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從策略生成到執(zhí)行閉環(huán)，從數(shù)據(jù)調(diào)度到反饋優(yōu)化，Agent 正在重塑金融投放的操作邏輯。本文作為系列第4篇，將聚焦“AI Agent 托管 RTA”的落地路徑，希望能幫到大家。

本篇是我們《信貸投放新紀(jì)元：RTA與 AI 的全鏈路實(shí)踐》系列的第四篇

一、引言：AI 時(shí)代的 RTA，再也不是“人工調(diào)參”

在信貸行業(yè)，RTA 已經(jīng)成為獲客的中樞系統(tǒng)。

• 第一階段，它解決了“風(fēng)控與投放的割裂”；
• 第二階段，它讓利潤(rùn)邏輯融入投放；
• 第三階段，它成為實(shí)驗(yàn)、預(yù)算調(diào)度、客戶運(yùn)營(yíng)的操作系統(tǒng)。

然而，這個(gè)系統(tǒng)至今仍有一個(gè)瓶頸：高度依賴人工參與。

比如：

• 風(fēng)控模型的閾值，需要人工設(shè)定；
• 出價(jià)系數(shù)的區(qū)間，需要人工調(diào)整；
• 跨渠道預(yù)算遷移的規(guī)則，需要人工決策。

問(wèn)題是，人工的響應(yīng)速度，根本跟不上毫秒級(jí)廣告競(jìng)價(jià)與日級(jí)利潤(rùn)波動(dòng)。

于是，一個(gè)必然趨勢(shì)出現(xiàn)了：AI Agent 托管 RTA。

二、AI Agent 介入的價(jià)值

AI Agent 的核心能力，是全局感知 + 自主決策 + 動(dòng)態(tài)執(zhí)行。

在 RTA 的場(chǎng)景中，它的價(jià)值主要體現(xiàn)在三個(gè)方面：

1）從風(fēng)控托管到投放托管

• 過(guò)去：風(fēng)控只管攔人，投放只管出價(jià)；
• 未來(lái)：AIAgent根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?shù)，自動(dòng)決策“投不投、投多少、投多貴”。

2）從利潤(rùn)預(yù)測(cè)到利潤(rùn)保障

• 過(guò)去：利潤(rùn)模型是分析工具；
• 未來(lái)：AIAgent將利潤(rùn)預(yù)測(cè)直接轉(zhuǎn)化為出價(jià)指令，實(shí)現(xiàn)單客利潤(rùn)正向化。

3）從多渠道操作到全局一盤(pán)棋

• 過(guò)去：不同渠道團(tuán)隊(duì)各自為戰(zhàn)；
• 未來(lái)：AIAgent在全渠道層面統(tǒng)一預(yù)算、統(tǒng)一人群策略，動(dòng)態(tài)遷移資源。

三、全流程托管的理想形態(tài)

可以把未來(lái)的 AI Agent RTA 形態(tài)，理解為一條自動(dòng)化流水線：

1. 數(shù)據(jù)接入層：用戶行為數(shù)據(jù)、征信數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)、廣告反饋數(shù)據(jù)。

1. 模型層：評(píng)分卡（A/B/C卡）、反欺詐模型、利潤(rùn)預(yù)測(cè)模型、Vintage模型。
2. 策略生成層：AIAgent將模型結(jié)果轉(zhuǎn)化為“人群標(biāo)簽+出價(jià)策略+預(yù)算分配”。
3. 執(zhí)行層：RTAAPI把策略實(shí)時(shí)傳遞給廣告平臺(tái)，完成毫秒級(jí)競(jìng)價(jià)。
4. 反饋優(yōu)化層：實(shí)時(shí)監(jiān)控ROI、壞賬率、利潤(rùn)率，自動(dòng)修正策略。

在這個(gè)閉環(huán)中，人工的角色從“操盤(pán)手”變成“監(jiān)督者”，主要負(fù)責(zé)制定業(yè)務(wù)目標(biāo)，而非調(diào)整具體參數(shù)。

四、關(guān)鍵技術(shù)：AI Agent 如何做“托管”

1）多目標(biāo)優(yōu)化（Multi-Objective Optimization）

AI Agent 同時(shí)優(yōu)化“規(guī)模、風(fēng)險(xiǎn)、利潤(rùn)”三重目標(biāo)。

例如：在利潤(rùn)正向的前提下，盡量放大規(guī)模。

2）強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）

讓 AI Agent 在投放過(guò)程中“試錯(cuò)—反饋—迭代”，逐步收斂到最優(yōu)策略。

3）因果推斷（Causal Inference）

避免單純依賴相關(guān)性，判斷某個(gè)策略（如出價(jià)+5%）是否真正提升了利潤(rùn)。

4）自動(dòng)化監(jiān)控與風(fēng)控預(yù)警

一旦發(fā)現(xiàn) ROI 快速下滑，AI Agent 能在分鐘級(jí)別暫停預(yù)算，避免損失。

五、人工仍不可替代的環(huán)節(jié)

雖然 AI Agent 強(qiáng)大，但仍有幾個(gè)環(huán)節(jié)需要人工：

1. 業(yè)務(wù)目標(biāo)設(shè)定：機(jī)構(gòu)要決定“規(guī)模優(yōu)先”還是“利潤(rùn)優(yōu)先”；
2. 合規(guī)邊界判斷：AI無(wú)法完全替代對(duì)監(jiān)管要求的理解；
3. 模型數(shù)據(jù)源拓展：新數(shù)據(jù)接入（如央行征信、合作方數(shù)據(jù)），需要人工對(duì)接；
4. 灰度策略驗(yàn)證：重大策略變化仍需人工“兜底”與審核。

換句話說(shuō)，AI Agent 的托管形態(tài)是“戰(zhàn)略由人定，戰(zhàn)術(shù)由機(jī)跑”。

六、案例前瞻：未來(lái)的“無(wú)人投放室”

設(shè)想一下 3 年后的金融投放場(chǎng)景：

• 一個(gè)中型貸款平臺(tái)，只有2-3人的投放團(tuán)隊(duì)；
• 所有預(yù)算分配、渠道選擇、人群圈選、出價(jià)策略，全部由AIAgent決策；
• 人工只需要在月度會(huì)議上確認(rèn)一個(gè)目標(biāo)：“本季度利潤(rùn)率>8%”；
• 結(jié)果：獲客規(guī)模穩(wěn)步上升，利潤(rùn)率穩(wěn)定正向，人工投入極低。

這將是信貸行業(yè)的無(wú)人駕駛時(shí)代：

投放成為“無(wú)人投放室”，真正做到全流程自動(dòng)化獲客+利潤(rùn)有保障。

七、結(jié)語(yǔ)

回顧這個(gè)系列：

1. RTA與風(fēng)控的協(xié)同——避免預(yù)算浪費(fèi)；
2. RTA與利潤(rùn)的協(xié)同——廣告投放能賺錢(qián)；
3. RTA的延伸——從工具到操作系統(tǒng)；
4. AIAgent托管——全流程自動(dòng)化的終極形態(tài)。

從“防止虧錢(qián)”到“實(shí)現(xiàn)賺錢(qián)”，再到“無(wú)人投放”，這是信貸 RTA 的演進(jìn)之路。

未來(lái)，誰(shuí)能最先讓 AI Agent 托管 RTA，誰(shuí)就能在信貸獲客的游戲里，提前 5 年占到勝局。