投研与行业分析
公开数据与研报整合为带结论与图表的报告——缩短从搜集到上会的周期。
客户真实场景
金融客户每天在忙的事
风控合规摘要
新政影响、风险事件与检查清单结构化输出，截止日前少加班赶稿。
客户服务与投标方案
客户调研与投标响应一次成稿，口径一致、引用规范，减少反复返工。
监管报送与应答
监管问询、报送材料与回复函的结构化起草。
信贷尽职调查
企业经营、财务与舆情信息整合为尽调报告。
投资者沟通材料
季报解读、业绩说明与投资者问答要点准备。
解决方案
对准金融痛点的可落地场景
按业务域组织：对接现有系统后，在授权边界内读取数据、调用能力，把高频痛点变成可验收的工作闭环。
查看全部业务场景·3 个分组 · 8 个场景
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投研与对客
投研与行业分析
公开数据与研报整合为带结论与图表的报告——缩短从搜集到上会的周期。
风控合规摘要
新政影响、风险事件与检查清单结构化输出，截止日前少加班赶稿。
客户服务与投标方案
客户调研与投标响应一次成稿，口径一致、引用规范，减少反复返工。
客户获得的结果
试点跑通后，组织拿到什么
把金融里已经存在的数据、规范与流程，变成能持续复用的生产力——而不是又多一套闲置系统。
结论可辩护
多源交叉验证与引用标注，投委会与合规问得清。
合规材料跟得上
政策影响、风险事件与检查清单结构化输出，便于复核。
交付经得起抽查
全流程操作与版本留痕，支撑内控与外部审计。
组织资产可复用
金融模板、规范、案例与成功路径沉淀为 Skills，新人上手更快，交付质量更稳定。
数据与合规可控
支持金融专网 / 私有化部署，模型与数据不出域可选。 操作审计、引用溯源与敏感字段脱敏策略可配置。
过程可审计可复盘
报告生成步骤、数据源与修改记录完整留存。
不替换专业人员，不推倒业务系统——让金融团队把时间花在判断与决策上，而不是搬运与拼表。
系统打通
不换系统，也能把智能化接到生产流程
保留 ERP、CRM、HIS、OA 等既有系统——通过统一 AI 网关接入模型 API、MCP 工具与企业 REST 接口，在授权边界内读数据、调能力，形成一个可审计的智能化入口。
L1–L4 自下而上升级，L5 安全与治理贯穿全栈
智能化升级路径（自下而上）
L4价值产出层
接到现有数据与业务接口
连接已有系统与数据库，Agent 基于真实业务上下文决策与执行，而不是空转聊天。
一个入口覆盖检索、分析、撰写与执行
员工少在多系统间切换；复杂任务自动编排后端能力，交付物可直接进入审批或归档。
把沉睡数据变成可交付资产
报表、文档与接口数据变成可问答、可分析、可复用的成果，并沉淀为 Skills 与团队记忆。
L3智能能力层
外部系统接入
对接 Wind、内部研报库与 CRM，统一检索与引用管理。
沙箱与可交付物
数据清洗、图表与报告在沙箱完成，输出标准格式交付物。
安全与可观测
私有化部署、权限边界与全链路日志，满足金融合规场景。
L2集成接入层
统一模型 API 网关
OpenAI 兼容 /chat/completions 接口，100+ 模型统一路由、负载均衡与 Fallback，切换提供商无需改代码。
MCP 工具网关
注册 ERP、CRM、数据库等 MCP 服务；REST 与 JSON-RPC 直连调用企业工具，权限白名单与调用审计同一套管控。
Virtual Key 与配额
按用户/团队发放虚拟密钥，预算、用量与限流集中追踪；Guardrails 在接入层统一拦截敏感调用。
L1业务系统层
核心业务与账务系统
在授权范围内读取客户、产品与交易数据，支撑尽调、报送与风控摘要。
CRM 与客户数据平台
统一客户视图，售前调研、方案与投标材料基于真实业务数据生成。
投研与行情数据终端
接入研报、行情与宏观数据源，研究报告带引用、可审计、可复核。
L5安全与治理
部署方式
支持金融专网 / 私有化部署，模型与数据不出域可选。
合规与权限
操作审计、引用溯源与敏感字段脱敏策略可配置。
过程可观测
报告生成步骤、数据源与修改记录完整留存。
落地路径
如何用最小成本验证价值
Fellow 的落地路径是：选一个高频痛点试点 → 形成稳定闭环 → 再扩展到相邻业务，避免大而全改造。
第一步
选一个能算账的痛点
优先选数据基础好、结果可量化（省时/少返工/更快出稿）的单点场景，例如：
- 投研与行业分析
- 风控合规摘要
- AML/KYC 客户尽职调查
第二步
跑通闭环，证明能用
接入必要数据后持续使用，把人工整理变成可复用流程，例如：
- 砍掉重复整理与人工核对工时
- 同一质量标准下更快出稿与复盘
- 会议、汇报、迎检可直接用产出
第三步
扩展到相邻业务
单点稳定后再扩展，避免一次性铺开，例如：
- 投研与行业分析 → 监管报送与应答
- 风控合规摘要 → 信贷尽职调查
- 单点分析 → 管理驾驶舱
试点怎么部署
支持金融专网 / 私有化部署，模型与数据不出域可选。 操作审计、引用溯源与敏感字段脱敏策略可配置。
选型对比
为什么客户选择 Fellow
采购决策通常只看三件事：数据是否安全可控？能否接上现有系统？能不能在一个真实场景里证明价值？
| 能力维度 | 个人 AI 助手 | 通用智能体平台 | Fellow |
|---|---|---|---|
| 金融行业场景内置 | |||
| 数据留在组织内 / 私有化部署 | |||
| 直连已有业务系统与数据接口 | |||
| 多智能体自动协同完成任务 | |||
| 完成部署与数据接入后即可使用 | |||
| 组织知识与流程可沉淀复用 | |||
| 每一步操作可追溯可审计 |
个人 AI 助手
适合个人写稿提效，但难接企业系统、难满足内网与审计——组织数据往往不能外发。
通用智能体平台
提供搭建工具，行业场景、系统对接与治理通常仍需自建——从试点到可用周期长、成本高。
Fellow
支持私有化部署与系统对接，面向金融的场景化能力已内置，完成部署与数据接入后即可使用。