在金融行業數字化轉型的大背景下，銀行等金融機構正面臨著業務量激增與對數據精準度及時效性的嚴苛要求的雙重挑戰。為有效應對這些挑戰，提升業務處理效率與準確性，金融機構亟需加強自動化處理能力。在此背景下，AI Agent（人工智能代理）技術逐漸興起并取得了顯著發展。其深度集成了學習模型、插件工具與執行流程于一體，具備智能化與自動化的特性，使得它能夠迅速適應各種復雜的金融場景，實現實時數據處理與高效運營。

存貸款數據來源分散于多個系統和部門，傳統數據收集方式依賴人工，易導致數據不完整，且數據格式不一致問題突出。不同系統間日期、金額記錄格式及數據分類編碼規則差異大，影響后續數據處理與分析效率，可能導致統計錯誤，影響業務趨勢判斷和決策支持。

數據處理涉及多維度計算與對比分析，需細致核算存貸款余額，匯總不同期限存款，統計各類貸款發放與余額，并計算環比、同比增長率，分析業務增長趨勢。還需風險評估，但人工處理易失誤、受限且耗時，難以滿足及時性與準確性要求，影響金融業務決策時效性與科學性。

在省市縣行存貸款日報數據處理完成后，按規定流程和格式將其上傳至相應系統，因人工操作繁多、審核嚴格且地區系統差異大，導致效率低下且易出錯，影響數據上傳時效性。

AI Agent是一種能夠感知環境、進行決策并執行動作的智能虛擬實體。AI Agent的應用可分為消費級和企業級，消費級強調應用的自由度，而企業級強調應用的專業性。企業級Agent應用的核心價值在于為企業降本增效，提升提升客戶粘性，同時輔助企業決策。相較于消費級應用，企業級面臨更加復雜的業務需求，有更明確的業務場景、業務邏輯以及更多行業數據及其行業知識的積累。

達觀Agent數字員工以問答為窗口、RPA為執行單元，利用“曹植大模型”的理解、規劃和生成能力，通過知識庫存儲記憶，實現Agent自主感知用戶需求、規劃解決路徑、生成處理結果。佐以IDPS文檔解析功能模塊、知識增強RAG檢索模塊、NLP基礎平臺模塊，結合大模型的知識管理系統，達觀Agent數字員工能夠存儲和利用歷史數據，不斷優化任務執行策略，提升工作效能與精準度。

以某省市縣行為例，在應用達觀Agent數字員工實現存貸款日報數據處理與上傳自動化之前，該行面臨著諸多業務痛點。

從業務規模來看，隨著當地經濟的不斷發展，該行存貸款業務量逐年攀升，服務的客戶群體涵蓋了眾多的企業和個人，涉及的存貸款賬戶數量龐大，每日產生的業務數據量極為可觀，這使得傳統的數據處理與上傳方式愈發難以應對。在業務特點方面，縣行所處地區產業結構較為多元，既有傳統制造業企業的存貸款需求，又有新興服務業企業以及眾多個體工商戶、居民的業務往來。不同類型客戶的存貸款業務在期限、額度、還款方式等方面存在較大差異，導致數據的復雜性增加。

在數據上傳環節，因各部門規范要求不同，需手動調整、核對，易出錯且需反復處理，影響工作進度和效率，增加運營成本，影響業務精準把控和決策科學性。

通過引入達觀Agent數字員工技術，該行成功實現了存貸款日報數據處理與上傳的自動化，極大地改善了上述狀況，為后續的業務決策和運營管理提供了有力支撐。

內外數據整合：達觀Agent數字員工通過智能連接銀行內部核心業務系統、信貸管理系統等，精準高效獲取存貸款業務的關鍵數據，并避免數據遺漏和錯誤，同時與外部征信系統對接，獲取全面信用信息，并實時關注市場動態數據，通過網絡爬蟲或合作方式獲取并融合內外部數據，為存貸款業務決策、日報分析及風險提示提供堅實的數據支撐，極大提升了數據處理效率和質量。

數據預處理：達觀Agent數字員工依據預設規則全面檢查數據準確性和完整性，剔除錯誤和重復數據，如負數存款記錄或超長貸款期限，同時統一數據格式，確保后續分析的數據質量可靠，為深入的數據處理與分析打下堅實基礎。

數據計算與分析：完成數據清洗后，進行精準計算與深度分析。達觀Agent能夠依據計算規則，計算日均貸款量、地區貸款占比等關鍵指標，分析信貸資源分布；通過對比歷史數據與分支機構數據，挖掘業務趨勢和潛在問題，為業務決策和優化提供有價值參考，助力銀行把握存貸款業務狀況與發展方向。

日報模板定制：為滿足省、市、縣行及不同部門的需求，定制日報模板是存貸款日報生成的基礎。省行模板注重全省宏觀數據對比與趨勢分析；市行模板突出本市業務特色與區域差異，分析行業資金分布；縣行模板則偏向具體業務操作，詳細記錄網點數據與問題。通過充分溝通確定的模板，為Agent數字員工準確生成實用日報提供堅實基礎。

數據填充與完善：完成日報模板定制后，Agent數字員工準確填充數據，智能添加注釋與風險提示，詳細分析數據變動原因及建議，使日報成為金融業務的高效決策參考，助力各級管理人員科學決策。

對接目標系統：達觀Agent數字員工智能識別并連接目標系統，省行對接核心業務數據庫獲取全省數據，市行與自身業務系統對接并接收省行指令，縣行整合基層業務數據并上傳。其能自動適應不同數據傳輸協議，確保數據順暢流轉，為后續工作奠定基礎。

身份驗證：在身份驗證環節Agent數字員工展現了高度自動化能力，根據省、市、縣行不同權限管理和驗證機制，自動提交驗證憑據，確保數據安全上傳，提升數據處理與上傳工作的自動化水平，支持金融業務數字化管理。

實時監控與反饋：達觀Agent數字員工能夠實時監控數據上傳狀態，檢測網絡穩定性和數據格式，自動調整可修復問題，對無法自動修復的問題發出警報并反饋詳細信息，確保數據準確、完整、按時上傳，維護金融業務數據處理與上傳工作的正常運轉。

達觀Agent數字員工在省市縣行存貸款日報數據處理與上傳自動化方面展現出顯著效果。其大幅提升了數據處理效率，縮短了數據收集與處理時間，同時提高了數據準確性，避免了人工操作中的疏漏和錯誤。不僅改善了數據上傳的及時性，確保數據能夠按時甚至提前上傳，為決策提供了更及時的支持。還節約了人力成本，使人員可以投入到更具價值的業務工作中。此外，在使用反饋中，一線工作人員和管理層均對達觀Agent表示認可，認為其提升了工作效率和決策質量。

企業級Agent的廣泛應用將推動金融行業整體數字化轉型邁向更高階段，實現數據高效流通與共享，優化內部管理，強化風險監測預警，同時企業需要拓展業務邊界，創新服務模式，滿足多樣化金融需求，提升企業競爭力。未來在金融領域的深入拓展和技術升級將為整個行業帶來更多的機遇和變革，有望構建起更加智能、高效、安全的金融生態系統。