EasyLink投行合规智能体入选WAIC创新实践汇编 单项目审核缩至分钟级准确率98

2026年世界人工智能大会（WAIC）举办期间，上海容易链智能科技有限公司（EasyLink）申报的投行合规智能体项目入选《智能体创新实践汇编》“智能体+行业应用”优秀案例。一同入选的还有华为云、阿里巴巴达摩院等知名科技企业项目。

传统合规审查痛点凸显

该案例指向金融行业长期存在的现实问题：合规审查高度依赖人工比对与核查，不仅耗费大量高阶人力，也容易产生疏漏。

智能体方案核心成效

EasyLink提供的智能体解决方案，可将单项目审核时间从原来的数小时压缩至分钟级，准确率高达98%。这一数据直接体现了AI对金融合规环节的显著赋能。

“智能体+行业应用”优秀案例集合了华为云、阿里巴巴达摩院等企业的项目，展示智能体技术在多个行业的创新实践。

解读：投行合规智能体如何运作

投行合规智能体是专门针对投资银行业务合规审查设计的人工智能系统，其核心任务是替代或辅助人工完成规则比对与数据核查。素材显示，该系统在提升效率与准确率方面取得了突破性进展。

行业意义与前景

《智能体创新实践汇编》收录的案例体现出智能体技术在金融等关键领域落地的潜力。业内人士认为，这类方案有望重构合规审查流程，降低人力依赖，提升整体可靠性。

EasyLink发布企业级AI Agent平台Tiri 已处理超1亿页文档准确度达到99%

近日，EasyLink正式推出企业级AI Agent平台Tiri。该平台专为知识驱动型组织打造，用于解决企业私域数据难以被AI有效理解的瓶颈。金融、医疗、法律等知识密集型行业将率先受益。

直击私有数据“触达难”问题

知识驱动型组织积累了大量非结构化数据，包括文档、邮件、扫描件等。通用AI产品无法触达这些信息，导致其输出往往与企业实际业务场景存在距离。Tiri的发布正是为了填补这一缺口，让AI真正理解企业的真实业务数据。

自研多模态数据处理引擎

Tiri的核心差异化优势在于其自研多模态数据处理引擎。该引擎内置自研视觉语言模型(VLM)，能够自动扫描、解析和关联散落在PDF、Word、图片、扫描件等资料中的文字与图表信息，将其转化为Agent可以直接引用和推理的结构化知识网络。

视觉语言模型(VLM)是一种可同时理解图像与文本的AI技术。Tiri通过VLM自动处理企业日常文档中的多模态内容，无需人工干预即可提取关键信息并建立逻辑关联。

开箱即用的企业一体化智能体平台

Tiri被定位为开箱即用的平台。企业无需单独建设知识库或RAG系统，也无需投入大量人力进行数据清洗和整理。只需上传原始文档，系统便会自动完成从文档到可检索知识的全流程处理，大幅降低AI在企业落地的工程门槛。

海量企业场景验证

目前，Tiri的多模态数据处理引擎已在复杂企业场景中处理超过1亿页文档，解析准确度达99%。这一数据表明，平台具备在高复杂度业务环境中高效、高可靠地利用企业私域数据的能力。

“让AI真正理解企业的真实业务数据。”——Tiri平台的核心目标。

通过Tiri，知识驱动型组织能够将沉淀在文件中的知识转化为AI可直接调用的结构化资产，从而让AI输出更贴近业务决策，推动企业级AI应用进入更务实的阶段。

Tiri金融行业智能体平台：投研资料搜集时间缩短70%以上 合规审核准确率达98%

在WAIC（世界人工智能大会）期间，EasyLink创始人陈思吟接受央视网专访，介绍了旗下金融行业智能体平台Tiri的设计逻辑与实际应用效果。陈思吟表示，企业AI落地的关键在于“打通数据落地的最后一公里”，输入数据的质量决定了应用AI的上限。

“让Agent的每一个决策和判断都基于企业真实的业务知识，让AI的每一次输出都有据可循。”这是Tiri平台的核心设计理念。

Tiri面向金融行业，该领域知识密集且对数据准确性和可追溯性要求极高。目前，Tiri已在多家金融机构的真实生产环境中部署运行，验证了其在投研分析、合规审查等场景的量化效果。

投研分析：分析师资料搜集时间减少70%以上

在某中型证券公司研究所，分析师日常需花费大量时间进行信息搜集和初步分析。Tiri统一接入各类文档数据、研报和行情数据，按分析师工作板块封装为多个智能体，形成端到端的投研分析平台。运行数据显示，分析师的资料搜集时间缩短了70%以上，释放的精力可投入更高价值的分析判断工作。

合规审查：单项目复核压缩至分钟级，准确率98%

在某证券公司投行部门，IPO发行等项目的底稿合规性核查以往需专人花费2至3小时逐一核对。借助Tiri，项目负责人上传邮件、文档和扫描件后，系统自动进行合规校验并生成审查报告，审核人员仅需终审确认。单项目合规审核时间已压缩至分钟级人工复核，准确率达98%，每年可节省数百万元人力成本。系统还自动生成不可篡改的结构化审计日志，适配金融监管对数据可追溯、可审计的要求。

行业场景包：将验证经验转化为可复用能力

企业在引入AI时，从零搭建场景、调试流程、调教模型的周期往往较长。Tiri的行业场景包将已验证的行业经验和业务逻辑直接封装为标准化模块，企业无需自行设计场景适配方案，可在Tiri平台上直接使用，从而缩短AI落地的周期。

Tiri在医疗与航运场景落地 推动非结构化数据向结构化转化

在数字化转型中，AI应用正从对话交互走向实际业务处理。Tiri作为一款文档智能处理工具，已在医疗病历管理与航运邮件归档等领域实现应用。

医疗：病历脱敏与结构化抽取

在医疗领域，Tiri可应用于病历脱敏、病历结构化抽取和医学文献整理。这些功能帮助医疗机构将大量非结构化的病历和文献数据转化为可检索、可分析的结构化信息。

航运：邮件自动分类与日报生成

在航运领域，Tiri能够自动读取邮箱中的全部邮件，提取关键信息并分类归档。同时，系统每日自动生成结构化日报，帮助管理人员快速掌握全部事务进度。

当AI不再停留在对话和回答，而是能真正交付可靠的工作成果，企业在数字化进程中也就多了一个值得信赖的伙伴。

流程拆解：从非结构化到结构化

Tiri的处理逻辑可概括为接收文档、语义理解、信息提取与格式化输出。在医疗场景中，系统识别病历关键字段并完成脱敏；在航运场景中，系统识别邮件要素并自动归类。这些步骤的核心是将原始非结构化数据转换为统一的结构化格式。

从金融行业起步，Tiri正将这种能力带向更多行业，让技术落地于企业日常运营中。