在大模型技术加速渗透金融行业的背景下，金融机构正从“数字化建设”迈向“智能化运营”新阶段。然而，如何破解大模型幻觉、实现AI能力与企业生产系统深度融合，仍是行业面临的重要挑战。
近日，长亮科技(300348)正式推出数智一体化平台DataMind最新Agent体系，通过语义建模与智能体（Agent）技术深度融合，构建从自然语言需求到数据开发交付的自动化闭环，推动金融数据开发从“工具辅助”向“智能驱动”升级。
AI进入深水区 金融行业呼唤“可落地”的智能体
近年来，以大模型为代表的生成式AI迅速发展，但在金融场景中，AI应用仍普遍面临准确率不足、业务知识缺失、难以融入生产链路等问题。
业内人士认为，金融行业对于数据准确性、监管合规性和业务可解释性的要求远高于一般行业，单纯依靠通用大模型难以满足实际需求。因此，如何让AI真正理解金融业务逻辑，成为产业落地的关键。
DataMind的创新点在于将语义建模引入AI体系，通过构建以实体为核心的语义知识网络，将金融业务规则、指标体系和数据资产进行统一建模，使大模型具备更强的业务认知能力。
长亮科技表示，传统数据建模更关注数据存储，而语义建模则进一步建立了业务概念之间的关联关系，帮助AI理解“为什么这样计算”“指标之间如何关联”，从源头降低模型幻觉风险。
六大能力构建企业级Agent运行底座
在技术架构方面，DataMind打造了企业级Agent运行体系，形成覆盖知识管理、任务执行、安全控制和资源接入的完整能力框架。
据了解，该平台已形成包括企业级资产治理、双层知识库与智能检索、确定性执行框架、标准化能力封装、全域资源接入以及安全可信运行环境在内的六大核心能力。
其中，平台通过Plan-Based+SOP执行机制，将复杂任务拆解为标准化步骤，实现AI执行过程可规划、可审计、可追溯；同时利用MicroVM沙箱技术构建隔离运行环境，满足金融机构对数据安全与风险控制的要求。
业内分析人士指出，Agent技术正在从单一对话助手向企业级智能工作台演进。未来金融机构更关注Agent能否嵌入现有业务流程，而不仅仅是提供问答能力。
多场景验证成效数据开发效率提升70%
从实际应用效果来看，DataMind已经在多个金融数据场景实现落地。
根据长亮科技披露的数据，在DataOps领域，平台通过“总控Agent+专业Agent+审计Agent”的协同机制，实现从需求理解到代码生成、任务调度和运维管理的自动化闭环，整体数据开发效率提升约70%。
在智能问数场景中，业务人员可直接通过自然语言完成指标解析、SQL生成以及图表展示，自助取数效率提升80%；在经营分析场景中，平台能够自动完成指标归因分析、经营诊断及可视化报告生成，分析效率提升约90%。
随着生成式AI向生产环节深入，Agent正在成为企业数字化转型的重要基础设施。
业绩稳步改善AI战略持续加码
从经营数据看，长亮科技正处于新一轮业务转型和增长周期。
根据公司披露的2025年年度报告，全年实现营业收入19.58亿元，同比增长12.76%；实现归属于上市公司股东的净利润2059.67万元，同比增长10.82%；经营活动产生的现金流净额达到1.48亿元，同比增长23.08%。
长亮科技表示，2026年将继续深化“N+M”大模型协同战略，推动人工智能技术与金融核心业务系统深度融合。与此同时，公司将持续推进海外市场布局，重点聚焦泰国、新加坡、印尼等东南亚市场，并积极探索中东、非洲及拉美市场机会。
值得关注的是，长亮科技近年来持续推进金融信创、核心系统现代化改造以及海外业务扩张。公司年报显示，其已在海外多个市场建立产品落地案例，并持续推动核心银行系统、数字银行平台等产品输出。
行业迈向Agent时代
随着DeepSeek等国产大模型快速发展，金融科技行业正在进入Agent规模化应用阶段。
长亮科技认为，未来金融行业的竞争焦点将从单一软件能力转向“数据+知识+智能体”融合能力。通过语义建模解决认知问题，通过Agent解决执行问题，将成为企业智能化转型的重要方向。
业内人士表示，在金融机构持续推进数字化转型、信创建设以及AI落地的大背景下，兼具金融行业Know-How和AI工程化能力的软件厂商有望率先受益。DataMind的推出，也显示出金融科技企业正从传统软件供应商向智能化平台服务商转型。
从行业趋势看，Agent与语义建模的深度融合，正在成为金融科技领域的重要发展方向，而以长亮科技为代表的头部厂商正在加速布局这一新赛道。
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