资产与财富管理领域的传统运营模式拖慢团队效率、带来风险，也让客户不满。在纽约科技周期间举办的 BNY AI Demo Day 上，我们向相关方和产品负责人近距离展示了 AI 智能体如何以面向规模和管控打造的实时智能自动化，取代割裂的工作流。
据麦肯锡估计，生成式 AI 每年可为银行业创造 $200–$340 billion 的价值；Gartner 则预测，到 2025 年将有 80% 的服务团队部署生成式 AI。但收益不会来自聊天机器人，而是来自这样的基础设施：能从每次互动中学习、跨系统驱动业务成果，并以与核心银行平台同等的治理标准运行（Maven 已符合 SOC 2 和 ISO 27001 标准，并提供完整的审计记录）。
下面一起来看看我们演示和问答环节的精彩内容！
演示亮点
在 10 分钟的演示中，我们让 Agent Maven 处理客户服务和销售领域日常遇到的金融科技难题。
1. 客户服务：主动监控交易结算
一位投资组合经理登录系统。Agent Maven 在问题形成工单之前就检测到延迟结算异常，并通知该经理。它迅速梳理出预期与实际活动的时间线，列出受影响的交易和客户，并起草一封附带指标和后续建议的预设格式邮件。只需点击一下，即可发送。
*核心要点：*这充分体现了 Maven 如何在保留人工把控的前提下实现自主解决。Maven 负责收集和分析数据并自动生成邮件草稿，但最终的客户沟通仍由经理审阅后点击“发送”。
2. 销售：数字礼宾将访客转化为销售线索
一位 COO 级别的访客来到网站，询问：“你们提供基金管理服务吗？”Maven 给出相关且简洁的回答，进一步了解深层需求，收集联系方式，并在 CRM 中创建商机，附上 BNY 人工坐席推进所需的全部上下文。这位访客由此成为 BNY 系统中的合格线索，无需额外跟进。
*核心要点：*Maven 平台让单个智能体即可协同聊天、CRM 和 BNY 内部系统，在所有渠道间保持上下文，为潜在客户和坐席带来统一、无缝的体验。
智能体智能的记录系统
每一个面向客户的时刻都会在 Maven 的 Agent Designer 中被记录和分析。这是一个实时仪表板，可查看解决率、情绪趋势和知识质量。Papaya Pay 和 ClickUp 等客户借助它及早发现盲点，将自主解决率保持在 90% 以上。
观众问答：现场最关心的问题
**Maven 由哪个大语言模型驱动？ **我们不绑定特定模型。我们的编排层支持任何 LLM，同时与 OpenAI 紧密合作，获得抢先体验和调优支持。
**多快可以上线？ **大多数客户在 4 周内即可全面上线，许多客户 2 周内就能投入使用。一位 Maven 客户仅用 7 天就搭建起生产环境工作流。
**如何防止幻觉？ **企业搜索是核心：LLM 只根据提供给它的数据生成回复。如果 Maven 对答案的置信度未达到 99%，它会提出澄清问题，或将对话转交人工坐席。
**Maven 支持哪些业务领域？ **许多客户从客户支持这一客户旅程中要求最高的环节开始使用 Maven。但 Maven 的模块化平台架构构成了一个统一的“大脑”，连接从销售、运营到客户引导的每个触点。正因如此，Rho、Check 等企业已将 Maven 从支持领域扩展到销售赋能和销售管道加速。
展望未来
Maven 在 BNY AI Demo Day 上的表现证明，以治理为基础、由实时数据驱动、数周即可部署的智能体基础设施，终于能为资产与财富管理带来真正的 AI 杠杆效应。最终胜出的不会是在传统技术栈上简单加装聊天机器人的企业，而是让智能体端到端编排工作、让员工专注于更高价值的客户关系和业务增长的企业。
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