场景描述

通用 AI 大模型在金融服务的场景中存在有以下痛点：

1、数据质量低：底层金融数据的结构性缺失，数据不准确，甚至 " 张冠李戴 "。

2、容易产生幻觉： 大模型可能会产生 " 幻觉 "，生成与事实不符的错误信息。

3、更新不及时：金融市场瞬息万变，大模型缺乏对市场时效性的准确把握，难以及时适应快速变化的金融市场动态和趋势。

4、专业知识欠缺：金融领域有大量的专业术语和知识，如果大模型理解不深，就难以提供具有专业水准的分析和建议。

5、技术与业务割裂： 金融机构虽有 AI 化升级的迫切需求，但存在技术与业务流程割裂的问题，需要单独进行模型精调、数据治理和工具链开发，面临技术、成本和周期的巨大挑战。

解决方案

" 盈米且慢 MCP" 以配置化、自动化的方式，将盈米积累多年的基金数据、投顾算法、财务分析等核心能力，通过 AI 技术进行集中治理和标准化封装。这使得这些原本为机器和人设计的、分散的 " 隐性资产 "，能够被 AI 系统批量读取、深度理解并智能调用，为 AI 大模型在金融垂直领域的规模化应用提供了坚实、高效且安全的基础设施支撑。这是一套将企业核心能力 " 面向 AI 进行再资产化 " 的创新范式。

一、 核心创新与技术亮点

1. 零代码实现海量 API 的 AI 工具化

我们研发了突破性的 OpenAPI 到AI 工具自动化转换引擎这一 " 再资产化 " 的核心技术。

创新突破：该引擎能够将企业现有的 OpenAPI 文档自动转换为 AI 可调用的标准化工具。系统通过遍历 OpenAPI 文档的路径和操作定义，自动生成工具名称和描述，并构建相应的参数验证模式。

AI 治理 AI 工具：创新性地利用 AI 能力进行批量大规模的存量接口治理工作，通过智能化的信息抽样、语义消歧、参数标准化等处理，将传统面向机器设计的 API 改造为适合 AI 理解和使用的工具。这种 "AI 治理 AI 工具 " 的方式，实现了企业 API 资产的智能化升级，大幅提升了 AI 系统对企业业务能力的理解和调用效率。

2. 配置化智能 API 代理

我们摒弃了传统的硬编码集成方式，构建了高度灵活的配置化 API 代理引擎。

动态配置：通过可视化界面，业务人员或技术人员可以像搭积木一样，动态配置 API 的路由、参数映射和数据转换规则，实时生效，极大提升了业务响应速度。

内置逻辑引擎：内置高性能 JavaScript（V8），允许在不改动后端服务的情况下，注入复杂的业务逻辑和数据处理能力，为应对多变的金融场景提供了前所未有的灵活性。

3. 企业级安全与治理框架

在金融这一高度合规的行业，安全是 AI 应用的前提。该 MCP 解决方案构建了贯穿全链路的多层级、AI 感知的安全治理体系。

精细化权限管控：基于 API 密钥和服务分组，实现对 AI 调用的 " 一事一授权 "，确保 AI 的行为边界清晰可控，防止数据泄露和越权访问。

智能流量治理：采用基于 Redis 的分布式智能限流算法，可根据不同用户、不同场景设置差异化访问策略，并具备预测性流量调整能力，在保障系统高可用的同时，有效防止恶意攻击和系统过载。

全链路可观测性：提供从请求到响应的完整追踪与日志记录，确保每一次 AI 调用都有据可查、有迹可循，满足金融行业的审计与合规要求。 

4. 高性能分布式架构：保障大规模 AI 调用的稳定与高效

协议融合与兼容：盈米且慢率先对 MCP 协议进行深度企业级实践，并创新性地融合了 OpenAPI 标准，同时兼容 SSE 长连接、HTTP 等多种通信方式，无缝对接扣子（Coze）、元器（GenUI）、Dify 等主流 AI 应用构建平台。

三层缓存策略与容错机制：通过内存、Redis、数据库三层缓存架构，实现毫秒级的热数据响应。配合智能降级与容错机制，确保在极端情况下，系统依然能提供稳定服务，保障业务连续性。

二、 商业价值与行业影响

1. 大幅提升企业资产效能，实现降本增效

API 资产利用率：将企业内部沉睡的 API 资产利用率从 5% 提升至 85% 以上。

AI 应用开发效率：新 AI 功能的集成与开发周期从 " 周 " 级缩短至 " 小时 " 级。

第三方系统集成效率：第三方系统集成时间从 " 月 " 级降低至 " 天 " 级。

2. 加速金融 AI 应用落地，推动业务创新

MCP 解决方案的 " 即插即用 " 特性，使得业务团队可以快速验证和上线 AI 驱动的新功能，如智能投顾对话、自动化财报分析、定制化产品推荐等，极大加速了公司在金融科技领域的创新步伐。它助力实现 AI 能力的平权，让不懂 AI 的业务人员也能轻松构建强大的 AI 应用。

3. 引领行业技术标准，树立转型典范

" 盈米且慢 MCP" 解决方案不仅是盈米内部的技术突破，其 " 面向 AI 的再资产化 " 理念和企业级实践，为行业的 AI 数字化转型提供了一套可复制、可推广的 " 方法论 " 和 " 最佳实践路径 "。盈米也在通过核心组件的逐步升级和行业经验分享，积极推动相关技术标准的建立，为产业的智能化升级贡献力量。

成效

平台调用量： 累计调用量超 2000000 次

开发者生态： 吸引并服务超 1500 名开发者及用户进行应用创新

机构覆盖面： 服务金融、科技及学术机构超 120 家

效率提升： 模型幻觉问题解决率达 100% 报告产出效率提升 5 倍以上，客户转化率翻番