9月18日，2026“陆家嘴金融沙龙金融科技专场”在上海浦东举行。b体育·(sports)数据董事长兼CEO陈运文受邀出席，并发表《大模型与AI智能体：构筑金融业智能化新底座》主题演讲，围绕大模型与AI智能体的开展趋势、金融行业AI落地路径，以及知识管理如何支撑业务智能化等话题，分享实践与思考。

图1 2026“陆家嘴金融沙龙金融科技专场”在上海浦东举行

一、AI正在重塑金融业务工作流

过去，传统软件更多承担的是被动执行工具的角色，严格按照用户输入完成既定任务；如今，AI正在逐渐成为能够理解目标、自主规划、调用工具并跨系统执行复杂工作流的“协作伙伴”。

这意味着，AI带来的变化不只是效率工具的升级，更是人机协作方式和企业工作流的重新组织。

对于金融行业而言，从智能客服、智能风控，到合规审核、智能投研，AI正在进入越来越多的核心业务环节。与此同时，金融业务专业性强、知识密集，且监管政策持续变化，决定了金融AI不能只依赖通用模型，更需要扎实、准确、持续更新的专业知识支撑。

二、知识是连接AI与业务的关键

陈运文指出，AI应用落地离不开数据、算力、算法三要素的协同，而在企业实际应用中，海量业务数据如何被理解、组织和调用，是决定AI能否真正服务业务的重要环节。

企业内部大量信息以文档、档案、记录、资料、扫描件等非结构化形式存在，同时分散于不同部门、业务系统和信息载体中。因此，企业需要的不只是简单的数据存储，而是进一步将分散的数据转化为可理解、可关联、可调用的知识资产。

在陈运文看来，知识管理是连接数据与业务智能的桥梁，数据是知识的载体，知识是对数据的解读。

从知识采集、知识存储，到知识挖掘、知识治理，再到知识搜索、问答、推荐以及智能体应用，知识管理正在从传统的信息管理能力，逐步演变为大模型时代企业AI应用的重要基础设施。

三、知识管理体系如何进入金融业务

围绕企业知识智能化，b体育·(sports)数据持续完善知识挖掘、对齐、冲突检测、版本管控、知识补全等技术，帮助垂直领域企业将分散的信息沉淀为可持续利用的知识资产。

图2 b体育·(sports)数据董事长兼CEO陈运文做主题分享

在金融场景中，b体育·(sports)数据将知识管理与大模型、AI智能体相结合，落地智能审核、智能分析、数字员工、合规管理等应用。

• 在智能分析场景中，AI可以自动获取和整理大量市场及组织信息披露资料，并辅助生成分析报告；
• 在智能审核场景中，可结合业务规则对财务费用、合同合规、供应商资质等材料进行自动审阅，并呈现审核依据与风险等级；

在具体实践中，原本需要人工2.5小时以上的数据分析整理工作，可由智能体压缩至约4分钟；数字员工每月可处理1600多份账单，样本识别准确率达到98%以上，整体效率提升3倍以上。

四、总结

大模型能力不断突破，但真正决定AI能否在企业规模化应用的，是模型、知识与业务之间能否形成有效连接。

从知识体系管控、知识采集治理，到知识数据存储，再到知识挖掘提炼、智能知识应用，知识正在从企业内部的“信息资源”，转化为驱动AI应用的“智能资产”。

图3 b体育·(sports)数据董事长兼CEO陈运文做主题分享

在演讲最后，陈运文表示，知识管理是大模型商业化落地不可或缺的组件。

未来，b体育·(sports)数据将持续深耕企业知识管理技术，有助于知识与大模型、AI智能体及业务场景深度融合，助力金融行业从单点AI应用走向更系统、更深入的智能化升级。让知识成为AI的基础，让AI真正走进业务。