金融AI再落一城|东华软件携手某城商行建设三个专项反洗钱智能体

智甄通 × 智研通 × 智析通

“从报告生成到模型优化，让AI真正进入反洗钱业务流程”

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▍ 反洗钱智能化迎来新实践

随着金融业务发展和洗钱手法不断变化，反洗钱工作对风险识别、分析研判和模型迭代提出了更高要求。以规则引擎为核心的传统反洗钱体系，在识别精度、人工分析效率和规则更新速度等方面，仍有进一步提升的空间。

大模型与智能体技术的发展，为反洗钱工作提供了新的支持方式。通过将领域知识、业务规则与数据分析相结合，AI 能够辅助处理重复性工作，为专业人员开展风险研判和模型优化提供支持。

近日，东华软件与某城商行正式达成反洗钱智能体项目合作。项目由东华灵曜 Agent 平台提供AI平台与智能体能力，依托自主研发的灵曜Agent平台，建设智甄通、智研通、智析通三大反洗钱智能体，覆盖可疑交易报告生成、模型预研与模型有效性分析等关键业务场景。

不仅是三个智能体的落地，更是推动AI从“辅助问答”走向金融专业业务流程的一次重要实践——让AI开始参与反洗钱的分析、研判、反馈与持续优化。

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▍ 为什么反洗钱需要智能体

在反洗钱“识别、分析、上报、优化”的业务链路中，专业人员需要处理大量信息，并在多个环节反复核查。实际工作中的难点主要集中在以下方面：

●识别端：既有规则对新型洗钱手法的覆盖仍需完善，风险识别的准确性与有效性有待提升。

●分析端：可疑交易报告撰写涉及大量资料整理与文字归纳，人工投入较大，报告质量和表述规范性需要持续把控。

●优化端：模型效果评估和规则调整需要更充分的数据支撑，帮助业务人员及时发现问题、验证优化方向。

▌ 真正的反洗钱智能化，不是让大模型替代专家判断，而是让AI承担信息整理、关联分析与重复性工作，把专业人员释放到真正需要经验和判断的环节。

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▍ 三大场景明确建设方向

▲ 三大反洗钱智能体形成业务闭环

在该城商行反洗钱系统三期建设中，将依托灵曜 Agent 平台，建设智甄通、智研通、智析通三大反洗钱智能体，分别面向可疑交易报告生成、模型预研与模型有效性分析三大核心场景，推动 AI 深入反洗钱业务流程，逐步形成“识别—分析—优化—再识别”的持续闭环。

▌ 从从智甄通到智研通，再到智析通，三款智能体各专注解决一类具体业务问题。它们既可单独完成对应场景的专项任务，也能够相互串联协同，搭建起“识别—分析—优化—再识别”的完整业务闭环。

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▍ 三大智能体如何辅助业务

▍ 4.1智甄通 · 可疑报告智能体：提升报告起草效率

一份可疑交易报告，往往需要分析人员梳理客户背景、账户关系、交易行为与可疑特征。资料分散、归纳耗时，也给报告内容的完整性和表述一致性带来挑战。

智甄通以案例、特征、客户、账户、交易数据及既往知识库为输入，辅助开展团伙画像与可疑特征分析，结合专家经验生成可疑交易报告初稿，覆盖地下钱庄、腐败、涉税、恐怖融资等多类可疑场景。

通过“智能起草、人工复核”的协作方式，智甄通将帮助分析人员减少资料整理与文字撰写的时间，把精力更多用于证据核查和专业判断。

▍ 4.2智研通 · 模型预研智能体：为模型优化提供数据支持

智研通面向指标设计与模型优化，为业务专家提供更丰富的计算方式和预研思路。

在该项目现有的二元型、阈值型、区间型三种基础指标计算方式之上，拟新增线性递增型、比例型、时间关联型、组合型、频次加权型五种类型，形成八类指标计算方式。通过扩展计算维度，更细致地刻画资金异动强弱、结构性异常、时间关联、行为频次和多条件组合等特征。

在此基础上，智研通将从制度与数据两个方向辅助模型构建：

●制度驱动：导入监管制度或内控文本，由大模型辅助解析，逐级形成识别模型、业务规则与量化指标的建议，为制度要求转化为业务规则提供支持。

●数据驱动：基于历史交易样本开展分析，辅助挖掘潜在模式，提出可供专家进一步验证的新指标与新特征。

结合动态权重、地域差异化阈值、时间衰减、置信度计算、多维交叉验证等优化策略，预研成果有望更加贴合本地业务特点，为提升模型识别能力提供依据。

▌ 预研成果始终定位为决策辅助：新指标需经业务专家评审与数据回测验证，方可纳入规则库。

▍ 4.3智析通 · 模型有效性分析智能体：支持模型持续校准

模型上线后，哪些规则有效、哪些环节需要调整，需要结合持续追踪和业务反馈进行判断。智析通将为这一过程提供支持。

该智能体围绕辅助研判问答、模型效果追踪、跨案例关联三项能力展开建设：结合领域知识与案例信息辅助解答研判疑问，关联相似案例，持续追踪模型上报率、预警率与命中情况，帮助定位薄弱环节并提出优化建议。

▌ 逐步建立“识别、分析、优化、再识别”的持续反馈机制，让模型优化有数据可参考、有结果可验证。

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▍ FDE深入业务现场，让AI真正进入反洗钱流程

金融AI的难点，从来不只是模型能力，而是如何真正理解业务、连接数据、融入系统并持续创造价值。在本次项目中，采用FDE（Forward Deployed Engineer）场景共创模式，由业务、产品与技术团队深入客户实际业务流程，围绕反洗钱场景中的数据、规则、知识、流程与系统开展联合建设，推动智能体从“能力验证”走向“生产落地”。

▲ FDE 场景共创：让 AI 从能力验证走向生产落地

●1）深入业务｜Understand：理解可疑交易研判、模型预研、有效性分析等真实业务流程。

●2）沉淀知识｜Model：将监管制度、专家经验、案例、规则与指标沉淀为AI可调用的知识资产。

●3）连接系统｜Integrate：与既有反洗钱系统、数据及模型能力连接，减少业务割裂。

●4）共创智能体｜Build：围绕真实任务构建智甄通、智研通、智析通，而不是脱离业务开发通用Agent。

●5）生产验证｜Validate：通过专家复核、数据回测、权限控制和审计追溯验证实际效果。

●6）持续运营｜Evolve：根据监管变化、业务反馈和案例积累持续优化知识、规则、模型与Agent。

▍六项工作，需要工程师与业务团队在现场共同落地

借鉴业内前沿部署工程师（FDE）打通落地 "最后一公里" 的交付理念，项目团队前置到业务现场，与行内业务及科技团队共同梳理研判流程、沉淀知识规则；基于项目数据环境形成可验证原型，结合业务专家评审和数据回测持续优化；验证有效的知识、规则、指标与工具编排，须经业务人员复核确认后方可生效，并沉淀回灵曜 Agent 平台，支持跨场景复用。

这些能力共同支撑智能体融入反洗钱日常工作，让技术能力与业务要求有效衔接。

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▍ 灵曜 Agent 平台提供技术支撑

三大智能体将基于灵曜Agent平台进行建设，由东华灵曜提供平台、智能体及场景化AI能力支撑。提供智能体开发、部署与运营所需的工程化能力，为金融机构推进大模型应用提供技术支持。

▲ 灵曜 Agent 平台：连接金融知识与业务场景的 AI 能力底座

平台核心能力：

●多模型管理：支持多模型接入与统一调度，按业务场景选择适用模型，兼顾应用效果与运行成本。

●智能体编排：支持工具、技能（Skill）、MCP、知识库与子智能体的协同编排，实现复杂业务流程的可视化管理。

●发布治理：覆盖开发、测试、灰度发布与上线等环节，为生产环境稳定运行及过程追溯提供支持。

●知识库引擎：统一管理制度文档、案例库、规则库等多源知识，为智能体提供领域知识支持。

在本次合作中，三大智能体将运行于灵曜平台之上，在权限控制下共享知识资源与工具能力。通过复用平台组件，减少重复开发，并为后续模型迭代与规则更新提供统一的管理支持。

不只是Agent平台，更是金融行业知识与AI能力的连接器

灵曜Agent平台并不止于智能体开发与编排。在金融专业场景中，平台进一步连接DATA、监管规则、业务知识、Ontology、工具与业务流程，将东华长期积累的金融Know-how逐步转化为AI可理解、可调用、可持续演进的知识与能力资产。

DATA → ONTOLOGY → KNOWLEDGE → AGENT → BUSINESS

让智能体不仅“会回答”，更能够理解业务对象、调用专业知识、执行具体任务并融入真实流程。

平台已上线 · 支持多场景应用

目前，灵曜Agent平台已进入规模化场景实践阶段，围绕金融监管、征信、反洗钱、知识管理等专业领域持续沉淀行业智能体能力。此次某城商行项目，也是东华推动AI从平台能力走向金融核心业务场景的重要实践。

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▍ 持续推进金融合规智能化

从报告起草到模型预研，再到效果分析，AI 智能体正为反洗钱工作提供更具体的辅助能力。通过与专业人员、业务规则和现有系统协同，智能体有望帮助金融机构提升工作效率，完善风险识别与持续优化机制。

此次合作，是东华金融AI从平台能力走向核心业务场景的又一次实践。未来，东华灵曜将继续依托东华软件长期积累的金融行业Know-how、客户基础与交付能力，持续深化DATA、Ontology、行业知识与Agent能力建设，与金融机构共同探索AI在征信、反洗钱、监管合规等专业场景中的规模化落地。

▌ 我们希望做的，不只是给银行增加几个AI工具，而是让AI真正进入业务、理解业务，并逐步成为金融机构新的生产力。

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东华灵曜智能科技（杭州）有限责任公司

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