近日，百融云创与华夏银行成功就绿色金融信息化二阶段项目签署合作。在前期打造的一站式绿色金融解决方案基础上，百融云创将深度应用大模型、智能体（Agent）等力量，助力华夏银行实现绿色金融业务的全链路智能化升级。
这是双方在绿色金融领域的第二次携手。随着战略合作的纵深化推进，百融云创将以AI之力更加精准赋能绿色识别、环境效益、ESG评估等核心业务场景，帮助华夏银行绿色金融服务体系实现智能化跃迁。
当AI遇上绿色金融
作为华夏银行绿色金融体系建设中的重要组成部分，百融云创打造的一站式绿色金融解决方案旨在破题绿金业务实践中的几大行业性难题：绿色金融工作机制尚不完善，缺乏统一的系统支撑；节能减排效益测算工具及环境效益指标统计体系仍不健全；绿色项目的高效、精准识别存在较大挑战等。
围绕上述痛点，百融云创以“底层技术支撑—中层标准化模块—上层场景应用”为架构，帮助华夏银行筑牢全流程绿色金融业务体系，纾解业务流程上的堵点，助力绿金高质量发展。
具体来说，百融云创以机器学习、深度学习、OCR、自然语言处理、模糊匹配等底层技术铺路，搭建起绿色认定模型、环境效益测算模型、流程引擎、监管/运营报表等工具模块，全面对接绿色标准管理、绿色客户管理、绿色贷款识别、绿色贷款认定、环境效益测算、环境与社会风险管理、ESG评价等十大场景，有效实现从精准识别、自动测算到实时报送的全流程绿金管理需求。
“大模型+智能体”，让绿金向更高维智能迁移
随着生成式AI技术的日臻成熟，百融云创将自研底座大模型BR-LLM和大模型智能体应用平台CybotStar Agent Builder的技术力量深度应用到绿金业务系统中，进一步扩展AI技术的赋能边界。
百融云创是业内率先探索大模型与智能体在行业端应用的AI科技公司，也是较早一批逐鹿Agentic AI（代理式人工智能）这一前沿赛道的头部厂商。
Agentic AI被视为是驱动AI技术直抵业务场景的关键，其核心竞争力在于智能体构建（Agent Builder）平台，即相当于为大模型与智能体之间搭建起连接桥梁。
由百融云创自研的Agent Builder平台——CybotStar，正是这样一款强大的工具。它支持零代码可视化工作流编排，结合规则策略对生成内容进行精准干预，解决了大模型常见的“幻觉”难题。在真实业务场景中，CybotStar的回复准确率超过98%，且支持10多个分发渠道，极大地提升了智能体的实用性和适用范围。
如果说，大模型决定了应用场景的下限，智能体则左右其上限。借助CybotStar，百融云创拓宽了AI在场景端的赋能疆域，使其焕发三大技能：主动识别和智能预测能力；结合知识库和多模态数据，完成深层语义理解与推理；从“分析”到“洞察”再到“行动”，形成决策闭环。
具体到绿色金融业务中，首先助力释放倍增效应的便是在“识绿”环节。受制于标准繁多、流程琐碎等因素，金融机构在绿色项目识别中面临着“漂绿”“洗绿”的甄别议题。对此，百融云创从数据理解、文本提取、政策标准对齐等多维度发力，有效提升了绿色项目识别的准确性与处理效率。
比如在贷款投向的智能识别领域，依托大模型对项目材料、可研报告、授信文档等非结构化文本的深度语义理解，并对其深度加工处理、内容提取、总结输出等，可以高效识别贷款是否符合绿色金融政策标准。
再例如在绿色信贷标准的识别领域，通过RAG+LoRA等技术，结合语义匹配、语义分类及标准映射流程，综合分析输入样本的项目类型、行业属性、技术特征及环境效益等多维度数据，可以高效实现绿色信贷分类编号的自动识别，提升项目筛查的智能化水平和准确性。
不仅如此，在ESG评分、碳核算等绿金业务关键领域，借助大模型+智能体可以有效解决数据收集难、信息提取慢、分析标准碎片化等行业痛点，帮助有效提升ESG报告的准确性和编写效率及实现高质量气候信息披露。
由百融云创打造的数智化绿色金融解决方案在华夏银行成功落地后，有效支撑华夏银行总行与44家分行、1008家支行的绿金业务开展，提高了数据统计的准确性、业务调度的及时性以及总分行间的协同效率，助力全面实现了业务流程的线上化、标准化与智能化，最终推动运营和管理成本同比降低约30%。
未来，随着“双碳”目标持续推进与绿色金融体系不断完善，百融云创将继续秉持“智惠千业万户”的使命，发挥自身技术优势，探索更多AI对绿色金融的赋能路径。
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