一、案例背景
1.1 金融监管报送：一个”零容错”的行业场景
在中国金融体系中，所有持牌金融机构——包括商业银行、财务公司、小额贷款公司等——都处于强监管框架之下。监管机构对金融机构的核心管控手段之一是”报送”制度：金融机构须将自身经营过程中的关键数据（如信贷规模、资本充足率、不良贷款率、小微企业贷款余额等）按规定的口径、频度和格式提交给监管机构，由后者进行审查、分析与执法。
这项工作在金融机构内部占据相当比重的工作量。据中软融鑫总工程师于浩军在AICon全球人工智能开发与应用大会2026深圳站的分享，金融监管报送在小型金融机构中约占整体工作量的三分之一，在大型金融机构中也能占到五分之一。它本质上是一类成本型工作，但合规要求极高。仅2026年上半年，全行业的监管罚款规模已达数亿元级别，单家大型金融机构在2025年被罚数亿元，小型机构被罚数百万元甚至数十万元的情况也屡见不鲜。
这一场景具有四个鲜明特点：口径复杂——同一笔贷款信息，信贷部门、财务部门、统计部门可能给出不同结果，口径在组织内部被各自理解；频度高——数据处理按月、按旬、按周进行，节奏繁复；零容错——准确率要求接近百分之百，”宁可不报，不能报错”；强追溯——数据出现问题后须能完整回溯，定位到具体环节。
1.2 中软融鑫的AI Agent实践历程
中软融鑫是一家专注于金融监管科技（RegTech）的软件与解决方案提供商，其总工程师于浩军带领团队在金融监管领域落地AI Agent已持续两三年。这一实践历程大致经历了三个阶段：
第一阶段（2023年前后）：机器学习辅助数据处理。 团队尝试用传统机器学习方法辅助数据校验和异常检测，但遭遇了严重的”不可解释”问题——模型给出的结果无法归因，在监管场景中难以被接受。
第二阶段（2024—2025年）：大模型引入与”幻觉”困境。 随着通用大模型能力的提升，团队开始探索将大语言模型引入监管报送流程。然而，大模型的”自由发挥”能力在这一场景中反而成为最大的风险来源。于浩军指出，监管机构的发文如果直接交给大模型处理，”模型往往会根据自己的理解去推理，生成一些实际并不存在的范围”，即”一本正经胡说八道”。这在监管场景中绝对不可接受。
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