郑州配资公司可挖掘；架构设计规范化

随着AI Agent技术的爆发式发展，金融银行业正迎来数智化转型的关键拐点。尤其是以DeepSeek、OpenAI为代表的推理模型正推动Agent从单点工具升级为具备自主决策能力的“数字员工”，而低代码平台与AI的深度融合，则让金融机构能够快速构建、部署智能应用，实现业务敏捷创新。

本文将探讨炎黄盈动的AWS PaaS低代码以及AWS AI Agent在金融银行业的应用实践，并分析其带来的深远影响。

低代码在金融银行业的应用实践

传统的应用开发过程繁琐且耗时，需要专业的开发者团队进行长时间的开发和测试。而低代码技术为金融银行业提供了一个快速、高效的应用开发方式。通过图形化界面和预构建模块，使得开发者能够更快速地构建应用程序，从而大大缩短开发周期。

炎黄盈动作为国内领先的低代码平台厂商，20年专注金融行业数字化，其提供的AWS PaaS低代码平台已助力众多金融机构快速构建各类应用，沉淀了丰富的行业实践案例，并提供覆盖金融业务全场景的9大类解决方案。

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聚焦金融银行业，我们可以重点参考以下几个典型方案：

统一开发平台

基于AWS PaaS低代码平台，帮助用户构建统一开发平台体系，核心目的是赋能金融客户敏捷、多变、创新型的业务。例如：银行用户对于行内传统业务仍然以传统开发体系为主，对于创新类敏捷多变业务，传统开发方式显然无法支持「业务响应效率」，“前端敏态+后端稳态”的双态IT架构显然最能够满足当前的开发需求。

在与江苏银行的合作过程中，客户提出“立足5-10年战略规划、打造统一开发平台、提升江苏银行IT敏捷性、树立城商行领先地位”的战略规划，从战略共识、组织资源保障、知识赋能体系、完善服务机制4个方面达成高度一致。

统一流程平台

AWS bpmPaaS智能流程平台，提供十一项BPM技术，满足流程挖掘、流程梳理、流程执行、流程分析与监控4大阶段，符合BPMN2.0规范，为用户提供至少八个统一：统一身份认证、统一流程中心、统一集成中心、统一门户管理、统一任务中心、统一移动管理、统一消息中心、统一分析中心。

敏捷创新平台

敏捷创新管理以推动金融机构创新业务快速、合规落地为目标，将创新项目从项目采集、立项、研发、合规审查、验收、后评价项目全生命周期进行管理，加速金融机构创新转型。

IT项目管理平台

基于AWS PaaS 平台构建IT项目管理应用，满足用户高定制化需求。尤其满足用户对需求、项目双维度的管理形态。同时能够集成WPS等云文档系统，云存储项目过程资产，便于形成正式知识库管理，以及未来AI大模型智能化管理打下知识基础。

架构资产管理平台

在2022年银保监办下发的《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》中，明确提出了加强企业架构设计，实现共性业务功能的标准化、模块化的重要性。以此可以得出，要想实现数字化，必须先做好顶层设计，而如何做好顶层设计，从企业架构的角度入手是重要的设计方法。

构建适应企业发展需求的架构资产管理系统，全面提升架构设计质量和架构管控效率，积累架构资产，发挥架构资产价值，促进研发运维效能提升。帮助企业实现：架构资产数字化，实现架构资产可积累，可查阅，可搜索，可追溯，可度量，可挖掘；架构设计规范化，通过建立架构设计模型，实现架构设计标准化和规范化；架构管控线上化，实现架构审核流程线上化，架构评审、评价、自查可跟踪，真正实现架构资产与项目联动、数据打通。

AI+低代码在金融银行业的应用前景

ChatGPT诞生前，通过大数据分析以及NLP等人工智能技术在金融银行业的应用已经非常广泛。例如：在风险管理方面，通过大数据分析，实现精准的风险评估和预警。通过多维度数据分析，可以实现更加细致的客户信用评估，对贷款申请进行风险评估、抵押偏好、贷款目的等多方面的分析，从而有效降低风险发生的概率。

在大模型行业持续关注应用场景的落地，落地什么的时候，炎黄盈动AWS PaaS低代码平台，率先推出AWS AI Agent智能助理，其定位为企业级AI低代码开发平台，助力持续交付，化解AI落地问题与挑战，解决了【怎么落地】的问题，简化AI业务场景难度，同时为AI业务场景落地提供试错工具。

如今，AI Agent与低代码的结合为金融行业带来了更广阔的应用前景：

一方面，低代码技术可以快速构建出各种金融应用，而AI技术则可以为这些应用提供智能化的功能，如智能客服、智能工作助理、智能填单小助手、智能流程助理、风险评估助理、风险预警助理等。

AI智能填单小助手

例1：智能填单小助手，可以通过对话形式，帮助客户手动录入数据，在移动端支持语音发起流程。

外部系统智能对接+对话式数据操作

例2：打通SAP、用友NC等ERP系统，通过对话形式，帮助客户查询数据、录入数据、修改数据。

另一方面，AI与低代码的结合还可以促进金融行业的创新，推动其向更加智能化、个性化、高效化的方向发展。

目前，AI大模型和低代码技术的结合在金融银行业已经有了一定的尝试，随着大模型技术的不断突破和应用场景的不断拓展，未来银行业将更加注重技术的融合与创新，通过低代码平台与AI大模型的深度融合，实现更加个性化、智能化的金融服务。

同时，银行业也需要关注技术融合带来的挑战，如数据安全合规与隐私保护、技术兼容性与集成度等问题。只有在充分保障客户信息安全和合规性的前提下，才能推动低代码与AI大模型在银行业的健康、可持续发展。