外部行业实践 ·
中软融鑫基于Harness体系的金融监管领域AI Agent落地实践
中软融鑫针对金融监管场景零容错、强追溯、口径复杂的特性，打造AIR Harness智能体工程底座，搭配双知识底座，通过数据资产与知识资产双向驱动的机制，解决通用Agent落地时的口径漂移、幻觉、不可解释痛点，保障AI Agent在金融监管场景稳定可信运行，满足合规要求。
仅供行业学习与场景参考，不代表优秘交付、客户关系或效果承诺。
面临的问题
金融监管场景口径复杂、要求零容错、强追溯，通用Agent直接落地存在口径漂移、幻觉、不可解释的问题，易引发合规风险,数据资产与知识资产在构建及后续维护过程中，质量稳定性及稳定性评价存在不可控因素
AI 落地做法
打造面向金融监管的AIR Harness智能体底座，配套向量知识库、图数据库两大知识底座，建立数据资产与Agent双向驱动机制，实现口径受控执行、数据连接留痕可审计、全链路操作可追溯，抑制Agent幻觉、锁定执行口径，满足监管合规要求。
实施路径
- 构建AIR Harness智能体底座，支持Agent、Skill、Tools、MCP创建，满足口径受控、数据可查、逻辑可溯要求
- 搭建向量知识库分类存储监管制度等基础信息，搭建图数据库存储指标勾稽、数据血缘等关系信息，双底座接入MCP增强RAG效果
- 构建分层数据资产管理体系，实现数据资产与Agent双向驱动，互相提升效率
- 建立Agent驱动的数据质量管理闭环，实现动态监测、自动生成检核规则、问题闭环处置、自动生成相关报告
来源：InfoQ 中文（本站改写摘要，成效数据均取自原文）
项目背景
大模型技术逐步成熟，模型能力趋于普及，行业核心竞争力从模型本身转向可规模化智能系统构建及组织级落地能力，金融监管场景数据处理规则复杂、容错率极低，对AI应用的稳定性、可追溯性有极高要求。 本案例依据「InfoQ 中文」公开发布的信息整理，原文：https://www.infoq.cn/article/hQp9boye2rpPH7ZWUvXL?utm_source=rss&utm_medium=article
业务问题
金融监管场景口径复杂、要求零容错、强追溯，通用Agent直接落地存在口径漂移、幻觉、不可解释的问题，易引发合规风险,数据资产与知识资产在构建及后续维护过程中，质量稳定性及稳定性评价存在不可控因素
实践方案
打造面向金融监管的AIR Harness智能体底座，配套向量知识库、图数据库两大知识底座，建立数据资产与Agent双向驱动机制，实现口径受控执行、数据连接留痕可审计、全链路操作可追溯，抑制Agent幻觉、锁定执行口径，满足监管合规要求。
原始来源：https://www.infoq.cn/article/hQp9boye2rpPH7ZWUvXL?utm_source=rss&utm_medium=article