绿盟科技金融行业智能体最佳实践方案与洞察

　　近日，国际数据公司（IDC）发布报告IDC PeerScape: 中国金融行业智能体最佳实践案例分析之保险与资管篇(Doc#CHC52907925，2025年10月)，绿盟科技（300369）成功入选。这不仅彰显了公司在AI安全与金融行业场景融合中的领先实力，更成为推动智能体安全合规应用、赋能业务高效运营的典型示范，为行业数字化转型中的智能安全防护提供了宝贵参考。

　　作为金融行业数字化转型与智能技术应用的风向标，该报告聚焦保险与资管领域智能体技术的创新实践与价值落地，对具备行业标杆性的解决方案与实践案例进行深度剖析与重点收录。

　　IDC定义的智能体(AIAgent)是由大语言模型(LLM)驱动的自主软件实体，可像人类一样感知环境、做出决策、采取行动并实现多维度交互，核心特征包括感知能力、规划能力、工具使用能力与记忆能力。

　　自主型AI（AgenticAI）是多智能体高效协同的生态，绿盟科技认同IDC这一理念，并基于该生态构建解决方案——以大规模算力为基础，将智能体作为核心应用单元，通过实时事件驱动协同、自然语言指令交互，结合内置安全及治理框架，为金融行业提供全流程智能化安全运营服务。

　　一

　　绿盟科技在金融行业智能体的战略规划

　　与部署应用实践

　　（一）战略规划

　　绿盟科技以“体系化、实战化、常态化”为核心，构建“一体系、一大脑、一平台、一张网、一标准、一队伍”的智能体解决方案顶层设计。聚焦金融行业网络安全运营核心痛点，依托绿盟“风云卫”AI安全能力平台（NSFGPT）的安全垂域大模型，打造覆盖“云、网、数、端”的智能体生态，助力金融机构实现安全运营从“人工驱动”向“AI智能体驱动”的转型，最终达成全系统预测、防御、监测、响应、溯源、监督全流程智能化，为金融安全运营提供集约化赋能。

　　（二）部署应用实践

　　绿盟科技已形成成熟的“基于AI智能化的网络安全运营体系”解决方案，将AI智能体深度嵌入金融机构安全运营全场景，核心应用包括：

　　资产漏洞管理：通过AI智能体实现自动化资产测绘、漏洞智能排序与补丁建议生成，模拟攻击场景验证修复效果，解决金融机构资产分散管理难题；

　　降噪分诊：采用绿盟AI基线+资产图谱核心技术，实现安全告警98%以上有效降噪，精准剔除误报与无关信息，减轻运维人员负担；

　　威胁研判：AI智能体自动分析攻击payload、关联日志与威胁情报，结合千亿级安全语料训练的大模型，精准判断攻击有效性并生成可直接参考的研判依据；

　　响应处置：集成AI驱动的SOAR技术，自动生成处置脚本，联动防火墙、IPS等设备实现秒级响应，自动化处置率超90%，大幅提升应急响应效率；

　　溯源遏制：结合网安数字地图与跨域数据融合能力，AI智能体快速定位受影响资产，生成溯源操作建议与工具推荐，构建完整攻击链可视化呈现。

　　目前，该解决方案已成功接入某保险集团及生产数据中心500+台/套异构安全设备，实现“云、网、数、端”全维度安全运营智能体部署，验证了其在金融行业的规模化应用能力。

　　（三）差异化优势

　　技术适配性：针对金融行业异构设备多、数据格式杂的特点，提供日志归一化引擎与多协议接入能力，解决多源数据整合难题；

　　安全专业性：依托绿盟二十余载攻防经验，内置超千亿Tokens语料（覆盖通用语料、安全语料和编程代码），结合RAG知识库与知识图谱，确保智能体决策的精准性；

　　合规兼容性：深度融入等保2.0、数据安全法等金融行业合规要求，实现合规与智能化运营的无缝衔接。

　　二

　　绿盟科技智能体解决方案的核心支撑条件

　　（一）技术维度

　　基础设施：搭建分布式算力池，部署Kafka+Flink实时数据流引擎，支撑每秒8万EPS日志处理能力；采用ClickHouse+ElasticSearch混合存储架构，实现千亿级日志全生命周期管理，满足金融机构海量数据（603138）处理需求；

　　数据就绪：构建多源数据整合体系，支持网络流量、告警日志、资产信息、威胁情报等异构数据接入，通过元数据管理与数据服务网关实现“集中存储+分级访问”，兼顾数据质量与合规性；

　　AI框架：采用“双基座”架构，以绿盟自主研发的网络安全垂域大模型（SecLLM）为核心，结合DeepSeek开源模型，实现小模型支撑准实时任务（如告警降噪）、大模型赋能离线深度任务（如威胁研判）的协同应用；引入RAG知识库与知识图谱，强化智能体上下文推理能力，抑制模型幻觉；

　　legacy系统兼容：采用分片剪枝技术与统一数据服务网关、API适配层，实现与金融机构传统安全设备、业务系统的无缝对接，解决异构系统联动难题，降低改造门槛；

　　协同机制：基于SOAR技术构建智能体协同框架，支持多智能体按“事件驱动”模式自动编排流程，形成“监测-分析-响应-验证”的闭环运营体系。

　　（二）业务维度

　　组织架构支撑：协助客户搭建“集团统一规划+属地运营落地”的专项推进体系，成立由科技管理部牵头、科技服务部执行、各业务单元安全团队协同的专项小组，明确职责分工；建立L1驻场、L2本地、L3专家的三级运营响应机制，确保服务落地效果；

　　治理框架保障：提供《安全运营中心工作方案》《威胁情报全生命周期管理规范》等10余项标准化制度模板，帮助客户建立“机制-人员-技术-平台-AI”全要素标准化管理体系；将合规要求嵌入智能体决策流程，确保每一步操作都符合金融行业监管规范。

　　三

　　绿盟科技助力客户实现内部协同的机制

　　与价值保障

　　（一）协同机制搭建

　　跨部门协同：协助客户建立“科技+业务”双周沟通机制，绿盟团队提供技术迭代与平台维护支持，客户业务部门反馈场景需求与应用效果；针对重大安全事件，启动跨部门应急小组，通过AI智能体自动推送事件详情与处置建议，缩短决策周期；

　　总分协同：支持“集中管控+分权分域”模式，协助集团层面统一制定智能体策略与运营标准，分支机构自主管理属地数据资产与处置权限；搭建联防联控指挥网，通过AI智能体实时同步跨区域威胁情报，实现“一处发现、全网响应”。

　　（二）客户业务部门核心顾虑解决方案

　　数据安全风险：采用数据脱敏技术，智能体访问敏感业务数据时自动屏蔽关键字段；建立严格的权限管控与操作审计机制，确保数据访问合规可控，杜绝泄露与未授权使用风险；

　　效果不确定性：通过攻防靶场验证、灰度部署等方式，提前验证智能体自动化处置的准确性；保留人工复核权限（高风险操作需双人审批），构建“AI自动处置+人工兜底”的双重保障，避免误操作影响业务连续性；

　　人员适配压力：提供“业务+安全+AI”复合型人才培训服务，通过安全实验室、攻防演练等场景化培训，提升客户团队对智能体的应用与优化能力；提供低代码/无代码操作界面，降低非技术人员使用门槛。

　　（三）运营适配支持

　　人员能力提升：定制化AI安全培训课程，覆盖智能体操作、场景配置、故障排查等核心内容，帮助客户团队快速上手；

　　流程优化适配：协助客户优化安全事件上报流程，将AI智能体生成的工单直接对接业务系统，减少人工录入环节；建立智能体效果评估机制，定期收集业务部门反馈，迭代优化策略；

　　风险管控强化：增加智能体决策审计环节，全程记录自动化处置操作；提供故障应急预案与传统人工流程切换方案，确保极端情况下业务安全运营不受影响。

　　代表

　　案例

　　绿盟科技为某保险集团

　　打造AI智能网络安全运营体系

　　1. 项目背景、需求及挑战

　　背景：该保险集团信息化网络覆盖总部、两大数据中心及全国多个分支机构，存在安全设备分散（500+台异构设备）、数据割裂（多元异构日志不互通）、处置低效（人工响应平均20分钟以上）等问题，难以抵御勒索攻击、数据泄露等新型威胁；

　　需求：构建全域适配的智能安全运营体系，提升威胁检测精度、响应速度与协同效率，降低安全运营成本；

　　挑战：

　　①多源数据整合难度大，不同部门、设备的日志格式差异显著；

　　②未知威胁检出能力不足，传统规则引擎难以覆盖零日漏洞；

　　③集团与分支机构两级权限与数据安全的平衡难题。

　　2. 实施步骤及里程碑

　　3. 核心挑战的技术解决方案

　　数据整合挑战：开发日志归一化引擎，支持UDP、Kafka等多协议接入，自动将非结构化日志转换为标准格式；采用ClickHouse存储全量日志、ElasticSearch存储检索字段的混合架构，实现千亿级数据秒级查询；

　　未知威胁检测挑战：融合大模型思维链（CoT）推理技术与网安数字地图，构建覆盖终端进程、网络流量、日志语义的全维度分析框架，未知威胁检出率提升至96%+；通过GAN对抗网络模拟32类绕过攻击，持续优化智能体防御策略，精准识别“已知家族、未知变种”攻击；

　　权限平衡挑战：基于IAM（身份访问管理）系统设计分级权限模型，集团拥有策略修改、跨区域情报共享权限，分支机构仅可操作属地资产与事件；嵌入数据脱敏技术，保障敏感数据安全。

　　4. 可量化的项目成果

　　效率提升：告警降噪率达95%（较项目前人工降噪30%提升65个百分点），基础事件处置平均时长从20分钟缩短至30秒，自动化处置率超90%，所需高级安全专家人力投入显著减少；

　　安全能力强化：未知威胁检出率96%+，威胁溯源时间从小时级降至分钟级，IP封禁响应速度从20分钟缩短至30秒，跨数据中心情报共享率100%；

　　成本节约：帮助客户避免各数据中心重复建平台，一次性建设费用节省600万元；通过集团统一值守替代分支机构单独排班，每年重保时期人力成本节省500万元。

　　5. 行业实践价值

　　为中小保险机构提供“集约化安全运营”可复用范式，有效解决总分架构下安全资源分散、能力不足的共性问题；

　　首创“AI智能体+网安数字地图”融合应用模式，验证了智能体在金融网络安全领域的落地可行性，提供“技术架构-运营机制-成效评估”的完整参考案例；

　　推动金融行业安全运营从“被动防御”向“主动预测”转型，构建的标准化指标体系（如事件处置率、资产纳管率）可作为行业智能体应用评估基准。

　　四

　　绿盟科技多智能体协同能力升级举措

　　及AgenticAI生态布局

　　（一）多智能体协同提升举措

　　技术举措：优化AI底座“任务调度中心”，支持基于事件优先级动态分配智能体资源；引入联邦学习技术，实现多智能体在数据“可用不可见”前提下的模型协同训练，保障数据安全的同时提升模型效果；完善智能体通信协议，确保数据交互的实时性与准确性；

　　组织举措：成立“智能体协同专项组”，汇聚AI算法、安全运营、金融业务专家，制定多智能体协同规则与效果评估标准；联合客户开展跨场景协同演练，提升团队对多智能体的调度与应用能力。

　　（二）AgenticAI生态机会与挑战应对

　　机会挖掘：

　　①对外输出安全运营SaaS化服务，将智能体能力封装为中小保险机构安全托管产品，共建行业安全生态；

　　②拓展智能体在金融业务场景的应用，如客户服务智能体、保单核验智能体等，推动“安全AI”向“业务AI”延伸，创造更大价值；

　　挑战应对：

　　①技术迭代：建立AI模型动态升级机制，定期引入最新开源（300109）模型与行业威胁特征，确保智能体适配新型攻击手段；

　　②合规风险：提前研究AgenticAI生态的数据跨境、算法透明性等合规要求，将监管规则嵌入协同框架；

　　③生态兼容：联合行业伙伴制定智能体接口标准，避免“技术孤岛”，提升与外部生态的兼容性。

　　五

　　绿盟科技智能体应用开发平台的核心优势

　　与迭代方向

　　（一）平台核心选型标准

　　兼容性：全面支持国产化软硬件与多AI框架，确保与金融机构现有IT架构无缝适配；

　　安全性：具备金融级权限管控、操作审计、数据加密能力，符合行业安全要求；

　　可扩展性：支持算力资源与功能模块按需扩展，满足不同规模金融机构的差异化需求与未来场景拓展；

　　易用性：降低技术门槛，提供可视化编排界面与丰富模板库，方便非技术人员快速操作。

　　（二）易用且好用的产品特质

　　低代码/无代码能力：提供丰富预置组件，支持通过配置实现智能体快速开发，缩短项目周期；

　　可视化运维：配备大屏监控功能，实时展示智能体运行状态、运营成效，支持异常指标告警；

　　自适应学习：可根据用户操作习惯与场景反馈，自动优化智能体参数，降低人工干预成本；

　　完善的服务支持：提供详细操作手册、API文档与案例库，配备7×24小时专业技术支持团队，确保问题2小时内响应、24小时内解决。

　　（三）定制化与产品化边界评估

　　业务需求适配：针对金融行业强属性场景（如总分架构下的分权运营），提供定制化开发服务；针对常规告警降噪等通用场景，优先提供成熟产品化功能，平衡效果与成本；

　　成本与周期平衡：定制化服务需严格评估投入产出比，避免过度定制；产品化功能确保快速部署，满足客户紧急需求；

　　长期可维护性：定制化模块提供源代码与升级接口，避免客户依赖单一厂商；产品化功能持续迭代升级，保障长期技术支持。

　　（四）平台迭代方向

　　深化AI融合：增加多模态数据处理能力（如语音指令交互、恶意样本图像分析），引入强化学习算法提升智能体自主决策能力；

　　拓展场景覆盖：从网络安全向信贷风控、客户服务等金融业务领域延伸，开发专属智能体模板，实现“一站式”开发；

　　提升生态联动：开放平台API，支持与外部系统对接，实现数据共享与功能互补；

　　优化性能表现：引入边缘计算节点降低数据传输时延，优化算力调度算法，提升多智能体并发处理能力。

　　六

　　绿盟科技对AI原生应用的理解与核心优势

　　（一）AI原生应用的本质特征

　　AI深度嵌入核心逻辑：AI并非附加功能，而是从架构设计之初就作为核心驱动力，贯穿“需求分析-功能开发-运营优化”全流程，绿盟智能体解决方案将AI嵌入安全运营每个环节，而非仅局限于单一模块；

　　自主感知与决策：具备实时感知环境变化的能力，可基于预设目标自主制定策略，无需人工触发；

　　持续进化：通过自学习与数据反馈，不断优化模型与决策逻辑，适应金融行业动态变化的安全场景；

　　多智能体协同：基于AgenticAI理念，支持多个专业化智能体按事件驱动自动协同，具备复杂任务处理能力。

　　（二）相对于传统AI集成应用的核心优势

　　效率更高：通过智能体自动串联全流程，无需人工在多系统间切换，事件处置效率提升10倍以上；

　　准确性更强：结合多源数据与多模型协同，误报率降至2%以下，远低于传统AI集成应用的误报率水平；

　　扩展性更好：基于模块化架构，新增智能体可快速接入现有体系，大幅降低场景拓展成本，解决传统应用二次开发难题；

　　用户体验更优：提供自然语言交互、可视化界面，业务人员可直接操作，显著降低使用门槛。

　　七

　　关键问题解答

　　1. 开源与闭源的选择与协同

　　绿盟科技采用“闭源为主、开源为辅”的混合模式：核心场景（如深度威胁研判、跨智能体协同）采用自主研发的闭源大模型（SecLLM），确保安全性与稳定性；非核心场景（如日志格式转换、基础告警降噪）采用DeepSeek等开源模型，降低成本并提升灵活性。

　　协同机制上，建立“开源模型评估-改造-集成”全流程管控：开源模型需经漏洞扫描、合规审核后，通过模型蒸馏技术与闭源体系协同；定期同步开源社区更新，迭代开源模块，避免技术滞后。

　　2. 金融行业智能体监管合规推进建议

　　明确技术标准：建议监管机构出台金融行业智能体技术规范，明确数据采集范围、模型安全要求、应急机制；

　　建立评估体系：推动智能体安全评估认证机制，要求机构定期开展合规审计，确保全流程可追溯；

　　加强行业协同：由监管机构牵头建立金融智能体威胁情报共享平台，推动跨机构协同防御，规范数据隐私保护；

　　包容创新实践：采用“试点-评估-推广”的渐进式监管模式，给予机构创新空间，同时建立风险预警机制。

　　3. 合作伙伴选择与合作模式

　　绿盟科技作为金融行业智能体解决方案核心服务商，自身具备四大核心优势：

　　①技术实力：拥有金融行业AI安全落地丰富经验，自主知识产权的AI模型与平台；

　　②合规资质：通过等保三级以上认证、数据安全管理能力认证，符合金融监管要求；

　　③服务能力：提供7×24小时技术支持，具备快速响应与长期迭代能力；

　　④生态适配：产品可与国产化软硬件、客户现有架构兼容，避免“技术孤岛”。

　　合作模式上，绿盟科技采用“核心能力自研+生态协同互补”策略：

　　①核心技术（智能体调优算法、业务逻辑适配、敏感数据处理）自主研发，确保安全性与可控性；

　　②通用技术、非敏感服务与生态伙伴协同，降低研发成本与周期；

　　③中间件（如SecLLM训练框架）采用“外采+二次开发”模式，在成熟框架基础上定制适配金融场景的功能，平衡成本与适配性。

　　绿盟科技始终深耕AI安全领域，凭借“风云卫”AI安全能力平台的硬核技术与丰富的行业实践经验，已在金融、运营商、政府、企业等多场景实现大规模落地。未来，绿盟科技将持续推进AI安全技术研发与创新，为金融行业提供更优质的智能体解决方案，助力行业安全运营智能化转型，共建安全、高效、智能的数字金融生态。