識欠缺:金融領(lǐng)域有大量的專業(yè)術(shù)語和知識,如果大模型理解不深,就難以提供具有專業(yè)水準的分析和建議。
  • 5、技術(shù)與業(yè)務(wù)割裂: 金融機構(gòu)雖有AI化升級的迫切需求,但存在技術(shù)與業(yè)務(wù)流程割裂的問題,需要單獨進行模型精調(diào)、數(shù)據(jù)治理和工具鏈開發(fā),面臨技術(shù)、成本和周期的巨大挑戰(zhàn)。

解決方案

“盈米且慢MCP”以配置化、自動化的方式,將盈米積累多年的基金數(shù)據(jù)、投顧算法、財務(wù)分析等核心能力,通過AI技術(shù)進行集中治理和標準化封裝。這使得這些原本為機器和人設(shè)計的、分散的“隱性資產(chǎn)”,能夠被AI系統(tǒng)批量讀取、深度理解并智能調(diào)用,為AI大模型在金融垂直領(lǐng)域的規(guī)?;瘧?yīng)用提供了堅實、高效且安全的基礎(chǔ)設(shè)施支撐。這是一套將企業(yè)核心能力“面向AI進行再資產(chǎn)化”的創(chuàng)新范式。

一、 核心創(chuàng)新與技術(shù)亮點

1. 零代碼實現(xiàn)海量API的AI工具化

我們研發(fā)了突破性的OpenAPI到AI工具自動化轉(zhuǎn)換引擎這一“再資產(chǎn)化”的核心技術(shù)

創(chuàng)新突破:該引擎能夠?qū)⑵髽I(yè)現(xiàn)有的OpenAPI文檔自動轉(zhuǎn)換為AI可調(diào)用的標準化工具。系統(tǒng)通過遍歷OpenAPI文檔的路徑和操作定義,自動生成工具名稱和描述,并構(gòu)建相應(yīng)的參數(shù)驗證模式。

AI治理AI工具:創(chuàng)新性地利用AI能力進行批量大規(guī)模的存量接口治理工作,通過智能化的信息抽樣、語義消歧、參數(shù)標準化等處理,將傳統(tǒng)面向機器設(shè)計的API改造為適合AI理解和使用的工具。這種"AI治理AI工具"的方式,實現(xiàn)了企業(yè)API資產(chǎn)的智能化升級,大幅提升了AI系統(tǒng)對企業(yè)業(yè)務(wù)能力的理解和調(diào)用效率。

2. 配置化智能API代理

我們摒棄了傳統(tǒng)的硬編碼集成方式,構(gòu)建了高度靈活的配置化API代理引擎。

動態(tài)配置:通過可視化界面,業(yè)務(wù)人員或技術(shù)人員可以像搭積木一樣,動態(tài)配置API的路由、參數(shù)映射和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換規(guī)則,實時生效,極大提升了業(yè)務(wù)響應(yīng)速度。

內(nèi)置邏輯引擎:內(nèi)置高性能JavaScript(V8),允許在不改動后端服務(wù)的情況下,注入復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯和數(shù)據(jù)處理能力,為應(yīng)對多變的金融場景提供了前所未有的靈活性。

3. 企業(yè)級安全與治理框架

在金融這一高度合規(guī)的行業(yè),安全是AI應(yīng)用的前提。該MCP解決方案構(gòu)建了貫穿全鏈路的多層級、AI感知的安全治理體系。

精細化權(quán)限管控:基于API密鑰和服務(wù)分組,實現(xiàn)對AI調(diào)用的“一事一授權(quán)”,確保AI的行為邊界清晰可控,防止數(shù)據(jù)泄露和越權(quán)訪問。

智能流量治理:采用基于Redis的分布式智能限流算法,可根據(jù)不同用戶、不同場景設(shè)置差異化訪問策略,并具備預(yù)測性流量調(diào)整能力,在保障系統(tǒng)高可用的同時,有效防止惡意攻擊和系統(tǒng)過載。

全鏈路可觀測性:提供從請求到響應(yīng)的完整追蹤與日志記錄,確保每一次AI調(diào)用都有據(jù)可查、有跡可循,滿足金融行業(yè)的審計與合規(guī)要求。 

4. 高性能分布式架構(gòu):保障大規(guī)模AI調(diào)用的穩(wěn)定與高效

協(xié)議融合與兼容:盈米且慢率先對MCP協(xié)議進行深度企業(yè)級實踐,并創(chuàng)新性地融合了OpenAPI標準,同時兼容SSE長連接、HTTP等多種通信方式,無縫對接扣子(Coze)、元器(GenUI)、Dify等主流AI應(yīng)用構(gòu)建平臺。

三層緩存策略與容錯機制:通過內(nèi)存、Redis、數(shù)據(jù)庫三層緩存架構(gòu),實現(xiàn)毫秒級的熱數(shù)據(jù)響應(yīng)。配合智能降級與容錯機制,確保在極端情況下,系統(tǒng)依然能提供穩(wěn)定服務(wù),保障業(yè)務(wù)連續(xù)性。

二、 商業(yè)價值與行業(yè)影響

1. 大幅提升企業(yè)資產(chǎn)效能,實現(xiàn)降本增效

API資產(chǎn)利用率:將企業(yè)內(nèi)部沉睡的API資產(chǎn)利用率從5%提升至85%以上。

AI應(yīng)用開發(fā)效率:新AI功能的集成與開發(fā)周期從“周”級縮短至“小時”級。

第三方系統(tǒng)集成效率:第三方系統(tǒng)集成時間從“月”級降低至“天”級。

2. 加速金融AI應(yīng)用落地,推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新

MCP解決方案的“即插即用”特性,使得業(yè)務(wù)團隊可以快速驗證和上線AI驅(qū)動的新功能,如智能投顧對話、自動化財報分析、定制化產(chǎn)品推薦等,極大加速了公司在金融科技領(lǐng)域的創(chuàng)新步伐。它助力實現(xiàn)AI能力的平權(quán),讓不懂AI的業(yè)務(wù)人員也能輕松構(gòu)建強大的AI應(yīng)用。

3. 引領(lǐng)行業(yè)技術(shù)標準,樹立轉(zhuǎn)型典范

“盈米且慢MCP”解決方案不僅是盈米內(nèi)部的技術(shù)突破,其“面向AI的再資產(chǎn)化”理念和企業(yè)級實踐,為行業(yè)的AI數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了一套可復(fù)制、可推廣的“方法論”和“最佳實踐路徑”。盈米也在通過核心組件的逐步升級和行業(yè)經(jīng)驗分享,積極推動相關(guān)技術(shù)標準的建立,為產(chǎn)業(yè)的智能化升級貢獻力量。

成效

平臺調(diào)用量: 累計調(diào)用量超2000000次

開發(fā)者生態(tài): 吸引并服務(wù)超1500名開發(fā)者及用戶進行應(yīng)用創(chuàng)新

機構(gòu)覆蓋面: 服務(wù)金融、科技及學(xué)術(shù)機構(gòu)超120家

效率提升: 模型幻覺問題解決率達100%報告產(chǎn)出效率提升5倍以上,客戶轉(zhuǎn)化率翻番

本文系作者 盈米且慢 授權(quán)鈦媒體發(fā)表,并經(jīng)鈦媒體編輯,轉(zhuǎn)載請注明出處、作者和本文鏈接
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