10月18日下午，济南绿地·齐鲁之门京沪会客厅三楼，济南首场WorkBuddy开发者沙龙现场气氛热烈。

这场活动的发起人，不叫“主办人”，叫“出品人”。印象中是第一次见到这种叫法——多了一层格调，细想又格外贴切。

我是王通通，一个平时习惯躲在幕后干活的开发者。但今天不行，作为腾讯云开发者星盟济南城市合伙人，今天需要站到台前把整场活动从头撑到尾，压力不小。

上一篇回顾写到第三位讲者：腾讯云FDE专家陈大栋老师，为大家展示了一个Agent的技术抉择和完整落地过程。

陈大栋：凭什么说一场FDE交付是合格的——首场济南WorkBuddy开发者沙龙第三位讲者

接下来是山东征信AI技术团队负责人马小雨老师，山东省征信有限公司隶属于鲁信集团，是最近山东AI圈的明星企业。

马小雨上台，开始了上半场的最后一场分享。

他先介绍了山东征信做AI的背景：作为一家省属国企，他们面对哪些需求，又为什么会选择WorkBuddy。

从去年开始，集团一边组织技术人员开发应用，一边鼓励业务人员用AI处理日常工作。起初没有限定工具，大家可以自行尝试。

试用一段时间后，技术团队收到最多的咨询与WorkBuddy有关。不少人已经用了起来，来问的是积分不够用怎么办。

随后又有人问：公司有自己的机房，能不能接上本地模型，先用来处理日常工作？

业务人员先用出了需求，技术团队再跟进支持。

后来，他们根据这些建议，向全员开放了本地模型。

开放使用并不意味着所有数据都能交给外部模型。信用、合同、财务等敏感数据需要在本地处理，符合要求的一般应用才使用外部大模型。对山东征信来说，先分清这两类情况，后面的应用建设才有依据。

接下来，马小雨介绍了山东征信积累的数据资源：来自38个政府部门的232类政务数据，全国126条产业链、山东19条标志性产业链的相关数据，35万户客户的融资服务数据，以及与286家金融机构的联动资源。此外，还有企业用电、税务等数据。

介绍这些资源，是为了说明他们做Agent的基础：

模型需要从可靠的数据中取数，才能支持后续分析。

他的解释很直接：数据本身要准确，模型还要取对数据，在此基础上进行推理和加工，结果才有可能被业务人员采用。任何一个环节出错，都会影响最终判断。

他们也遇到过这类问题。去年做智能问数Agent时，模型出现过幻觉和漂移，实际效果并不理想。

这次尝试让团队意识到，接上模型并不等于做好了问数。数据怎么取、答案怎么核验，都需要单独设计，不能只靠模型自行判断。

分享的第三部分，马小雨按时间介绍了团队这一年多的工作。

2025年初，随着DeepSeek受到广泛关注，他们开始建设AI应用。同年7月，自研的鲁信智能平台推出，提供制度问答、报告生成、合同编写、会议纪要等功能。马小雨说，这些应用比较简单，主要服务办公，但已经帮到了一批业务人员。

9月，集团与腾讯合作开展“人工智能+办公”专题培训，组织训练营和竞赛。一千多人参与，形成四百多个智能体应用，其中16个上线企业微信。2026年4月，集团开始常态化开展AI分享，上半年逐步转向垂类智能体。8月，WorkBuddy的FDE专家进场，参与种子用户推广和场景共创。9月29日，双方签署战略合作协议，集团成为山东省属国企中首家全面推广WorkBuddy的企业。

谈到选型，马小雨特别提到了本地算力。据他介绍，在今年年初团队考察的同类产品中，

，其他产品当时主要连接各自的云端模型。他在现场说：“它是唯一一家，这也是我们后来选择WorkBuddy的原因。”

对于有数据出域限制的机构，能否接入本地算力直接决定了产品的适用范围。信用、合同和财务等数据需要留在本地，相应的AI应用也必须满足这一要求。

现场展示的架构从算力延伸到助手应用：底层是8卡服务器和本地部署的私有模型，其上是数据中台、AI中台，以及MCP Server和技能广场，最上层是个人助手与团队助手。财务等数据通过MCP接入，供用户调用；各团队开发的技能和使用经验则放进技能广场，供其他人复用。

三十多个共创场景，二十多个已上线

有了这些基础，AI具体用在哪些工作里？马小雨介绍了业务经营、办公助手和对外产品三个方向。

在业务经营方面，他们通过技能连接器、专家能力和开放平台上的应用，连接数据中台、ERP及投资业务系统。马小雨提到，老系统接入AI，如果缺少厂商配合，往往只能增加一个用于问答的对话框。要进一步调用数据、执行流程，还需要连接器和Agent Harness等支持。

办公助手则把企业微信、智能体平台和办公自动化系统连接起来，让员工可以发起制度查询、报告撰写、流程办理和通知发送。他也提到一个推广中的难点：每个人都有自己的使用方法，怎样把个人经验整理成团队可复用的技能，还需要持续投入。

这些应用由三方共同完成：业务部门提出需求，山东征信和集团提供数据支持，WorkBuddy提供技术能力。具体工作包括场景共创、技能整理、数据接入与专家经验封装，以及应用打包发布。

现场介绍的几个例子，已经进入日常工作：

风险合规部将数据治理与智能处理整合为一套流程。据分享介绍，相关工作量减少了80%。

通过联网交叉核验工商、涉诉信息，标出报告中遗漏的重大风险。原来人工需要查看一天的内容，现在可在分钟级完成处理。

技术人员写报告容易着重介绍技术细节，而管理者更关心业务进展和上线时间。团队据此制作了技能包，分别支持个人撰写和部门汇总。

集团前段时间选拔中层人员时，也尝试用AI辅助人事考察和考核评分。

科创投资评价是介绍得最详细的一项。投资经理筛选项目，需要判断项目质量、进行量化比较，再逐一查阅资料。只依赖AI联网搜索，信息准确性难以保证；到了投决会前，还要编写投资建议书、鉴定报告，资料整理和撰写都很耗时。

团队把投资经理的评价经验整理成指标模型，覆盖计划投资的8个赛道。AI读取企业业务资料，分析其在细分赛道中的竞争力，再按指标逐项评分。根据领导层、决策层和投资经理的不同需求，报告篇幅从几千字到10万、20万字不等。

目前，这套评价体系已整理出57个指标。

这项应用并非一开始就确定了全部形态。团队先做平台，收到较好的使用反馈后，才进一步将能力封装成应用并上架。

马小雨对WorkBuddy的Harness架构评价较好。他的使用感受是，有时提示词不必写得十分细致，系统也能理解意图。目前，相关系统已在内部上线，也有银行和金融机构参与试用。

讲到场景总览时，现场提醒时间将尽，他加快了介绍速度。投资研判、批量初筛、投前尽调、投后跟踪、风险预警，覆盖了投研的主要环节。其中，投后跟踪通过定时任务，将被投企业与几家上市公司进行比较，每月把简报推送到企业微信。例如，被投企业上月评分80分，可比公司90分；本月被投企业降到78分，就需要进一步查找原因。

持续跟踪评分变化，可以为后续调查提供线索。

这些应用能否用于实际业务，最终还要看结果是否可靠。马小雨将“可信”的要求归纳为四项，每一项都对应具体的检查工作。

以自有的政务、产业链和融资服务等权威数据为取数依据，不能用未经核验的联网搜索结果替代。

报告中的陈述通过角标注明来源，让使用者能查到对应的报道、数据库或数据表，便于核验，也便于发现模型编造的内容。

查不到的信息要明确说明，并列出缺失内容，不能为了报告完整而补写没有依据的答案。

报告对外使用前，必须由人复核并签字。AI生成的内容仍需有人承担审核责任。

在生成报告之前，还有输入端的安全检查。他们在本地部署安全网关策略，配合小尺寸模型，预先判断输入是否含有敏感数据或敏感词。涉及敏感内容时，系统提示改用本地算力；符合要求后才允许放行。据他介绍，这部分对算力要求不高，几万元级的设备就可以运行。

报告写出来之后，还要回答三个问题：依据在哪里，哪些信息尚未查到，最后由谁复核签字。

应用推广分为内部和外部两部分。内部，30多个共创场景中已有20多个全面上线，覆盖信托、公募基金、信用征信、风险内控、综合办公、股权投资、不良资产AMC等领域。外部，则将数据能力与投研尽调经验封装成可订阅产品，通过WorkBuddy开放平台提供给投资机构、银行、尽调风控人员和产业园区。

对外应用名为“鲁融融”，包含智能投研6个胶囊、智能尽调5个胶囊、公司研究10个胶囊。用户可以直接提问，例如“帮我查一下蓝箭航天的股东结构和实际控制人”“潍柴动力的注册资本”“山东黄金矿业的主要人员和分支机构”，由系统查询并返回结果。

分享最后展示了一张流程图：从业务需求出发，调用本地数据能力，建设可信Agent，再提供对外服务。配套支持包括WorkBuddy开放平台、FDE专家和本地计算服务专区，以满足本地算力调用的要求。介绍完这张图，马小雨结束了汇报。

前三位嘉宾谈到了系统连接、指标定义和交付验收等问题。马小雨从省属国企的使用经验出发，补充了另一组要求：数据怎样合规使用，生成结果怎样核验，报告怎样进入正式业务流程。

演示时，一份报告能顺利生成，就足以展示产品能力。到了实际业务中，使用者还需要查证内容，审核人员还要签字。这些工作能否完成，决定了应用能不能真正用起来。

”概括了这场分享。数据能否出域，需要依照制度确定；在允许使用的范围内，再通过权威数据、来源标注、缺口提示和人工复核，保证结果可查、可审。

按这样的要求评估AI应用，关注点就不只在文字是否流畅、报告是否完整。内容有没有依据，缺失信息是否如实呈现，同样需要逐项检查。

这些检查会增加建设和审核的工作量，却也是金融业务采用AI时绕不开的部分。山东征信的做法，是先在内部应用中验证，再把相对成熟的能力整理成对外产品。

对于正在试用Agent的团队，这场分享提供了一个具体的检查起点。就是拿出一份生成报告，逐条核对其中的陈述，看能否找到来源，能否交给业务人员复核。

WorkBuddy开发者沙龙济南站10月活动圆满落幕

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马小雨：智能时代的国企探索样本——首场济南WorkBuddy开发者沙龙第四位讲者

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济南首场WorkBuddy开发者沙龙聚焦可信Agent实战，山东征信分享省属国企AI落地经验：本地算力接入、权威数据治理、来源标注与人工复核四步保障结果可靠。从30多个共创场景到20多个上线应用，展示投资研判、尽调审核等真实案例，为金融AI落地提供可复制的检查清单。

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