金融AI智能体平台实践

问题：金融 LLM 应用的"最后一公里"

当你用 LLM 做完财报抽取或研报摘要，准备把结果推给业务方时，往往会卡在合规这一关：模型输出的到底是辅助信息还是决策结论？谁为这条结论负责？本技能面向想用开源智能体框架把金融 NLP 能力工程化的开发者，核心立场很明确——模型只辅助，决策必须人在环。

技能如何工作

技能先帮你划定能力边界，用一张对照表区分"可做"与"不可做"：

• 可做：文本摘要/抽取、信息归类、流程编排
• 不可做：给出买卖建议、替代合规审查、自动执行交易

随后给出四条落地步骤：

1. 明确"只处理公开文本、只产出中间结果"
2. 用工具把模型输出接入人工复核节点
3. 对敏感字段做脱敏与审计日志
4. 任何对外结论附"由人确认"标记

每条都对应一个可执行的工程动作，而不是原则口号。技能还附带一份检查清单，覆盖"是否禁止模型直接给投资建议""是否有人工复核闭环"等关键问题，方便你在上线前逐项自查。

适用边界与注意点

三个常见陷阱值得提前预防：把摘要当结论对外发布（需复核）、模型幻觉编数据（用检索约束）、忽视数据授权（仅用可合规获取源）。另外，本技能仅供参考，不构成专业建议，相关决策以官方/持牌机构/监管口径为准；AI 输出不替代专业与合规判断。