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媒体报道>实在 Agent 出手即封神!翼支付的 AI 转型 “加速器” 也太牛了吧!

实在 Agent 出手即封神!翼支付的 AI 转型 “加速器” 也太牛了吧!

2025-11-17 13:34:34

一、翼支付的烦恼:数据乱、效率低、风险高

 

作为手握 5 亿 + 用户、每天要处理千亿条记录的支付巨头,翼支付以前在办公上可是愁坏了!那些头疼的问题就像水管里的淤泥,越积越多,直接拖慢了数字化的脚步。

 

 

1. 数据 “各玩各的”,重复干活累到懵

 

翼支付的业务线杂得很,既能交水电燃气费,又能搞保险理财,每条线都有自己的专属应用。这些应用就像一座座孤立的 “小烟囱”,不仅没法统一管,连统计个数据都各有各的标准。比如同样是 “用户活跃度”,A 业务线算的是当天登录的人,B 业务线却算有交易的人,最后还得专门派人核对调整,又费时间又容易出错,纯属白费功夫。

 

2. 高峰期 “卡壳”,风控响应慢半拍

 

每天千亿条数据涌进来,有时候一秒钟就有 220 万条要处理,这对系统来说压力山大。尤其是风控环节,监管要求 200 毫秒内必须给出结论,可一到双十一、春节发红包这种高峰,交易延迟能飙到 500 毫秒以上。用户付款慢就算了,还可能错过拦截风险的最佳时机,别提多被动了。

 

3. 人工审核藏隐患,合规压力扛不住

 

金融行业最讲究合规,翼支付每天要处理海量交易,以前可疑交易全靠人工审核。人哪能跟机器比?累了就容易出错,可反洗钱这种硬指标根本容不得半点马虎。员工天天盯着屏幕审单,压力大到不行,企业也跟着面临合规风险,简直是颗 “定时炸弹”。

 

二、实在 Agent 救场:效率、精度、体验大飞跃

 

自从实在智能的 Agent 入驻翼支付,之前的 “老大难” 问题全被解决了,数字化转型直接按下 “快进键”,连老员工都直呼 “太不可思议”!

 

 

1. 打通数据 “烟囱”,重复劳动全下岗

 

实在 Agent 就像个靠谱的 “数据管家”,把各个业务线的孤立应用全连了起来,数据统一清洗、统一标准。以前几个人核对一整天的指标数据,现在 Agent 几分钟就搞定,还能自动生成报表,数据准确率直接拉满。运维团队再也不用为数据差异扯皮,终于能把精力放在系统优化上了。

 

2. 风控响应 “闪电速”,合规防线筑得牢

 

针对高并发场景,实在 Agent 的实时处理能力绝了!配合优化后的决策流程,交易响应延迟稳稳控制在 200 毫秒以内,完全满足监管要求。更厉害的是,可疑交易审核实现了全自动化,不管数据量多大,都能 100% 精准筛查,再也不怕人工失误。风控团队从 “埋头审单” 变成 “抬头决策”,合规压力一下就轻了。

 

3. 员工彻底 “减负”,用户体验跟着涨

 

除了后台升级,实在 Agent 还帮员工省了不少事。以前要手动做报表、导数据,现在只要说一句话,Agent 立马搞定。员工不用再做重复活,能专心优化民生缴费流程、提升理财推荐精准度,用户体验自然也跟着升级了。

 

三、实在Agent的实力:技术硬,场景广

 

翼支付能转型成功,可不是运气好 —— 实在智能的硬核技术和丰富经验,才是真正的 “底气”!

 

 

1. 技术双引擎:大模型 + 超自动化

 

实在智能的核心就是 “AGI 大模型 + 超自动化”,打造出的 Agent 又会思考又能执行。它基于自研的 TARS 大模型,还适配了华为昇腾的算力底座,既能听懂自然语言,还能感知环境、做多元决策。比如业务规则变了,Agent 不用人工重新开发,自己就能解析新规则、生成新流程并验证执行,把传统几周的部署时间缩短到几天甚至几小时。

 

2. 场景全覆盖:不止金融,全行业通用

 

在金融领域,实在智能早就身经百战了,除了翼支付,还服务过浦发银行、杭州银行等头部机构,风控审核、财务自动化这些场景都有成熟方案。但它的本事可不止于此,政府政务办理、制造企业生产运维、教育机构教务管理,不管哪个行业,实在 Agent 都能量身定制方案,真正打通 AI 技术到产业应用的 “最后一公里”。

 

四、数字化转型指南:选对 Agent智能体 很重要

 

现在大家都在说 “人工智能 +”,但很多企业面对海量数据和复杂流程,根本不知道从哪下手转型。翼支付的案例已经证明,选对帮手就能少走很多弯路。

 

实在智能 Agent 不是简单的 “自动化工具”,而是能和员工并肩作战的 “数字同事”—— 它能搞定重复劳动,能扛住高并发压力,还能帮企业筑牢合规防线。不管你是金融机构、制造企业,还是政务部门,只要想做数字化转型,实在 Agent 都能精准匹配场景,给出靠谱方案。

 

 

别再让数据孤岛和低效流程拖后腿了!跟上 AI 时代的脚步,实在智能 Agent 随时准备帮你按下转型 “加速键”!

 
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